Décomposition spectrale

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Couvre le théorème de la valeur singulaire et son application dans les matrices de décomposition.

Explore la diagonalizabilité des matrices symétriques et de leurs vecteurs propres sur une base orthonormale.

Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.

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

Couvre l'analyse canonique de corrélation, une méthode pour trouver des relations entre deux ensembles de variables.

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

Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.

Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques, y compris la diagonalisation et les matrices de changement de base orthogonales.

Couvre le concept de matrices symétriques, de bases orthogonales et de vecteurs propres.

Couvre le processus de recherche de bases orthogonales et de décomposition spectrale des matrices symétriques.