Séance de cours
Eigenvalues, Eigenvectors: Exemples
Séances de cours associées (28)
Diagonalisation des transformations linéaires
Couvre la diagonalisation des transformations linéaires en R^3, explorant les propriétés et les exemples.
Valeurs propres et vecteurs propres en 3D
Explore les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire 3D, couvrant les polynômes caractéristiques, la stabilité sous les transformations, et les racines réelles.
Diagonalisation des transformations linéaires
Explique la diagonalisation des transformations linéaires en utilisant des vecteurs propres et des valeurs propres pour former une matrice diagonale.
Réduction matricielle: Partie 1
Couvre la réduction d'une transformation linéaire dans un espace à deux dimensions pour trouver une représentation matricielle plus simple.
Diagonalizabilité des matrices
Explore la diagonalizabilité des matrices par l'intermédiaire de vecteurs propres et de valeurs propres, en soulignant leur importance et leurs implications pratiques.
Polynômes caractéristiques et matrices similaires
Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
Diagonalisation des matrices
Explore la diagonalisation des matrices à travers des valeurs propres et des vecteurs propres, en soulignant l'importance des bases et des sous-espaces.
Valeurs propres et vecteurs propres
Couvre les valeurs propres, les vecteurs propres, les polynômes caractéristiques et les multiplicités géométriques dans les transformations linéaires.
Similarité et diagonalisation des matrices
Explore la similarité de la matrice, la diagonalisation, les polynômes caractéristiques, les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.
Valeurs propres et vecteurs propres
Couvre les valeurs propres et les vecteurs propres, expliquant leur importance dans l'algèbre linéaire.