Se penche sur la preuve du théorème du taux de convergence pour une chaîne de Markov ergodique, en mettant laccent sur les valeurs propres et les propriétés déquilibre détaillées.

Groupes de Coxeter: Équivalence géométrique et graphiques définis positifs

Explore l'équivalence géométrique des groupes de Coxeter avec le même graphique et des matrices définies positives.

Matrices symétriques et formes quadratiques

Explore les matrices symétriques, les formes quadratiques, la diagonalisation et la précision avec des exemples et des calculs.

Méthodes directes pour résoudre les équations linéaires

Explore les méthodes directes pour résoudre les équations linéaires et l'impact des erreurs sur les solutions et les propriétés de la matrice.

Systèmes linéaires : matrices diagonales et triangulaires, factorisation de l'U.

Couvre les systèmes linéaires, les matrices diagonales et triangulaires, et la factorisation de LU.

Contrôleurs polynomiaux SISO: Sylvester Matrix, principe du modèle interne

Couvre la conception des contrôleurs polynomiaux SISO en utilisant des concepts tels que la matrice Sylvester et la correspondance de modèle.

Optimisation du convex : Notation et normes matricielles

Introduit la notation Convex Optimization, les fonctions convexes, les normes vectorielles et les propriétés matricielles.