Couvre les récepteurs MIMO, les détecteurs linéaires, l'annulation des interférences et l'analyse des performances dans les communications sans fil avancées.
Explore la Décomposition de la Valeur Singulière et son rôle dans l'apprentissage non supervisé et la réduction de dimensionnalité, en mettant l'accent sur ses propriétés et applications.
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Explore la méthode Jacobi et les techniques de diagonalisation, y compris la transformation de similarité, les méthodes de puissance et la décomposition QR.
Introduit la factorisation QR pour la décomposition matricielle, soulignant son importance dans diverses applications et les implications d'un modèle bien choisi.
