Séance de cours
Matrices orthogonales : propriétés et applications
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Matrices symétriques : Diagonalizabilité et vecteurs propres
Explore la diagonalizabilité des matrices symétriques et de leurs vecteurs propres sur une base orthonormale.
Théorèmes de projection orthogonale
Couvre les théorèmes liés à la projection orthogonale et aux bases orthonormales.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques et de leurs valeurs propres, en mettant l'accent sur les propriétés orthogonales.
Directives d'examen: Mesures COVID 2021
Couvre les lignes directrices pour un examen 2021 à venir, en mettant l'accent sur les mesures de sécurité et les procédures d'examen COVID.
Algèbre linéaire: Décomposition de la valeur singulière
Déplacez-vous dans la décomposition de valeur singulière et ses applications dans l'algèbre linéaire.
Matrices symétriques : propriétés et décomposition
Couvre des exemples de matrices symétriques et leurs propriétés, y compris les vecteurs propres et les valeurs propres.
Applications linéaires et vecteurs propres
Couvre les applications linéaires, les matrices diagonales, les vecteurs propres et les sous-espaces orthogonaux en R^n.
Diagonalisation dans les matrices symétriques
Explore la diagonalisation dans les matrices symétriques, en mettant l'accent sur l'orthogonalité et les bases orthonormées.
Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral
Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.
Projections et réflexions orthogonales en 2D
Couvre la description géométrique des projections orthogonales et des réflexions en 2D, en mettant l'accent sur les transformations et leurs propriétés.