Séances de cours associées à Eigenvalues et Eigenvectors: Real Solutions

Diagonalisation des transformations linéaires

Couvre la diagonalisation des transformations linéaires en R^3, explorant les propriétés et les exemples.

Explore la base canonique en algèbre linéaire, en se concentrant sur la représentation matricielle, la diagonalisation et les polynômes caractéristiques.

Valeurs propres et diagonalisation

Couvre les valeurs propres, les vecteurs propres et la diagonalisation des matrices.

Diagonalisation des matrices : Théorème spectral

Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.

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.

Indépendance linéaire et bases

Couvre l'indépendance linéaire, les bases et les systèmes de coordination avec des exemples et des théorèmes.

Méthode de diagonalisation : Application et propriétés

Couvre la méthode de diagonalisation pour déterminer si une matrice non carrée A est diagonalizable.