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Matrices symétriques : Diagonalizabilité et vecteurs propres
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Diagonalisation des matrices
Explique la diagonalisation des matrices, des critères et de la signification des valeurs propres distinctes.
Diagonalisation des matrices symétriques
Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.
Matrices symétriques : propriétés et décomposition
Couvre des exemples de matrices symétriques et leurs propriétés, y compris les vecteurs propres et les valeurs propres.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques et l'orthogonalité des vecteurs propres.
Matrices symétriques et matrices orthogonales
Couvre les propriétés des matrices symétriques, des matrices orthogonales et des valeurs propres.
Polynômes caractéristiques et matrices similaires
Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
Théorème du taux de convergence: Partie 1
Se penche sur la preuve du théorème du taux de convergence pour une chaîne de Markov ergodique, en mettant laccent sur les valeurs propres et les propriétés déquilibre détaillées.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques et l'importance de la décomposition des valeurs singulières.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques et de leurs valeurs propres, en mettant l'accent sur les propriétés orthogonales.
Analyse de corrélation canonique: Vue d'ensemble
Couvre l'analyse canonique de corrélation, une méthode pour trouver des relations entre deux ensembles de variables.