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Matrices symétriques : Valeurs propres et Diagonalisation
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Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.
Orthogonalité et valeurs propres
Explore l'orthogonalité, les valeurs propres et la diagonalisation en algèbre linéaire, en se concentrant sur la recherche de bases orthogonales et de matrices de diagonalisation.
Algèbre linéaire: équations normales et matrices symétriques
Explore les équations normales, les pseudo-solutions, les solutions uniques et les matrices symétriques en algèbre linéaire.
Polynômes caractéristiques et matrices similaires
Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
Bases de l'algèbre linéaire: espaces vectoriels, transformations, valeurs propres
Couvre les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire comme les espaces vectoriels et les valeurs propres.
Diagonalisation des matrices symétriques
Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.
Diagonalisation des matrices : Théorème spectral
Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.
Matrices et formes quadratiques: concepts clés de l'algèbre linéaire
Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.
Algèbre linéaire
Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.
Décomposition Spectral : matrices symétriques
Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.