MATH-111(c): Linear Algebra

Séances de ce cours (59)

Couvre le concept d'expression des vecteurs dans des bases propres et l'importance de la diagonalisation des matrices.

Explore les valeurs propres, la trace de la matrice et la similarité, en soulignant leur importance dans les propriétés de la matrice.

Couvre les équations matricielles, les solutions et les matrices de transition entre les bases.

Couvre le concept de diagonalisation des matrices et explore les valeurs propres et les vecteurs propres.

Explore les critères de diagonalisation des matrices et leurs applications pratiques.

Explique les familles orthogonales, les bases et les projections dans les espaces vectoriels.

Couvre le concept de projection orthogonale et ses applications en analyse vectorielle.

Explique la projection orthogonale en algèbre linéaire, en se concentrant sur la transformation des bases non orthogonales en bases orthogonales.

Explique les matrices orthogonales, le processus de Gram-Schmidt et la meilleure approximation vectorielle dans les sous-espaces.

Explore l'orthogonalité, le processus Gram-Schmidt, les produits à points et la minimisation des solutions dans les systèmes.

Couvre la factorisation d'une matrice et la méthode des moindres carrés.

Explore les équations normales, les pseudo-solutions, les solutions uniques et les matrices symétriques en algèbre linéaire.

Couvre le concept de matrices symétriques, de bases orthogonales et de vecteurs propres.

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.

Couvre des exemples de matrices symétriques et leurs propriétés, y compris les vecteurs propres et les valeurs propres.

Couvre la décomposition spectrale des matrices et le changement des applications de base.

Couvre les bases, les transformations et les décompositions matricielles en algèbre linéaire.

Explore les méthodes pour résoudre des systèmes linéaires et construire des solutions étape par étape.

Couvre les transformations linéaires, les changements de bases et la diagonalisation des matrices.

Page 3 sur 3