Álgebra linear e suas aplicações PDF Download
Are you looking for read ebook online? Search for your book and save it on your Kindle device, PC, phones or tablets. Download Álgebra linear e suas aplicações PDF full book. Access full book title Álgebra linear e suas aplicações by Gilbert Strang. Download full books in PDF and EPUB format.
Author: Gilbert Strang
Publisher:
ISBN: 9788522107445
Category :
Languages : pt-BR
Pages : 444
Get Book Here
Book Description
A álgebra linear não trata apenas de matrizes e sistemas lineares - A sua essência está no estudo dos espaços vetoriais e das transformações lineares, e também se faz presente nos ramos da matemática, aparecendo em disciplinas como cálculo, equações diferenciais, matemática discreta, estatística, análise numérica e outras. Este livro apresenta conceitos e métodos, que são introduzidos a partir de exemplos e posteriormente desenvolvidos e formalizados. Ao final de cada capítulo são dadas algumas aplicações do conteúdo em diversas áreas.
Author: Diego Rodrigues
Publisher: Diego Rodrigues
ISBN:
Category : Computers
Languages : en
Pages : 433
Get Book Here
Book Description
🚀 APROVEITE O VALOR PROMOCIONAL DO LANÇAMENTO DO ANO 🚀 Torne-se um especialista em Python com "40 Bibliotecas Python: Um Guia Essencial para Estudantes e Profissionais - Edição 2024". Este guia de Diego Rodrigues é essencial para estudantes, desenvolvedores e profissionais que desejam dominar Python e suas aplicações práticas. Mergulhe no ecossistema Python explorando bibliotecas poderosas. Use NumPy para computação científica, Pandas para análise de dados, Matplotlib e Seaborn para visualização, Scikit-learn para aprendizado de máquina, TensorFlow e Keras para deep learning. O desenvolvimento web será simples com Flask e Django, enquanto Requests e BeautifulSoup facilitam o web scraping. Aprimore habilidades de visão computacional com OpenCV e Pillow, e desenvolva jogos com PyGame. Descubra SciPy para computação científica e SymPy para matemática simbólica. Use Statsmodels para análise de dados e visualize interativamente com Plotly e Bokeh. Explore NLP com NLTK e spaCy, redes neurais com PyTorch, análise de grafos com NetworkX e mineração de dados com Scrapy. SQLAlchemy otimiza bancos de dados, Celery para processamento paralelo, e PandasQL integra SQL com DataFrames. Manipule grandes dados com Dask, teste software com PyTest e use Jupyter para notebooks interativos. Utilize Hadoop e Spark para Big Data e Kivy e Tkinter para interfaces gráficas. Aplique essas bibliotecas em projetos práticos: análise de grandes volumes de dados, construção de modelos preditivos, desenvolvimento de aplicações web e mobile, automação de tarefas e integração com plataformas como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure. Com este livro, adquira habilidades para inovar e liderar no competitivo mundo tecnológico, enfrentando desafios com eficiência. Transforme suas habilidades em uma vantagem estratégica. Este livro prático e focado em resultados acelera seu aprendizado e impulsiona sua carreira. Adquira sua cópia e comece a dominar Python e suas bibliotecas, convertendo desafios em soluções eficazes. Tags: Programação em Python, computação científica, análise de dados, visualização, aprendizado de máquina, inteligência artificial, redes neurais, automação, desenvolvimento web, segurança cibernética, big data, engenharia de software, ciência da computação, análise estatística, mineração de dados, machine learning, deep learning, frameworks web, APIs RESTful, computação em nuvem, inovação tecnológica, eficiência operacional, ciência de dados, visão computacional, processamento de linguagem natural, IoT, segurança em nuvem, DevOps, análise preditiva, Docker, Kubernetes, Hadoop, Spark, SQL, NoSQL, análise de sentimento, testes A/B, modelagem preditiva, design de sistemas, prototipagem, SCRUM, Agile, gestão de projetos, análise de negócios. Python NumPy Pandas Matplotlib Seaborn Scikit-learn TensorFlow Keras Flask Django Requests BeautifulSoup OpenCV Pillow PyGame SciPy SymPy Statsmodels Plotly Bokeh NLTK spaCy PyTorch NetworkX Scrapy SQLAlchemy Celery PandasQL Dask PyTest Jupyter Hadoop Spark Kivy Tkinter automação computação científica visualização de dados inteligência artificial redes neurais machine learning deep learning big data análise de dados ciência da computação engenharia de software segurança cibernética AWS Google Cloud Microsoft Azure APIs RESTful programação Python inovação tecnológica eficiência operacional visão computacional processamento de linguagem natural IoT segurança em nuvem DevOps análise preditiva Docker Kubernetes SQL NoSQL análise de sentimento testes A/B modelagem preditiva design de sistemas prototipagem SCRUM Agile gestão de projetos análise de negócios Diego Rodrigues
Author: Maria Paula Martins Serra de Oliveira
Publisher: Imprensa da Universidade de Coimbra / Coimbra University Press
ISBN: 9726629705
Category :
Languages : en
Pages : 312
Get Book Here
Book Description
Instrumentos Matemáticos complexos permitiram realizar com sucesso tarefas tão distintas como a programação de um voo a Marte, a previsão de resultados eleitorais, a explicação do funcionamento de alguns mecanismos do sistema nervoso, ou a abordagem crítica de obras de arte e de textos literários. Da Ciência à Sociedade, dos grandes avanços técnicos à solidez de uma argumentação lógica, a Matemática constrói Teias de uma imensa flexibilidade resultante do carácter universal da sua linguagem. Neste livro personalidades de diferentes universos dão o seu testemunho sobre a forma como usam as Teias Matemáticas para tecer a sua própria visão do mundo.
