Techniques de diagonalisation: Méthode Jacobi

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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 la méthode de factorisation Cholesky pour les matrices déterminées symétriques positives.

Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.

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

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

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

Explore la décomposition de LU pour la factorisation matricielle et la résolution des systèmes linéaires.

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

Couvre l'algorithme de décomposition de LU, transformant une matrice en L et U.