Couvre les principes et les applications de la régression linéaire, en mettant l'accent sur la construction d'un modèle simple pour faire des suggestions.
Introduit la factorisation QR pour la décomposition matricielle, soulignant son importance dans diverses applications et les implications d'un modèle bien choisi.
Couvre la solution d'un système 2x2 d'équations différentielles en utilisant la notation matricielle et explore les méthodes de stabilité et les cas spécifiques.
Explore les applications de l'interpolation dans l'analyse des tissus biologiques et des données de recensement de la population en utilisant la méthode des moindres carrés.
Couvre la diagonalisation de la matrice A en VDV-1, la stabilité de la méthode d'Euler, et la résolution des systèmes avec des diagrammes d'Euler progressifs et rétrogrades.
Explore les fonctions orthogonales et les approximations trigonométriques de la transformée de Fourier discret, de la transformation rapide de Fourier.
