Explore les valeurs propres et les vecteurs propres des chaînes de Markov, en se concentrant sur les taux de convergence et les propriétés matricielles.
Couvre les opérations matricielles, y compris la multiplication, la transposition, les pouvoirs et les inverses, et explique comment déterminer si une matrice est invertible.
Revisite le théorème spectral pour les matrices symétriques, mettant l'accent sur les propriétés orthogonales diagonales et son équivalence avec les formes symétriques bilinéaires.
Explore la diagonalisation des matrices à travers des valeurs propres et des vecteurs propres, en soulignant l'importance des bases et des sous-espaces.
Explore les matrices symétriques, la diagonalisation et les propriétés d'orthogonalité, en mettant l'accent sur la simplicité et les relations géométriques.
