Fournit un examen des concepts d'algèbre linéaire cruciaux pour l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que les normes vectorielles, les valeurs propres et les matrices semi-définies positives.
Couvre les concepts essentiels de l'algèbre linéaire pour l'optimisation convexe, y compris les normes vectorielles, la décomposition des valeurs propres et les propriétés matricielles.
Introduit des matrices symétriques et antisymétriques, des puissances matricielles, des inverses, des matrices élémentaires et des manipulations matricielles.
Explore l'équivalence entre les différentes propriétés des transformations linéaires représentées par des matrices et diverses opérations matricielles.
Couvre les systèmes de n ODE linéaires de premier ordre avec une matrice de couplage A constante et explore les propriétés des solutions et le principe de superposition.
