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Diagonalisation des matrices symétriques
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Décomposition Spectral : matrices symétriques
Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.
Diagonalisation des matrices : Théorème spectral
Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.
Décomposition spectrale
Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.
Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Diagonalisation des matrices symétriques
Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.
Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral
Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.
Matrices et formes quadratiques: concepts clés de l'algèbre linéaire
Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.
Matrices symétriques : propriétés et décomposition
Couvre des exemples de matrices symétriques et leurs propriétés, y compris les vecteurs propres et les valeurs propres.
Décomposition de la valeur singulaire
Couvre le théorème de la valeur singulaire et son application dans les matrices de décomposition.