Multiplication matricielle et Heap Data Structure

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (30)

Vectorisation en Python : calcul efficace avec Numpy

Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.

Algèbre linéaire: Base et matrices

Couvre le concept de base, les transformations linéaires, les matrices, les inverses, les déterminants et les transformations bijectives.

Algèbre linéaire : matrices et opérations

Introduit des concepts clés en algèbre linéaire, y compris les matrices, les opérations et les invariants numériques.

Multiplication des matrices : applications et propriétés

Couvre la multiplication matricielle, les propriétés et les inverses dans l'algèbre linéaire.

Algèbre linéaire: Propriétés des matrices

Explore les propriétés des matrices 3x3 avec des coefficients réels et des méthodes de calcul déterminant.

Principes du parallélisme

Couvre les bases du parallélisme, y compris des exemples physiques, le contexte historique, l'ère multicore, et des collections parallèles dans Scala.

Applications linéaires : matrices et transformations

Couvre les applications linéaires, les matrices, l'injectivité, la surjectivité et les propriétés de multiplication des matrices.

Multiplication matricielle et inverses

Couvre le produit de la matrice, les inverses et les propriétés des matrices inversées.

Multiplication de la chaîne matricielle

Explore la programmation dynamique pour la multiplication de la chaîne matricielle et introduit le concept de la sous-séquence commune la plus longue.

Opérations des matrices : définitions et théorèmes

Explore les opérations matricielles, les coefficients, les propriétés de multiplication et la puissance des matrices.

Page 2 sur 2