Cas non-diagonisable: Triple Eigenvalue

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (27)

Page 1 sur 3

Diagonalisation: Vecteurs et valeurs propres

Couvre la diagonalisation des matrices à l'aide de vecteurs propres et de valeurs propres.

Réduction des valeurs propres: deux valeurs propres réelles

Explore la réduction d'une matrice basée sur ses valeurs propres, en se concentrant sur le cas de deux valeurs propres réelles.

Polynômes caractéristiques et matrices similaires

Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.

Matrices symétriques : Diagonalisation

Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.

Systèmes linéaires: Temps continu

Couvre les systèmes linéaires en temps continu, l'analyse de stabilité et des exemples de systèmes à ressorts de masse.

Algèbre linéaire: Théorème principal et Injectivité

Couvre le théorème principal de l'algèbre linéaire et les conditions d'injection.

Méthode de diagonalisation : Application et propriétés

Couvre la méthode de diagonalisation pour déterminer si une matrice non carrée A est diagonalizable.

Diagonalisation des matrices

Explique la diagonalisation des matrices, des critères et de la signification des valeurs propres distinctes.

Diagonalisation des transformations linéaires

Couvre la diagonalisation des transformations linéaires en R^3, explorant les propriétés et les exemples.

Explore la similarité de la matrice, la diagonalisation, les polynômes caractéristiques, les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.