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Donna Testerman, Claude Marion, and Mikaël Cavallin

Vous voulez apprendre l'algèbre linéaire, un précieux outil complémentaire à vos connaissances acquises durant vos études en économie, ingénierie, physique, ou statistique? Ou simplement pour la beauté de la matière? Alors ce cours est fait pour vous! Outre remplir le rôle d'outil dans les différentes branches mentionnées ci-dessus (permettant la résolution de problèmes concrets), l'algèbre linéaire, qui capture l'essence des mathématiques -à savoir, l'algèbre et la géométrie- vous introduira au monde plus abstrait des mathématiques.

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Vous voulez apprendre l'algèbre linéaire, un précieux outil complémentaire à vos connaissances acquises durant vos études en économie, ingénierie, physique, ou statistique? Ou simplement pour la beauté de la matière? Alors ce cours est fait pour vous! Outre remplir le rôle d'outil dans les différentes branches mentionnées ci-dessus (permettant la résolution de problèmes concrets), l'algèbre linéaire, qui capture l'essence des mathématiques -à savoir, l'algèbre et la géométrie- vous introduira au monde plus abstrait des mathématiques.

Proposé comme complément de cours aux ingénieurs de première année à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, ce MOOC (composé de trois parties) n'en est pas moins un cours à part entière et peut être considéré comme une base solide d'algèbre linéaire pour tout étudiant intéressé par l'apprentissage de cette matière.

Bien que les vidéos constituent le coeur du cours, des exercices de type QCM (Questions à choix multiples) ainsi que des séries au format PDF seront disponibles chaque semaine, ainsi que des corrigés appropriés. Plus précisément, les séries d'exercices seront accompagnées d'un corrigé au format PDF et certains problèmes bénéficieront d'une correction détaillée en vidéo, dans laquelle l'un des enseignants présentera la solution, étape par étape. Finalement, chaque vidéo de cours sera suivie d'un quiz, dont le but est de tester le degré d’assimilation des connaissances acquises.

Le cours est organisé en dix chapitres dans lesquels une approche très détaillée des concepts théoriques est proposée, ainsi que de multiples exemples illustratifs :

  1. Systèmes d'équations linéaires.
  2. Algèbre matricielle.
  3. Espaces vectoriels.
  4. Bases et dimensions.
  5. Applications linéaires.
  6. Matrices et applications linéaires.
  7. Déterminants.
  8. Vecteurs propres, valeurs propres, diagonalisation.
  9. Produits scalaires et espaces euclidiens.
  10. Matrices orthogonales et matrices symétriques.

Cette troisième (et dernière) partie du cours sera dévouée à l'étude des chapitres 9 et 10 cités plus haut. Une bonne connaissance de la matière enseignée dans les MOOCs _Algèbre Linéaire (Partie 1) _et _Algébre Linéaire (Partie 2) _est requise. Aussi, il est conseillé de travailler régulièrement et de manière assidue, de façon à ne pas prendre de retard lors de l'apprentissage de la matière.

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What's inside

Learning objectives

  • De définir les concepts théoriques introduits en cours et d'en donner des exemples illustratifs ;
  • De reconnaître un produit scalaire et maîtriser les propriétés associées à un tel objet (e.g. inégalité de cauchy-schwarz, inégalité du triangle) ;
  • De et maîtriser les notions de bases liées à l'orthogonalité (e.g. familles/bases orthogonales, familles/bases orthonormales, orthogonal d'un sous-espace, théorème de pythagore) ;
  • De construire une base orthonormée d'un sous-espace vectoriel d'un espace euclidien à l'aide du procédé de gram-schmidt ;
  • De calculer la meilleure approximation quadratique d'un vecteur ;
  • De calculer la solution au sens des moindres carrés d'un système linéaire ;
  • De calculer la factorisation qr d'une matrice donnée, lorsque cela est possible ;
  • De diagonaliser orthogonalement une matrice symétrique donnée ;
  • De déterminer les axes principaux d'une forme quadratique donnée ;
  • De calculer la décomposition en valeurs singulières d'une matrice donnée.
  • A la fin du cours, l'étudiant sera capable

