Linear Algebra with python

أساسيات المصفوفات والمتجهات: فهم المتجهات (Vectors) والمصفوفات (Matrices) رياضياً، وكيفية بنائها والتعامل معها برمجياً باحترافية باستخدام مكتبة (NumPy).

العمليات الجبرية المتقدمة: تنفيذ عمليات الجمع، الضرب، والضرب النقطي (Dot Product) برمجياً، وفهم كيفية استخدامها لمعالجة البيانات الضخمة.

حل أنظمة المعادلات الخطية: التخلي عن الحل اليدوي الطويل والممل، واستخدام دوال بايثون المتقدمة (مثل مكتبة SciPy و NumPy.linalg) لحل أنظمة المعادلات الخطية المعقدة بأسطر برمجية بسيطة.

المحددات والمعكوس (Determinants & Inverses): حساب محدد المصفوفة ومعكوسها برمجياً، وفهم دلالتها الرياضية في استقرار الأنظمة وتشفير البيانات.

القيم الذاتية والمتجهات الذاتية (Eigenvalues & Eigenvectors): دراسة هذا الموضوع الجوهري نظرياً وتطبيقه برمجياً، وهو يمثل حجر الأساس لتقنيات تقليل الأبعاد في البيانات (مثل PCA) وضغط الصور.

التحويلات الخطية (Linear Transformations): استخدام بايثون لمحاكاة كيفية تدوير أو تغيير قياسات الأشكال الهندسية، وهو الأساس العملي لعلم الرسوميات الحاسوبية (Computer Graphics).