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Diagonalisation des matrices symétriques
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Diagonalisation des matrices : Théorème spectral
Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.
Diagonalisation des matrices symétriques
Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.
Matrices symétriques : Diagonalisation
Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.
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.
Décomposition Spectral : matrices symétriques
Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.
Polynômes caractéristiques et matrices similaires
Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques et de leurs valeurs propres, en mettant l'accent sur les propriétés orthogonales.
Matrices et formes quadratiques: concepts clés de l'algèbre linéaire
Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.
Décomposition spectrale
Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.
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.