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Décomposition spectrale et SVD
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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 : 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 de la valeur singulaire
Couvre le théorème de la valeur singulaire et son application dans les matrices de décomposition.
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.
Décomposition Spectral : matrices symétriques
Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.
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.
Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral
Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.
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.