Veronique Godin at Marianopolis
Veronique Godin at Marianopolis
  • 103
  • 22 885

วีดีโอ

17.5 Income flows. Example of approximating income with a money flow
มุมมอง 664 ปีที่แล้ว
Video 5 of the section on income flows. Example of approximating a once a mont income with a money flow.
17.3 Income flows. Rate of flow and formulas for total money flow, future and present values
มุมมอง 654 ปีที่แล้ว
Video 3 of the section on income flows. Formulas for total money flow, future value and present value when money comes in at a rate of f(t) $/year
17.2 Income Flow. Basic example without integrals
มุมมอง 474 ปีที่แล้ว
Video 2 of the section on income flow. Example to understand - total money flow - future value - present value
17.1 Income Flow : Set Up and definitions
มุมมอง 914 ปีที่แล้ว
Video 1 of the section on income flows. - Set up - Definition of total money flow, future value and present value
14.9 Least squares. Example of approximation using trigonometric polynomials
มุมมอง 2.3K4 ปีที่แล้ว
Video 9 of the section on least squares. - Find the trigonometric polynomial which is the best approximation to f(x)=x.
14.10 Least squares. Fourier coefficients of a function f(x)
มุมมอง 3274 ปีที่แล้ว
14.10 Least squares. Fourier coefficients of a function f(x)
14.8 Least squares. Definition of trigonometric polynomials
มุมมอง 4634 ปีที่แล้ว
Video 8 of the section on least squares. Definition of trigonometric polynomials of degree n
14.7 Least squares. Approximation of a function using functions from a fixed subspace of C[a,b]
มุมมอง 2724 ปีที่แล้ว
Video 7 of the section on least squares approximation. - Given a function f and a subspace W, how do you find the function g on W closest to f
14.6 Least squares. Overview of the method to fit a curve to data
มุมมอง 434 ปีที่แล้ว
Video 6 of the method of least squares. - How to find the least squares best fit for given data points.
14.4 Least squares : Set up of data fitting
มุมมอง 574 ปีที่แล้ว
Video 4 of the section on Least squares. Given n points, how do you find the best fit line?
14.5 Least squares. Example of data fitting
มุมมอง 464 ปีที่แล้ว
Video 5 of the section on least squares. Find the best least squares fit line given four points.
14.5 Least squares. Example (Part 2)
มุมมอง 374 ปีที่แล้ว
Video 5 (part 2) End of the examples. (There was a mistake in my notes, not on the board.)
14.3 (Part 2)
มุมมอง 404 ปีที่แล้ว
I had forgotten to find the error vectors.
14.2 Least squares approximation. Theorem and formulas for least squares approximations.
มุมมอง 694 ปีที่แล้ว
Video 2 of the section on least squares approximation. - Theorem about the associated normal system. - Definition of the associated normal system
14.3 Least squares approximation. An example
มุมมอง 1494 ปีที่แล้ว
14.3 Least squares approximation. An example
14.1 Least Squares Approximation. Set up and goals
มุมมอง 1004 ปีที่แล้ว
14.1 Least Squares Approximation. Set up and goals
13.10 Projection. Complete example of projections in P3
มุมมอง 634 ปีที่แล้ว
13.10 Projection. Complete example of projections in P3
13.9 Projections. The Gram-Schmidt process
มุมมอง 664 ปีที่แล้ว
13.9 Projections. The Gram-Schmidt process
13.8.Projections. Proof of the theorem heorem
มุมมอง 484 ปีที่แล้ว
13.8.Projections. Proof of the theorem heorem
13.7. Projections. Example of projection on a plane in R3
มุมมอง 2444 ปีที่แล้ว
13.7. Projections. Example of projection on a plane in R3
13.6. Projections. Two theorem and a definition for projection onto subspaces
มุมมอง 474 ปีที่แล้ว
13.6. Projections. Two theorem and a definition for projection onto subspaces
13.5 Projections. Example of finding coordinate in R3 using inner products
มุมมอง 354 ปีที่แล้ว
13.5 Projections. Example of finding coordinate in R3 using inner products
13.3 Projection/Gramm-Schmidt. Linear indepence of orthogonal subsets
มุมมอง 414 ปีที่แล้ว
13.3 Projection/Gramm-Schmidt. Linear indepence of orthogonal subsets
13.4 Projections/Gramm-Schmidt. Theorem giving the formula for coordinate vectors
มุมมอง 394 ปีที่แล้ว
13.4 Projections/Gramm-Schmidt. Theorem giving the formula for coordinate vectors
13.2 Projections/Gramm-Schmidt. Definition of orthogonal and orthonormal sets
มุมมอง 464 ปีที่แล้ว
13.2 Projections/Gramm-Schmidt. Definition of orthogonal and orthonormal sets
13.1 Projections/Gramm Schmidt. Goals For This Section
มุมมอง 774 ปีที่แล้ว
13.1 Projections/Gramm Schmidt. Goals For This Section
16.9 Improper integrals. Final example of improper integral of type 2
มุมมอง 404 ปีที่แล้ว
16.9 Improper integrals. Final example of improper integral of type 2
16.7 Improper integrals. Definition of improper integral of type2
มุมมอง 304 ปีที่แล้ว
16.7 Improper integrals. Definition of improper integral of type2
16.8 Improper integrals. Example of type 2.
มุมมอง 334 ปีที่แล้ว
16.8 Improper integrals. Example of type 2.