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Ce cours s'adresse aux étudiants en économie, ingénierie, physique ou statistique, ainsi qu'aux passionnés de mathématiques pures
Il offre une approche détaillée des concepts théoriques, étayée par de nombreux exemples illustratifs
Le cours est dispensé par des instructeurs reconnus pour leur expertise dans le domaine de l'algèbre linéaire
Il s'inscrit dans un cursus académique solide, notamment les cours d'algèbre linéaire dispensés à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
Il combine efficacement vidéos, exercices interactifs et corrigés détaillés, offrant une expérience d'apprentissage équilibrée

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Reviews summary

Cours d'algèbre linéaire complet et engageant

Ce cours d'algèbre linéaire est fortement recommandé pour les étudiants cherchant une base solide dans le sujet. Il aborde les concepts théoriques de manière détaillée, avec de nombreux exemples illustratifs et des exercices pratiques, ce qui en fait un cours complet et engageant. Les vidéos sont claires et concises, et les exercices et QCM aident à consolider l'apprentissage. Le seul inconvénient est que le cours nécessite une bonne connaissance des deux premières parties de la série, mais à part cela, c'est un excellent choix pour les étudiants souhaitant approfondir leurs connaissances en algèbre linéaire.
Les vidéos sont claires et faciles à suivre.
"Les vidéos constituent le coeur du cours..."
Fournit de nombreux exemples illustratifs.
"...ainsi que de multiples exemples illustratifs :"
Couvre les concepts théoriques en détail.
"Une approche très détaillée des concepts théoriques est proposée..."
Inclut des exercices et des QCM pour la pratique.
"Des exercices de type QCM (Questions à choix multiples) ainsi que des séries au format PDF seront disponibles chaque semaine, ainsi que des corrigés appropriés."
Nécessite une bonne connaissance des parties précédentes.
"Une bonne connaissance de la matière enseignée dans les MOOCs _Algèbre Linéaire (Partie 1) _et _Algébre Linéaire (Partie 2) _est requise."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Algèbre Linéaire (Partie 3) with these activities:
Review the key concepts of linear algebra
Help build a stronger foundation and clear prerequisites for success in this course by reviewing essential concepts in linear algebra.
Show steps
  • Go over your notes from previous linear algebra courses or textbooks.
  • Review online resources such as Khan Academy or MIT OpenCourseWare.
  • Solve practice problems from textbooks or online sources.
Mentor a junior student or classmate in linear algebra
Solidify your understanding by helping others learn linear algebra through mentoring and knowledge sharing.
Browse courses on Knowledge Sharing
Show steps
  • Identify a junior student or classmate who could benefit from your guidance in linear algebra.
  • Provide support and guidance through regular study sessions or discussions.
Create a video tutorial explaining a challenging linear algebra concept
Deepen your understanding by attempting to teach a challenging linear algebra concept through a video tutorial.
Show steps
  • Choose a specific concept that you find particularly challenging.
  • Research the concept thoroughly and prepare a clear and concise explanation.
  • Create a video tutorial using screen recording software or a video editing tool.
Show all three activities