Author: Gilbert Strang
Publisher:
ISBN: 9788522107445
Category :
Languages : pt-BR
Pages : 444
Get Book Here
Book Description
A álgebra linear não trata apenas de matrizes e sistemas lineares - A sua essência está no estudo dos espaços vetoriais e das transformações lineares, e também se faz presente nos ramos da matemática, aparecendo em disciplinas como cálculo, equações diferenciais, matemática discreta, estatística, análise numérica e outras. Este livro apresenta conceitos e métodos, que são introduzidos a partir de exemplos e posteriormente desenvolvidos e formalizados. Ao final de cada capítulo são dadas algumas aplicações do conteúdo em diversas áreas.
Author: Antonio Almeida Costa
Publisher:
ISBN:
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 194
Get Book Here
Book Description
Author:
Publisher:
ISBN:
Category : Brazil
Languages : en
Pages : 612
Get Book Here
Book Description
Author: António J. G. Bento
Publisher:
ISBN:
Category : Mathematical analysis
Languages : en
Pages : 164
Get Book Here
Book Description
Author: Charu C. Aggarwal
Publisher: Springer Nature
ISBN: 3030403440
Category : Computers
Languages : en
Pages : 507
Get Book Here
Book Description
This textbook introduces linear algebra and optimization in the context of machine learning. Examples and exercises are provided throughout the book. A solution manual for the exercises at the end of each chapter is available to teaching instructors. This textbook targets graduate level students and professors in computer science, mathematics and data science. Advanced undergraduate students can also use this textbook. The chapters for this textbook are organized as follows: 1. Linear algebra and its applications: The chapters focus on the basics of linear algebra together with their common applications to singular value decomposition, matrix factorization, similarity matrices (kernel methods), and graph analysis. Numerous machine learning applications have been used as examples, such as spectral clustering, kernel-based classification, and outlier detection. The tight integration of linear algebra methods with examples from machine learning differentiates this book from generic volumes on linear algebra. The focus is clearly on the most relevant aspects of linear algebra for machine learning and to teach readers how to apply these concepts. 2. Optimization and its applications: Much of machine learning is posed as an optimization problem in which we try to maximize the accuracy of regression and classification models. The “parent problem” of optimization-centric machine learning is least-squares regression. Interestingly, this problem arises in both linear algebra and optimization, and is one of the key connecting problems of the two fields. Least-squares regression is also the starting point for support vector machines, logistic regression, and recommender systems. Furthermore, the methods for dimensionality reduction and matrix factorization also require the development of optimization methods. A general view of optimization in computational graphs is discussed together with its applications to back propagation in neural networks. A frequent challenge faced by beginners in machine learning is the extensive background required in linear algebra and optimization. One problem is that the existing linear algebra and optimization courses are not specific to machine learning; therefore, one would typically have to complete more course material than is necessary to pick up machine learning. Furthermore, certain types of ideas and tricks from optimization and linear algebra recur more frequently in machine learning than other application-centric settings. Therefore, there is significant value in developing a view of linear algebra and optimization that is better suited to the specific perspective of machine learning.
Author: Philip N. Klein
Publisher:
ISBN: 9780615856735
Category : Algebras, Linear
Languages : en
Pages : 530
Get Book Here
Book Description
An engaging introduction to vectors and matrices and the algorithms that operate on them, intended for the student who knows how to program. Mathematical concepts and computational problems are motivated by applications in computer science. The reader learns by "doing," writing programs to implement the mathematical concepts and using them to carry out tasks and explore the applications. Examples include: error-correcting codes, transformations in graphics, face detection, encryption and secret-sharing, integer factoring, removing perspective from an image, PageRank (Google's ranking algorithm), and cancer detection from cell features. A companion web site, codingthematrix.com provides data and support code. Most of the assignments can be auto-graded online. Over two hundred illustrations, including a selection of relevant "xkcd" comics. Chapters: "The Function," "The Field," "The Vector," "The Vector Space," "The Matrix," "The Basis," "Dimension," "Gaussian Elimination," "The Inner Product," "Special Bases," "The Singular Value Decomposition," "The Eigenvector," "The Linear Program" A new edition of this text, incorporating corrections and an expanded index, has been issued as of September 4, 2013, and will soon be available on Amazon.
Author: Hwa-Long Gau
Publisher: Cambridge University Press
ISBN: 1108787606
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 556
Get Book Here
Book Description
Starting with elementary operator theory and matrix analysis, this book introduces the basic properties of the numerical range and gradually builds up the whole numerical range theory. Over 400 assorted problems, ranging from routine exercises to published research results, give you the chance to put the theory into practice and test your understanding. Interspersed throughout the text are numerous comments and references, allowing you to discover related developments and to pursue areas of interest in the literature. Also included is an appendix on basic convexity properties on the Euclidean space. Targeted at graduate students as well as researchers interested in functional analysis, this book provides a comprehensive coverage of classic and recent works on the numerical range theory. It serves as an accessible entry point into this lively and exciting research area.
Author: Queen's University (Kingston, Ont.)
Publisher:
ISBN:
Category : Commutative algebra
Languages : en
Pages : 544
Get Book Here
Book Description
