Matrix analysis

EE-312 / 4 credits

Teacher: Vandergheynst Pierre

Language: French

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

Ressources

Liens Moodle

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
  • Type: mandatory
  • 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
  • Type: optional

Reference week

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