EE-312: Matrix analysis

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de ce cours (11)

Algèbre linéaire en mécanique quantique

Couvre l'application de l'algèbre linéaire en mécanique quantique, en se concentrant sur les états, la superposition, les mesures et les états enchevêtrés.

Tutoriel sur les encodeurs automatiques

Explore les encodeurs automatiques, couvrant les conditions d'invertibilité, les projections et les inverses généralisés dans l'algèbre linéaire.

Moore-Penrose Pseudoinverse

Couvre le pseudoinverse Moore-Penrose et ses propriétés pour les matrices arbitraires.

Matrices et réseaux

Explore l'application des matrices et des écodécompositions dans les réseaux.

Systèmes linéaires: modélisation et identification

Couvre les encodeurs automatiques, la modélisation des systèmes linéaires, l'identification du système et les moindres carrés récursifs.

Systèmes linéaires: fondamentaux et applications

Explore la puissance des systèmes linéaires dans la théorie du contrôle et la science des données.

Les moindres carrés linéaires : réduire au minimum les coefficients d'erreur

Explore les moindres carrés linéaires, les équations normales et l'importance de la régression linéaire pour minimiser les erreurs.

Décomposition de la valeur singulaire

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

Décomposition de la valeur singulaire : Fondements

Couvre les fondamentaux de la décomposition de la valeur singulaire, y compris les propriétés, les applications et la mesure des erreurs.

Algèbre linéaire: valeurs propres et vecteurs propres

Explore les valeurs propres, les vecteurs propres, la diagonalisation et le théorème spectral dans l'algèbre linéaire.

Exercice - les 4 espaces fondamentaux

Couvre le concept d'espaces fondamentaux dans l'algèbre linéaire et comment les calculer.

Page 1 sur 1