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Couvre les critères de diagonalisation d'une matrice et fournit des exemples.

Couvre le concept de diagonalisation des matrices à travers l'étude des vecteurs propres et des valeurs propres.

Couvre les applications linéaires, les matrices diagonales, les vecteurs propres et les sous-espaces orthogonaux en R^n.

Couvre la diagonalisation des matrices à l'aide de vecteurs propres et de valeurs propres.

Couvre la réduction d'une transformation linéaire dans un espace à deux dimensions pour trouver une représentation matricielle plus simple.

Explore la diagonalisation des matrices à l'aide de vecteurs propres et de valeurs propres.

Couvre le deuxième critère de diagonalisation et les matrices similaires dans les applications linéaires.

Explore la diagonalisation des cartes linéaires en trouvant une base formée par des vecteurs propres.

Explore la diagonalisation des matrices et les conditions de diagonalisation exacte, avec des exemples démontrant le processus.

Explore les valeurs propres, les vecteurs propres, la diagonalisation et le théorème spectral dans l'algèbre linéaire.