Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Explore les méthodes de calcul en physique quantique, en mettant l'accent sur la diagonalisation exacte et les techniques de discrétisation de l'espace.
Explore la diagonalisation des matrices symétriques à l'aide de vecteurs propres et de valeurs propres, en mettant l'accent sur l'orthogonalité et les valeurs propres réelles.
