Séances de cours associées à Décomposition de la valeur singulaire

SVD: Décomposition de la valeur singulaire

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

Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral

Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.

Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres

Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.

Diagonalisation des matrices : Théorème spectral

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

Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation

Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.

Décomposition de la valeur singulaire

Couvre le théorème de décomposition de la valeur singulière et ses applications dans la pratique.

Décomposition spectrale

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.

Matrices et formes quadratiques: concepts clés de l'algèbre linéaire

Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.

Décomposition Spectral : matrices symétriques

Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.

Décomposition spectrale et SVD

Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques et la décomposition de la valeur singulaire (SVD) pour la décomposition de la matrice.

Diagonalisation des matrices symétriques

Explore la diagonalisation des matrices symétriques et l'orthogonalité des vecteurs propres.

Systèmes linéaires : matrices diagonales et triangulaires, factorisation de l'U.

Couvre les systèmes linéaires, les matrices diagonales et triangulaires, et la factorisation de LU.

Diagonalisation dans les matrices symétriques

Explore la diagonalisation dans les matrices symétriques, en mettant l'accent sur l'orthogonalité et les bases orthonormées.

Diagonalisation des matrices symétriques

Explore la diagonalisation des matrices symétriques et l'importance de la décomposition des valeurs singulières.

Diagonalisation des matrices symétriques

Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.

Matrices symétriques : Diagonalisation

Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.

Polynômes caractéristiques et matrices similaires

Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.

Décomposition de la valeur singulière: principes fondamentaux et applications

Explore les principes fondamentaux de la décomposition de la valeur singulière, y compris les bases orthonormées et les applications pratiques.

Matrices symétriques : propriétés et décomposition

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

Diagonalisation des matrices symétriques

Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.