ความคิดเห็น

  • @SaifullahKhalid-gv9rk
    @SaifullahKhalid-gv9rk หลายเดือนก่อน

    Very well explained! Helped me alot for my exam

  • @ramsay2661
    @ramsay2661 3 หลายเดือนก่อน

    thank you so much this helped a lot

  • @dyutimanbharadwaj1564
    @dyutimanbharadwaj1564 6 หลายเดือนก่อน

    Thanks

  • @ludwigthabang1169
    @ludwigthabang1169 6 หลายเดือนก่อน

    Thank you Ma'am

  • @BradleyCodes
    @BradleyCodes ปีที่แล้ว

    Very helpful! Just wondering why the solution reduces that way at 3:58?

  • @lawrencejrnjobvu2869
    @lawrencejrnjobvu2869 ปีที่แล้ว

    This is the most confused videos I have seen video 1 was well explained but video 2 too complicated

  • @theodoremadhonoro2312
    @theodoremadhonoro2312 ปีที่แล้ว

    this was very helpful thank you 😁

  • @Jaguarlul
    @Jaguarlul ปีที่แล้ว

    Thank you so much! I have my linear algebra midterm tmrw, actually in 7 hours, and he mention a problem like this 🙏🙏

  • @darrenpeck156
    @darrenpeck156 ปีที่แล้ว

    Why is the constant term the determinant?

  • @darrenpeck156
    @darrenpeck156 ปีที่แล้ว

    Brilliant. Thank you

  • @ericdeng552
    @ericdeng552 ปีที่แล้ว

    very informative!

  • @devanshdalwadi6015
    @devanshdalwadi6015 2 ปีที่แล้ว

    thanks a lot mam nice ❣

  • @Daqwas
    @Daqwas 2 ปีที่แล้ว

    Thank you so much, this helped me tons!

  • @hazemmohamed7187
    @hazemmohamed7187 2 ปีที่แล้ว

    you're a life saver

  • @karimhawel7092
    @karimhawel7092 2 ปีที่แล้ว

    I now understood thanks for you

  • @glennlehman9608
    @glennlehman9608 2 ปีที่แล้ว

    This was helpful. Do you happen to have a link to the same process with a 3x3 matrix (or larger)?

  • @3rahul831
    @3rahul831 3 ปีที่แล้ว

    🇮🇳🇮🇳👍🌹🌹

  • @satibomofficial5200
    @satibomofficial5200 3 ปีที่แล้ว

    Thank u mam 😇

  • @indrasismitra6484
    @indrasismitra6484 4 ปีที่แล้ว

    Thanks for the video. I wanted to know if you could make a video describing the evaluation of Fourier coefficients using the method of least squares when the eigen values have been computed discretely. In other words, when the EVs are computed numerically as discrete values and the eigen functions have been computed too, but the Fourier coefficients are left to be determined . Is there such a video or document you could refer to ?

  • @abdulkadercerkezi1448
    @abdulkadercerkezi1448 4 ปีที่แล้ว

    find a matrix that has lambda^3-1 CP, so the trace is 0, i dont know where to put 1 , can you help

  • @faranriaz6043
    @faranriaz6043 4 ปีที่แล้ว

    Thanks that was really helpful. You are a life saver

  • @saxonfaurie1626
    @saxonfaurie1626 4 ปีที่แล้ว

    Thank you, this helped me.

  • @simonwang6852
    @simonwang6852 4 ปีที่แล้ว

    dunno if this was raised in office hours, but there is a small mistake at 9:50, [x,y] gives [1,1], not [-1,1]