Explore les valeurs propres, les vecteurs propres et les méthodes de résolution de systèmes linéaires en mettant l'accent sur les erreurs d'arrondi et les matrices de préconditionnement.
Couvre les valeurs propres, les vecteurs propres et la séquence de Fibonacci, en explorant leurs propriétés mathématiques et leurs applications pratiques.
Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
Explore les équations canoniques, les systèmes intégrables, les trajectoires et la matrice symplectique dans la compréhension de la dynamique des systèmes.
