ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Lecture 2: Multiplying and Factoring Matrices

Автор: MIT OpenCourseWare

Загружено: 2019-05-16

Просмотров: 174744

Описание: MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018
Instructor: Gilbert Strang
View the complete course: https://ocw.mit.edu/18-065S18
YouTube Playlist:    • MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis...  

Multiplying and factoring matrices are the topics of this lecture. Professor Strang reviews multiplying columns by rows: AB = sum of rank one matrices. He also introduces the five most important factorizations.

License: Creative Commons BY-NC-SA
More information at https://ocw.mit.edu/terms
More courses at https://ocw.mit.edu

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Lecture 2: Multiplying and Factoring Matrices

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

3. Orthonormal Columns in Q Give Q'Q = I

3. Orthonormal Columns in Q Give Q'Q = I

Why do we multiply matrices the way we do??

Why do we multiply matrices the way we do??

6. Singular Value Decomposition (SVD)

6. Singular Value Decomposition (SVD)

4. Eigenvalues and Eigenvectors

4. Eigenvalues and Eigenvectors

28. Similar Matrices and Jordan Form

28. Similar Matrices and Jordan Form

MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018

MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018

Matrix Factorization - Numberphile

Matrix Factorization - Numberphile

Lecture 1: The Column Space of A Contains All Vectors Ax

Lecture 1: The Column Space of A Contains All Vectors Ax

Linear Algebra

Linear Algebra

5. Positive Definite and Semidefinite Matrices

5. Positive Definite and Semidefinite Matrices

Dear linear algebra students, This is what matrices (and matrix manipulation) really look like

Dear linear algebra students, This is what matrices (and matrix manipulation) really look like

Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

9. Four Ways to Solve Least Squares Problems

9. Four Ways to Solve Least Squares Problems

L U = P A - разложение/факторизация матрицы

L U = P A - разложение/факторизация матрицы

2026 MIT Integration Bee - Finals

2026 MIT Integration Bee - Finals

17. Orthogonal Matrices and Gram-Schmidt

17. Orthogonal Matrices and Gram-Schmidt

Самая Сложная Задача В Истории Самой Сложной Олимпиады

Самая Сложная Задача В Истории Самой Сложной Олимпиады

25. Stochastic Gradient Descent

25. Stochastic Gradient Descent

25. Symmetric Matrices and Positive Definiteness

25. Symmetric Matrices and Positive Definiteness

Linear Algebra 1: Matrix algebra - Oxford Mathematics 1st Year Student Lecture

Linear Algebra 1: Matrix algebra - Oxford Mathematics 1st Year Student Lecture

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]