Processus stochastiques : génération et incorporation

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Problèmes de valeur propre : méthodes et applications

Explore les problèmes de valeur propre, les méthodes itératives, et leurs applications dans la physique quantique et l'analyse en réseau.

Diagonalisation : théorie et exemples

Explore la diagonalisation des matrices à travers des valeurs propres et des vecteurs propres, en mettant l'accent sur des valeurs propres distinctes et leur rôle dans le processus de diagonalisation.

Diagonalisation des matrices

Explique la diagonalisation des matrices, des critères et de la signification des valeurs propres distinctes.

Valeurs singulaires : Définitions et propriétés

Couvre le concept de valeurs singulières dans l'algèbre linéaire et leurs propriétés, y compris la diagonalisation et des exemples pratiques.

Diagonalisation des transformations linéaires

Explique la diagonalisation des transformations linéaires en utilisant des vecteurs propres et des valeurs propres pour former une matrice diagonale.

Déterminants : matrices triangulaires et calculs efficaces

Explore des calculs déterminants efficaces en utilisant des matrices triangulaires et des sélections de lignes/colonnes spécifiques pour simplifier.

SVD: Décomposition de la valeur singulaire

Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.

Chaînes Markov: Propriétés et attentes

Explore les propriétés, les attentes et la récurrence des chaînes de Markov dans les processus de Poisson.

Diagonalisation des transformations linéaires

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

Transition de phase PCA et BBP

Couvre l'application PCA et la transition de phase BBP dans un jeu de données de jeu de cartes.