Systèmes vibratoires discrets : Analyse linéaire

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Séances de cours associées (28)

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Calcul de valeurs propres

Couvre le calcul des valeurs propres et des vecteurs propres, en mettant l'accent sur leur importance et leurs applications.

Théorème de l'inertie de Sylvester

Explore le Théorème Inertique de Sylvester, qui associe les valeurs propres aux entrées diagonales dans les matrices symétriques.

Diagonalisation dans les matrices symétriques

Explore la diagonalisation dans les matrices symétriques, en mettant l'accent sur l'orthogonalité et les bases orthonormées.

Réalisation équilibrée : Cas SISO

Couvre le concept de réalisation équilibrée dans le cas SISO, en mettant l'accent sur l'observabilité et la contrôlabilité du système.

Points stationnaires et points de selle

Explore les points stationnaires, les points de selle, les matrices symétriques et les propriétés orthogonales en optimisation.

Diagonalisation des matrices symétriques

Explore la diagonalisation des matrices symétriques et de leurs valeurs propres, en mettant l'accent sur les propriétés orthogonales.

Décomposition spectrale

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.

Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres

Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.

Matrices symétriques et décomposition SVD

Discute des propriétés des matrices symétriques et du théorème spectral.

Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral

Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.