Séance de cours
Décomposition spectrale et SVD
Description
Cette séance de cours couvre la décomposition spectrale des matrices symétriques, y compris les propriétés telles que les valeurs propres réelles, les eigenvectors orthogonaux et la diagonalizabilité. Il explore également la décomposition de la valeur singulière (SVD) et son application dans la décomposition des matrices en une somme de trois matrices. La séance de cours démontre le calcul des valeurs propres, des vecteurs propres et l'importance des bases orthonormales dans le contexte de la décomposition matricielle.
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