Séance de cours
Analyse avancée II
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Polynômes caractéristiques et matrices similaires
Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
Matrices symétriques : valeurs propres et vecteurs propres
Explore la diagonalisation des matrices symétriques à l'aide de vecteurs propres et de valeurs propres, en mettant l'accent sur l'orthogonalité et les valeurs propres réelles.
Taylor Approximation: Extrema dans les fonctions multivariables
Couvre l'approximation Taylor et l'extrema dans des fonctions multivariables avec des exemples.
Matrices symétriques et formes quadratiques
Explore les matrices symétriques, les formes quadratiques et les points critiques dans les fonctions de deux variables.
Analyse avancée II: Taylor Expansion
Couvre l'expansion Taylor et les propriétés de la matrice Hessian pour les points stationnaires.
Points stationnaires et points de selle
Explore les points stationnaires, les points de selle, les matrices symétriques et les propriétés orthogonales en optimisation.
Nature des points extrêmes
Couvre la nature des points extrêmes et leur classement comme points stationnaires ou de selle.
Matrices symétriques : Diagonalisation
Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.
Produits dérivés en continu
Couvre le concept de dérivés continus et leur application dans l'analyse des fonctions et la détermination des points critiques.
Diagonalisation des cartes linéaires
Explore la diagonalisation des cartes linéaires en trouvant une base formée par des vecteurs propres.