Passer au contenu principal
Graph
Search
fr
|
en
Switch to dark mode
Se Connecter
Recherche
Tous
Catégories
Concepts
Cours
Séances de cours
MOOCs
Personnes
Exercices
Publications
Start-ups
Unités
Afficher tous les résultats pour
Accueil
Séance de cours
Matrices symétriques et matrices orthogonales
Graph Chatbot
Séances de cours associées (26)
Précédent
Page 1 sur 3
Suivant
Décomposition Spectral : matrices symétriques
Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.
Matrices symétriques : Diagonalisation
Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.
Diagonalisation dans les matrices symétriques
Explore la diagonalisation dans les matrices symétriques, en mettant l'accent sur l'orthogonalité et les bases orthonormées.
Diagonalisation des matrices : Théorème spectral
Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.
Matrices symétriques : propriétés et décomposition
Couvre des exemples de matrices symétriques et leurs propriétés, y compris les vecteurs propres et les valeurs propres.
Calcul de valeurs propres
Couvre le calcul des valeurs propres et des vecteurs propres, en mettant l'accent sur leur importance et leurs applications.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques et l'orthogonalité des vecteurs propres.
Matrices symétriques : Diagonalizabilité et vecteurs propres
Explore la diagonalizabilité des matrices symétriques et de leurs vecteurs propres sur une base orthonormale.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques et de leurs valeurs propres, en mettant l'accent sur les propriétés orthogonales.
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.
