Diagonalisation des matrices

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Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.

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

Couvre les théorèmes liés à la projection orthogonale et aux bases orthonormales.

Explore les matrices symétriques, la diagonalisation et les propriétés des formes quadratiques.

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

Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.

Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.

Couvre la diagonalisation des matrices, des vecteurs propres, des cartes linéaires et de la méthode des moindres carrés.

Couvre le théorème de décomposition de la valeur singulière et ses applications dans la pratique.

Explore la diagonalisation des matrices symétriques et de leurs valeurs propres, en mettant l'accent sur les propriétés orthogonales.