Couvre le modèle de système, les récepteurs linéaires, l'évaluation des performances et les interprétations graphiques des récepteurs MIMO, y compris la détection du maximum de vraisemblance et l'annulation successive des interférences.
Explore les décompositions matricielles, les algorithmes, la complexité computationnelle et les interactions prédateur-proie en algèbre linéaire numérique.
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.
Explore l'estimation des canaux OFDM pour les récepteurs sans fil, en soulignant l'importance d'une estimation précise dans les systèmes de communication sans fil.
Explore la méthode Jacobi et les techniques de diagonalisation, y compris la transformation de similarité, les méthodes de puissance et la décomposition QR.
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Introduit la factorisation QR pour la décomposition matricielle, soulignant son importance dans diverses applications et les implications d'un modèle bien choisi.
