Valeurs propres et vecteurs propres des chaînes de Markov
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Se penche sur la preuve du théorème du taux de convergence pour une chaîne de Markov ergodique, en mettant laccent sur les valeurs propres et les propriétés déquilibre détaillées.
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Explore le théorème spectral, en mettant l'accent sur le critère Min-Max pour les matrices symétriques et les propriétés des matrices définies positives.
Explore la similarité de la matrice, la diagonalisation, les polynômes caractéristiques, les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.
Explore les graphiques isogéniques de courbes elliptiques supersingulaires, montrant des temps de mélange optimaux pour des promenades aléatoires et des applications à la cryptographie.
Explore la diagonalisation des matrices à travers des valeurs propres et des vecteurs propres, en soulignant l'importance des bases et des sous-espaces.
