Cette séance de cours couvre le concept de théorème de l2-embeddability, en discutant des encastrements isométriques, et en fournissant des exemples et des preuves liés aux matrices semi-définies positives et au calcul des valeurs propres.
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The course aims to introduce the basic concepts and results on metric embeddings, or more precisely on approximate embeddings. This area has been under rapid development since the 90's and it has stro
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 fondamentaux de l'algèbre linéaire, y compris les équations linéaires, les opérations matricielles, les déterminants et les espaces vectoriels.
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.
