Couvre la théorie et les exemples de matrices de diagonalisation, en se concentrant sur les valeurs propres, les vecteurs propres et lindépendance linéaire.
Explore les valeurs propres et les vecteurs propres, démontrant leur importance dans l'algèbre linéaire et leur application dans la résolution de systèmes d'équations.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Couvre les valeurs propres, les vecteurs propres et la séquence de Fibonacci, en explorant leurs propriétés mathématiques et leurs applications pratiques.