Séance de cours
Théorème du taux de convergence: Partie 1
Séances de cours associées (29)
Décomposition Spectral : matrices symétriques
Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.
Diagonalisation des matrices : Théorème spectral
Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.
Polynômes caractéristiques et matrices similaires
Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
Similarité et diagonalisation des matrices
Explore la similarité de la matrice, la diagonalisation, les polynômes caractéristiques, les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.
Valeurs propres et vecteurs propres
Couvre les valeurs propres, les vecteurs propres, les polynômes caractéristiques et les multiplicités géométriques dans les transformations linéaires.
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.
Analyse de corrélation canonique: Vue d'ensemble
Couvre l'analyse canonique de corrélation, une méthode pour trouver des relations entre deux ensembles de variables.
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.
Algèbre linéaire: Décomposition de la valeur singulière
Déplacez-vous dans la décomposition de valeur singulière et ses applications dans l'algèbre linéaire.