{"id":46059,"date":"2022-04-13T15:37:37","date_gmt":"2022-04-13T14:37:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.istegroup.com\/?post_type=product&#038;p=46059"},"modified":"2024-01-03T13:45:42","modified_gmt":"2024-01-03T13:45:42","slug":"decompositions-matricielles-et-tensorielles-en-traitement-du-signal","status":"publish","type":"product","link":"https:\/\/www.istegroup.com\/fr\/produit\/decompositions-matricielles-et-tensorielles-en-traitement-du-signal\/","title":{"rendered":"D\u00e9compositions matricielles et tensoriellesen traitement du signal"},"content":{"rendered":"<p>\u00c0 l\u2019\u00e8re du Big Data, le traitement de l\u2019information num\u00e9rique occupe une place centrale dans de nombreux domaines applicatifs. Dans ce contexte, les tenseurs sont aujourd\u2019hui de plus en plus utilis\u00e9s pour la repr\u00e9sentation, la compression, l\u2019analyse, la classification et la fusion de donn\u00e9es massives, multidimensionnelles et multimodales.<\/p>\n<p>Didactique, cet ouvrage d\u00e9bute par une pr\u00e9sentation de diff\u00e9rentes applications bas\u00e9es sur des approches tensorielles et un rappel des principales d\u00e9compositions matricielles, puis il \u00e9tudie de fa\u00e7on d\u00e9taill\u00e9e les produits de Hadamard, de Kronecker et de Khatri-Rao en faisant appel \u00e0 une convention indicielle utile pour le calcul tensoriel.<\/p>\n<p>Les principales op\u00e9rations tensorielles sont ensuite d\u00e9crites et illustr\u00e9es \u00e0 l\u2019aide de nombreux exemples. L\u2019ouvrage introduit \u00e9galement les notions de valeur propre et de valeur singuli\u00e8re d\u2019un tenseur et consid\u00e8re le probl\u00e8me fondamental de la meilleure approximation d\u2019un tenseur. Il pr\u00e9sente enfin les d\u00e9compositions tensorielles de base, avec des illustrations issues d\u2019applications en traitement du signal.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00c0 l\u2019\u00e8re du Big Data, le traitement de l\u2019information num\u00e9rique occupe une place centrale dans de nombreux domaines applicatifs. Dans ce contexte, les tenseurs sont aujourd\u2019hui de plus en plus utilis\u00e9s pour la repr\u00e9sentation, la compression, l\u2019analyse, la classification et la fusion de donn\u00e9es massives, multidimensionnelles et multimodales. 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