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Matrices symétriques : Diagonalisation
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Matrices symétriques et vecteurs propres
Couvre le concept de matrices symétriques, de bases orthogonales et de vecteurs propres.
Diagonalisation des transformations linéaires
Couvre la diagonalisation des transformations linéaires en R^3, explorant les propriétés et les exemples.
Matrices symétriques : Diagonalizabilité et vecteurs propres
Explore la diagonalizabilité des matrices symétriques et de leurs vecteurs propres sur une base orthonormale.
Systèmes linéaires : matrices diagonales et triangulaires, factorisation de l'U.
Couvre les systèmes linéaires, les matrices diagonales et triangulaires, et la factorisation de LU.
Diagonalisation des matrices : théorie et exemples
Couvre la théorie et les exemples de matrices de diagonalisation, en se concentrant sur les valeurs propres, les vecteurs propres et lindépendance linéaire.
Diagonalisation : Critères et exemples
Couvre les critères de diagonalisation d'une matrice et fournit des exemples.
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 symétriques
Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.
Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation
Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.
Méthode de diagonalisation : Application et propriétés
Couvre la méthode de diagonalisation pour déterminer si une matrice non carrée A est diagonalizable.
