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Théorème du taux de convergence: Partie 1
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Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques et de leurs valeurs propres, en mettant l'accent sur les propriétés orthogonales.
Diagonalisation des matrices symétriques
Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.
Récapitulation du théorème spectral
Revisite le théorème spectral pour les matrices symétriques, mettant l'accent sur les propriétés orthogonales diagonales et son équivalence avec les formes symétriques bilinéaires.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale 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.
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 spectrale et SVD
Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques et la décomposition de la valeur singulaire (SVD) pour la décomposition de la matrice.
Valeurs propres et optimisation : techniques d'analyse numérique
Discute des valeurs propres, de leurs méthodes de calcul et de leurs applications en optimisation et en analyse numérique.
Diagonalisation de la matrice symétrique par matrice orthogonale
Couvre la méthode de diagonalisation d'une matrice symétrique à l'aide d'une matrice orthogonale.
Matrices symétriques et décomposition SVD
Discute des propriétés des matrices symétriques et du théorème spectral.