Caractéristiques des matrices et valeurs propres

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Séances de cours associées (26)

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Algèbre linéaire : organisation et exercices

Couvre l'organisation de cours d'algèbre linéaire et d'exercices pour les étudiants en génie civil et en sciences de l'environnement.

Diagonalisation des transformations linéaires

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

SVD: Décomposition de la valeur singulaire

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

Matrices diagonalisables : propriétés et exemples

Explore les propriétés et les exemples de matrices diagonalisables, en mettant l'accent sur la relation entre les vecteurs propres et les valeurs propres.

Espaces vectoriaux : propriétés et opérations

Couvre les propriétés et les opérations des espaces vectoriels, y compris l'addition et la multiplication scalaire.

Algèbre linéaire: réduction de l'application linéaire

Couvre la réduction d'une application linéaire et la recherche de formes et de bases réduites correspondantes.

Algèbre linéaire : concepts abstraits

Introduit des concepts abstraits en algèbre linéaire, en se concentrant sur les opérations avec des vecteurs et des matrices.

Algèbre linéaire: Base et matrices

Couvre le concept de base, les transformations linéaires, les matrices, les inverses, les déterminants et les transformations bijectives.

Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation

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

Valeurs propres et matrices similaires

Explore les valeurs propres, la trace de la matrice et la similarité, en soulignant leur importance dans les propriétés de la matrice.