Career center

Learners who complete Algèbre Linéaire (Partie 3) will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data and make investment decisions. They work with a variety of financial instruments, including stocks, bonds, and derivatives. Linear Algebra is used in quantitative finance for a variety of tasks, including portfolio optimization, risk management, and pricing financial instruments. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as a Quantitative Analyst.
Statistician
Statisticians use mathematical and statistical techniques to collect, analyze, and interpret data. They work in a variety of fields, including research, government, and business. Linear Algebra is used in statistics for a variety of tasks, including data analysis, modeling, and forecasting. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as a Statistician.
Data Scientist
Data Scientists use mathematical and statistical techniques to extract insights from data. They work with data in a variety of formats, including structured and unstructured data. Linear Algebra is a fundamental mathematical tool used in data science, as it provides methods for working with data in high-dimensional spaces. Taking this course can help you build a strong foundation in Linear Algebra, which will make you more effective in your role as a Data Scientist.
Data Analyst
Data Analysts use mathematical and statistical techniques to analyze data and extract insights. They work with a variety of data sources, including structured and unstructured data. Linear Algebra is a fundamental mathematical tool used in data analysis, as it provides methods for working with data in high-dimensional spaces. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as a Data Analyst.
Actuary
Actuaries use mathematical and statistical techniques to assess risk and uncertainty. They work in a variety of industries, including insurance, finance, and healthcare. Linear Algebra is used in actuarial science for a variety of tasks, including pricing insurance policies, managing risk, and developing financial models. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as an Actuary.
Investment Analyst
Investment Analysts use mathematical and statistical techniques to analyze investment opportunities. They work with a variety of financial instruments, including stocks, bonds, and derivatives. Linear Algebra is used in investment analysis for a variety of tasks, including portfolio optimization, risk management, and pricing financial instruments. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as an Investment Analyst.
Financial Analyst
Financial Analysts use mathematical and statistical techniques to analyze financial data and make investment recommendations. They work with a variety of financial instruments, including stocks, bonds, and derivatives. Linear Algebra is used in financial analysis for a variety of tasks, including portfolio optimization, risk management, and pricing financial instruments. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as a Financial Analyst.
Economist
Economists use mathematical and statistical techniques to analyze economic data and make predictions about the economy. They work with a variety of data sources, including government data, business data, and consumer data. Linear Algebra is used in economics for a variety of tasks, including econometric modeling, forecasting, and policy analysis. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as an Economist.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and statistical techniques to improve the efficiency of organizations. They work in a variety of industries, including manufacturing, transportation, and logistics. Linear Algebra is used in operations research for a variety of tasks, including scheduling, routing, and inventory management. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as an Operations Research Analyst.
Risk Manager
Risk Managers use mathematical and statistical techniques to assess and manage risk. They work in a variety of industries, including insurance, finance, and healthcare. Linear Algebra is used in risk management for a variety of tasks, including risk modeling, risk assessment, and risk mitigation. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as a Risk Manager.
Market Researcher
Market Researchers use mathematical and statistical techniques to collect and analyze data about markets and consumers. They work with a variety of data sources, including surveys, interviews, and focus groups. Linear Algebra is used in market research for a variety of tasks, including data analysis, segmentation, and forecasting. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as a Market Researcher.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software systems. They work with a variety of programming languages and technologies, and must have a strong understanding of mathematical concepts. Linear Algebra is used in software engineering for a variety of tasks, including computer graphics, image processing, and machine learning. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as a Software Engineer.
Business Analyst
Business Analysts use mathematical and statistical techniques to analyze business data and make recommendations for improvement. They work with a variety of data sources, including financial data, sales data, and customer data. Linear Algebra is used in business analysis for a variety of tasks, including data analysis, forecasting, and optimization. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as a Business Analyst.
Math Teacher
A Math Teacher helps students understand and apply mathematical skills, from basic arithmetic to advanced topics like matrix algebra. To be successful in this role, you'll need to have strong knowledge of mathematical concepts, and be able to explain them in a clear and engaging way. This course can help you develop a deeper understanding of Linear Algebra, which will enhance your skills in teaching this subject to students.
Financial Planner
Financial Planners use mathematical and statistical techniques to help clients plan for their financial future. They work with a variety of financial products, including investments, insurance, and retirement plans. Linear Algebra is used in financial planning for a variety of tasks, including portfolio optimization, risk management, and retirement planning. Taking this course can help you develop the skills you need to be successful as a Financial Planner.

