Séances de cours associées à Décomposition polaire

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.

Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.

Explore les transformations architecturales optimisant la zone, le temps et le produit dans la conception de systèmes numériques.

Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.

Couvre le rang de matrice, le déterminant et la décomposition dans l'algèbre linéaire.

Couvre la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur son application dans la compression d'images et la représentation de données.

Explore les séquences multicorrélations, les premiers et leurs connexions complexes dans la théorie des nombres et la théorie ergonomique.

Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.

Couvre l'apprentissage non supervisé en mettant l'accent sur l'analyse de la composante principale et la décomposition de la valeur singulière.

Explore l'analyse des facteurs latents pour la classification des genres de films basée sur les leads masculins et féminins.

Couvre l'intégration des fonctions rationnelles, y compris la décomposition en fractions partielles et l'utilisation de zéros complexes.

Explique le changement de forme, la décomposition polaire et l'interprétation des tenseurs de déformation.

Couvre l'intégration des fonctions rationnelles et la décomposition en facteurs irréductibles.

Couvre la preuve du théorème Schmidt et les propriétés de l'entropie von Neumann, y compris le codage dense et l'enchevêtrement.

Couvre l'application du théorème de Fubini dans les variables changeantes.

Couvre la théorie de la projection orthogonale dans les espaces vectoriels et ses applications pratiques.

Couvre le concept de réalisation équilibrée dans le cas SISO, en mettant l'accent sur l'observabilité et la contrôlabilité du système.

Explore la décomposition de la valeur singulaire, l'approximation de bas rang, les sous-espaces fondamentaux et les normes matricielles.

Couvre la construction d'une méthode itérative pour les systèmes linéaires, en mettant l'accent sur la décomposition matricielle et la convexité.