Décomposition en Jordanie

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

Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.

Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.

Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.

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

Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.

Couvre les systèmes linéaires, les matrices diagonales et triangulaires, et la factorisation de LU.

Explique la diagonalisation des matrices, des critères et de la signification des valeurs propres distinctes.

Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.

Explore l'inversion matricielle, les conditions d'invertibilité, l'unicité des matrices inverses et élémentaires pour l'inversion.