Лекция 2, Векторные и матричные нормы, унитарные матрицы, SVD

Похожие видео

Лекция 3, Число обусловленности, диагональное преобладание

Сингулярное удовольSVDие

Лекция 1, Введение, машинная арифметика

007. Тензорные разложения и их применения — Иван Оселедец

Суть линейной алгебры: #1. Векторы [3Blue1Brown]

Лекция 5, Итерационные методы решения систем линейных уравнений

ЛЕКЦИЯ ПРО НАДЁЖНЫЕ ШИФРЫ НА КОНФЕРЕНЦИИ БАЗОВЫХ ШКОЛ РАН В ТРОИЦКЕ

1. Базовые понятия линейной алгебры. Векторы. Матрицы. Нормы. Скалярные произведения. МФТИ 2023

Сингулярное разложение (SVD)

Норма вектора. Часть 1.

УРАВНЕНИЕ ПЕЛЛЯ И КВАДРАТИЧНАЯ МАТЕМАТИКА: ВВЕДЕНИЕ!

Линал 6.2. Поиск SVD разложения

Лекция 7, Полиномиальная интерполяция (1)

Математическая тревожность, нейросети, задачи тысячелетия / Андрей Коняев

Что такое вектора? | Сущность Линейной Алгебры, глава 1

ИИ ПУЗЫРЬ ЛОПНУЛ

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

Оселедец И.В.- Математика для анализа данных. Часть 1 - Лекция 4. Число обусловленности

Как стать математиком? – математик Алексей Савватеев | Научпоп

Савватеев разоблачает фокусы Земскова