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Diagonalisation des matrices : Théorème spectral
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Décomposition spectrale
Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.
Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Matrices symétriques : Diagonalisation
Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.
Décomposition Spectral : matrices symétriques
Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.
Matrices symétriques : Diagonalizabilité et vecteurs propres
Explore la diagonalizabilité des matrices symétriques et de leurs vecteurs propres sur une base orthonormale.
Diagonalisation des matrices symétriques
Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.
Matrices symétriques et vecteurs propres
Couvre le concept de matrices symétriques, de bases orthogonales et de vecteurs propres.
Diagonalisation des matrices
Explique la diagonalisation des matrices, des critères et de la signification des valeurs propres distinctes.
Analyse de corrélation canonique: Vue d'ensemble
Couvre l'analyse canonique de corrélation, une méthode pour trouver des relations entre deux ensembles de variables.