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Explore les valeurs propres et les vecteurs propres dans les transformations matricielles, essentielles à la compréhension des systèmes mathématiques et du monde réel.
Explore le consensus dans les systèmes de contrôle en réseau, couvrant les propriétés de convergence, la normalisation des vecteurs propres et le taux de convergence.
Couvre la théorie et les exemples de matrices de diagonalisation, en se concentrant sur les valeurs propres, les vecteurs propres et lindépendance linéaire.
Explore les applications et les théorèmes de la décomposition de la valeur singulaire dans l'algèbre linéaire, y compris le traitement d'image, la rotation matricielle et les probabilités de transition.
Explore le concept de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, en discutant de ses propriétés et de ses implications, ainsi que des conditions d'une récurrence positive.
