Name: Algèbre linéaire avec Python
Price: 63 CHF
Availability: InStock
ISBN: 9789819929504

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Ce manuel s'adresse à ceux qui souhaitent apprendre l'algèbre linéaire depuis les bases. Après une brève introduction mathématique, il propose le programme standard de l'algèbre linéaire, basé sur un espace linéaire abstrait. Il aborde notamment les aspects suivants : les applications linéaires et leurs représentations matricielles, la base et la dimension, les invariants de matrice, les produits scalaires et les normes, les valeurs propres et les vecteurs propres, ainsi que les formes normales de Jordan. Pour tous les théorèmes, formules et algorithmes, des preuves détaillées et indépendantes ainsi que des descriptions sont fournies.

Une vue d'ensemble cohérente des structures linéaires est présentée par le développement de l'algèbre linéaire du point de vue de l'analyse fonctionnelle. Des sujets avancés tels que l'analyse fonctionnelle, l'analyse de Fourier, le théorème de Perron-Frobenius, les équations différentielles linéaires, la matrice de transition d'état et la matrice inverse généralisée, la décomposition en valeurs singulières, les produits tensoriels et les modèles de régression linéaire sont abordés. Tout cela constitue un pont vers des théories plus spécialisées qui reposent sur l'algèbre linéaire en mathématiques, en physique, en ingénierie, en économie et en sciences sociales.

Tout au long du livre, Python est utilisé pour expliquer l'algèbre linéaire. Grâce à un apprentissage interactif avec Python, les lecteurs s'habituent naturellement à la programmation en Python. Avec les bibliothèques Python telles que NumPy, Matplotlib, VPython et SymPy, les lecteurs peuvent facilement effectuer des calculs matriciels à grande échelle, visualiser les résultats des calculs et réaliser des calculs symboliques. Tous les codes de ce livre peuvent être exécutés à la fois sous Windows, macOS et sur Raspberry Pi.

Image du produit Algèbre linéaire avec Python (Anglais, Couverture rigide, Hiroshi Kaneko, Kiyoshi Shirayanagi, Makoto Tsukada, Masato Noguchi, Sin-Ei Takahasi, Yuji Kobayashi)

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