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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.

Changement de base et valeurs propres

Couvre la réduction des matrices, des valeurs propres, des vecteurs et des interprétations géométriques dans les espaces vectoriels.

Diagonalisation des transformations linéaires

Explique la diagonalisation des transformations linéaires en utilisant des vecteurs propres et des valeurs propres pour former une matrice diagonale.

Théorie des graphes spectraux : introduction

Introduit la théorie des graphes spectraux, explorant les valeurs propres et le rôle des vecteurs propres dans les propriétés des graphes.

Diagonalisation des matrices : vecteurs propres et valeurs propres

Couvre le concept de diagonalisation des matrices à travers l'étude des vecteurs propres et des valeurs propres.

Composantes principales : Propriétés et applications

Explore les principales composantes, la covariance, la corrélation, le choix et les applications dans l'analyse des données.

Diagonalisation des matrices

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

Diagonalisation des cartes linéaires

Explore la diagonalisation des cartes linéaires en trouvant une base formée par des vecteurs propres.

Les postulats de la mécanique quantique

Explique les postulats de Quantum Mechanics, en se concentrant sur les opérateurs auto-adjoints et la notation mathématique.

Matrice Valeurs propres et vecteurs propres

Couvre les valeurs propres matricielles, les vecteurs propres et leur indépendance linéaire.