Décomposition Spectral : matrices symétriques

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (26)

Page 1 sur 3

Diagonalisation des matrices : Théorème spectral

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

Décomposition spectrale

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.

Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral

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

Diagonalisation des matrices symétriques

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

Diagonalisation des matrices symétriques

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

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.

Diagonalisation des matrices symétriques

Explore la diagonalisation des matrices symétriques et l'importance de la décomposition des valeurs singulières.

Matrices symétriques : Diagonalisation

Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.

Matrices et formes quadratiques: concepts clés de l'algèbre linéaire

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

Décomposition spectrale des matrices symétriques

Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques, y compris la diagonalisation et les matrices de changement de base orthogonales.