Mathematics for Robotics
Curso de la Universidad de Michigan
Extracto traducido automáticamente de "Github"
Los temas incluyen espacios vectoriales, bases ortogonales, teorema de la proyección, mínimos cuadrados, factorizaciones matriciales, filtro de Kalman y conceptos probabilísticos subyacentes, normas, secuencias convergentes, mapeos de contracción, algoritmo de Newton Raphson, convergencia local vs global en optimización no lineal, convexidad, programas lineales y cuadráticos.
El curso fue dictado en otoño de 2018.