Méthode des moindres carrés : Trouver la 'droite de meilleur ajustement' pour des données dispersées en utilisant l'algèbre linéaire
Procédé de Gram-Schmidt : Un algorithme pour réaligner des vecteurs de base déformés en vecteurs nets et mutuellement orthogonaux
Valeurs propres et vecteurs propres : ces vecteurs spéciaux qui ne changent pas de direction sous les transformations matricielles et leurs applications