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Multiplication des matrices : applications et propriétés
Couvre la multiplication matricielle, les propriétés et les inverses dans l'algèbre linéaire.
Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral
Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.
Opérateurs linéaires : Transformation de base et valeurs propres
Explore la transformation de base, les valeurs propres et les opérateurs linéaires dans les espaces intérieurs des produits, en soulignant leur importance dans la mécanique quantique.
Caractérisation des matrices inversées
Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques et de leurs valeurs propres, en mettant l'accent sur les propriétés orthogonales.
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.
Systèmes linéaires : matrices diagonales et triangulaires, factorisation de l'U.
Couvre les systèmes linéaires, les matrices diagonales et triangulaires, et la factorisation de LU.
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
Explique la diagonalisation des matrices, des critères et de la signification des valeurs propres distinctes.
