Steinitz Lemma et cycles

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Indépendance linéaire et bases dans les espaces vectoriaux

Explique l'indépendance linéaire, les bases et la dimension dans les espaces vectoriels, y compris l'importance de l'ordre des vecteurs dans une base.

Généralisation de la modification des matrices de base

Couvre les bases linéaires de l'algèbre, y compris les matrices, le changement de base et les matrices inversées.

Transformation linéaire : matrices et applications

Couvre les transformations linéaires à l'aide de matrices, en se concentrant sur la linéarité, l'image et le noyau.

Valeurs propres et vecteurs propres en 3D

Explore les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire 3D, couvrant les polynômes caractéristiques, la stabilité sous les transformations, et les racines réelles.

Algèbre linéaire : opérations et applications

Explore les opérations et les applications de l'algèbre linéaire dans la résolution d'équations et de transformations.

Coordonner les systèmes et les applications

Couvre la définition et l'utilisation de systèmes et d'applications de coordonnées dans les bases et les équations linéaires.

Espaces vectoriaux et applications linéaires

Couvre les espaces vectoriels, les sous-espaces, le noyau, l'image, l'indépendance linéaire et les bases en algèbre linéaire.

Eigenspaces: Définitions et exemples

Introduit des eigenspaces dans l'algèbre linéaire à travers des définitions et des exemples pratiques de détermination des eigenspaces pour matrices.

Étude analytique de l'espace

Explore les repères, les coordonnées, les vecteurs, la coplanarité, les équations cartésiennes et les règles géométriques dans l'espace.

Algèbre linéaire : matrices et espaces vectoriels

Couvre les noyaux matriciels, les images, les applications linéaires, l'indépendance et les bases dans les espaces vectoriels.