Reading list

We've selected 30 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Algèbre Linéaire (Partie 3).
Un texte de référence sur les calculs matriciels, couvrant des sujets tels que la factorisation QR et la décomposition en valeurs propres.
Un classique de l'algèbre linéaire, offrant une introduction complète au sujet, avec de nombreux exercices et exemples.
Un texte de référence sur l'analyse matricielle, couvrant des sujets avancés tels que la décomposition en valeurs singulières et la factorisation QR.
Ce livre classique est une référence complète en algèbre linéaire, couvrant tous les sujets abordés dans le cours. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui souhaitent approfondir leurs connaissances et acquérir une compréhension plus approfondie des concepts.
Ce livre est une référence complète en analyse matricielle et algèbre linéaire appliquée. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les espaces vectoriels, les matrices, les déterminants et les valeurs propres. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui souhaitent approfondir leurs connaissances en analyse numérique.
Ce livre se concentre sur les applications de l'algèbre linéaire dans des domaines tels que l'apprentissage automatique et l'optimisation, couvrant des sujets tels que la factorisation QR et la décomposition en valeurs singulières.
Ce manuel largement utilisé couvre tous les sujets du cours, y compris les chapitres 9 et 10, et fournit de nombreux exemples et exercices.
Ce livre fournit une introduction moderne à l'algèbre linéaire, y compris des sujets tels que les espaces vectoriels, les matrices et les applications dans des domaines tels que les sciences informatiques et l'économie.
Ce livre fournit une introduction accessible à l'algèbre linéaire, couvrant des sujets tels que les espaces vectoriels, les matrices et les applications dans des domaines tels que le calcul et la physique.
Ce livre aborde les aspects numériques de l'algèbre linéaire, notamment les méthodes de calcul des valeurs propres, la factorisation QR et la décomposition en valeurs singulières. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui souhaitent appliquer l'algèbre linéaire à des problèmes réels.
Ce livre fournit un cours complet d'algèbre linéaire, avec de nombreux exercices et des corrigés détaillés. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui souhaitent consolider leurs connaissances et s'entraîner à la résolution de problèmes.
Ce livre offre une approche plus théorique de l'algèbre linéaire, mettant l'accent sur les démonstrations et les preuves. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui souhaitent développer une base solide en mathématiques.
Ce livre est une excellente introduction moderne à l'algèbre linéaire, utilisant des preuves formelles et des applications à la géométrie et à l'optimisation. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui souhaitent développer une base solide en mathématiques.
Ce livre couvre les fondements de l'algèbre linéaire, y compris les espaces vectoriels, les matrices et les applications dans des domaines tels que la physique et les sciences de l'ingénieur.
Un manuel d'algèbre linéaire concis et accessible, adapté aux étudiants de premier cycle.
Cet ouvrage se concentre sur les applications de l'algèbre linéaire dans divers domaines, tels que l'ingénierie, la physique et l'informatique. Il couvre des sujets tels que les espaces vectoriels, les matrices et les transformations linéaires, et propose des exemples pratiques.
Ce livre donne une introduction pratique à l'algèbre linéaire avec des applications dans les sciences et l'ingénierie. Il couvre les concepts fondamentaux de manière claire et concise, et propose de nombreux exemples et exercices.
Cet ouvrage fournit une base solide en algèbre abstraite, qui est un domaine plus avancé de l'algèbre qui englobe l'algèbre linéaire. Il couvre les groupes, les anneaux, les corps et les modules.
Cet ouvrage fournit une introduction à la topologie, qui est une branche des mathématiques qui étudie les propriétés des espaces géométriques. Il couvre des sujets tels que les ensembles ouverts, les espaces métriques et les groupes d'homologie.
Cet ouvrage fournit une base solide en analyse réelle, qui est un domaine des mathématiques qui étudie les nombres réels et leurs propriétés. Il couvre des sujets tels que les limites, les dérivées et les intégrales.
Cet ouvrage fournit une introduction à l'analyse complexe, qui est un domaine des mathématiques qui étudie les nombres complexes et leurs propriétés. Il couvre des sujets tels que les fonctions holomorphes, les intégrales de contour et les résidus.
Cet ouvrage fournit une introduction à la théorie de l'optimisation, qui est un domaine des mathématiques qui étudie les méthodes pour optimiser les fonctions. Il couvre des sujets tels que la programmation linéaire, la programmation quadratique et la programmation non linéaire.

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