Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres

Séances de cours associées (25)

Page 1 sur 3

Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.

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

Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques et la décomposition de la valeur singulaire (SVD) pour la décomposition de la matrice.

Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.

Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.

Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.

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

Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.

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