Matrix analysis
Résumé
Ce cours est pensé comme un second cours d'algèbre, ou un cours d'algèbre linéaire appliquée, conçu pour donner aux étudiant.e.s une vision intuitive des outils fondamentaux. Une emphase particulière sera donc placée sur la pratique et les concepts seront agrémentés de boites à outils numériques.
Contenu
Background material
Linear transformations
Pseudo-inverse
Projections and norms
Eigenvalues, eigenvectors and eigenvalue problems
Singular Value Decomposition
Linear Equations
Random matrices
Linear Least Squares
Linear differential and difference equations
Mots-clés
linear algebra, SVD, eigenvalue, eigenvectors, linear equations, least squares
Compétences requises
Cours prérequis obligatoires
Cours d'algèbre linéaire, connaissance minimale en programmation python pour utiliser les notebooks
Concepts importants à maîtriser
Manipulations de matrices, systèmes d'équations
Acquis de formation
A la fin de ce cours l'étudiant doit être capable de:
- Choisir ou sélectionner une méthode de résolution de problème
- Formuler un problème sous forme matricielle
Méthode d'enseignement
Cours ex-cathedra et en ligne, exercices en groupe, manipulations numériques
In the programs
- Semester: Spring
- Exam form: Written (summer session)
- Subject examined: Matrix analysis
- Lecture: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
- Exercises: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
- Semester: Spring
- Exam form: Written (summer session)
- Subject examined: Matrix analysis
- Lecture: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
- Exercises: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
Reference week
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21-22 |
Légendes:
Lecture
Exercise, TP
Project, other