Concept
Divide-and-conquer eigenvalue algorithm
Séances de cours associées (60)
Diagonalisation : théorème et démonstration
Explore les conditions de diagonalisation, les bases par vecteurs propres et la généralisation des concepts.
Diagonalisation Crème: Valeurs propres distinctes
Couvre la diagonalisation des matrices avec des valeurs propres distinctes et l'importance de ce processus.
Formalisme de stabilisation : Correction d'erreur quantique
Couvre le formalisme stabilisateur dans les codes de correction d'erreur quantique.
Valeurs propres et vecteurs propres: Comprendre les matrices
Explore les valeurs propres et les vecteurs propres dans les matrices à travers des exemples et des calculs.
Valeurs propres et vecteurs propres : comprendre les transformations matricielles
Explore les valeurs propres et les vecteurs propres dans les transformations matricielles, essentielles à la compréhension des systèmes mathématiques et du monde réel.
Valeurs propres et diagonalisation
Explore les valeurs propres, les vecteurs propres et la diagonalisation matricielle avec des exemples et des preuves.
Sturm-Liouville Problème : Conditions homogènes de délimitation Rôle essentiel
Explore le problème de la valeur propre de Sturm-Liouville, en mettant l'accent sur le rôle essentiel des conditions aux limites pour assurer l'auto-intégration et former une base orthogonale.
Diagonalisation des transformations linéaires
Explore les conditions et les implications de la diagonalisation des transformations linéaires, y compris les vecteurs propres, les valeurs propres et les matrices distinctes.
Valeur propre d'une matrice
Explique comment trouver les valeurs pour lesquelles -1 est une valeur propre d'une matrice 3 par 3.
Multiplicité géométrique de la valeur propre
Explique comment déterminer la multiplicité géométrique d'une valeur propre dans une matrice.