کتاب مبانی جبر خطی و کاربرد آن در مهندسی و مدل‌سازی داده‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی جبر خطی و کاربرد آن در مهندسی و مدل‌سازی داده‌ها

موضوع کلی: علوم ریاضی و محاسباتی

موضوع میانی: جبر خطی کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه و تعاریف ماتریس‌ها
  • 2. عملیات مقدماتی روی سطرها و ستون‌های ماتریس
  • 3. دستگاه معادلات خطی و روش حذف گاوسی
  • 4. ماتریس‌های معکوس‌پذیر و ویژگی‌های آن‌ها
  • 5. ماتریس‌های پله‌ای و فرم پله‌ای تقلیل‌یافته
  • 6. فضاهای برداری و زیرفضاهای خطی
  • 7. ترکیب خطی و استقلال خطی بردارها
  • 8. پایه و بعد در فضاهای برداری
  • 9. فضای ستونی و فضای پوچ ماتریس
  • 10. ضرب داخلی و ضرب خارجی بردارها
  • 11. نرم و فاصله در فضای اقلیدسی
  • 12. تصویر متعامد و فرآیند گرام-اشمیت
  • 13. تعریف دترمینان و خواص جبری آن
  • 14. کاربرد دترمینان در حل دستگاه‌های خطی
  • 15. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 16. چندجمله‌ای مشخصه و ریشه‌یابی آن
  • 17. قطری‌سازی ماتریس‌ها و کاربردهای آن
  • 18. ماتریس‌های متقارن و قضیه طیفی
  • 19. تجزیه مقادیر منفرد و کاربرد آن در کاهش ابعاد
  • 20. فضاهای ضرب داخلی و نگاشت‌های خطی
  • 21. نمایش ماتریسی نگاشت‌های خطی
  • 22. تغییر پایه در فضاهای برداری
  • 23. فرم‌های درجه دوم و کاربرد در بهینه‌سازی
  • 24. ماتریس‌های مثبت معین در مدل‌سازی داده‌ها
  • 25. روش حداقل مربعات در برازش داده‌ها
  • 26. کاربرد جبر خطی در تحلیل شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 27. الگوریتم‌های خطی در پردازش سیگنال
  • 28. مدل‌سازی سیستم‌های دینامیکی با معادلات دیفرانسیل خطی
  • 29. کاربرد جبر خطی در یادگیری ماشین و خوشه‌بندی
  • 30. تجزیه ماتریس‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 31. ماتریس‌های تنک و کارایی محاسباتی در داده‌کاوی
  • 32. حل عددی دستگاه‌های خطی بزرگ
  • 33. پایداری عددی در محاسبات ماتریسی
  • 34. کاربرد جبر خطی در گراف و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 35. بهینه‌سازی مقید با استفاده از ضرب‌کننده‌های لاگرانژ
  • 36. کاربرد ماتریس‌های انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 37. تحلیل مؤلفه‌های اصلی در کاهش نویز داده‌ها
  • 38. کاربرد جبر خطی در بینایی ماشین و پردازش تصویر
  • 39. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده مبتنی بر جبر خطی
  • 40. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جبر خطی با نرم‌افزارهای مهندسی
تگ‌ها: Linear Algebra آموزش ریاضیات مهندسی تحلیل عددی جبر خطی فضای برداری کاربرد جبر خطی ماتریس و دترمینان محاسبات علمی مدل‌سازی داده‌ها یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.