Explore la base canonique en algèbre linéaire, en se concentrant sur la représentation matricielle, la diagonalisation et les polynômes caractéristiques.
Explore les valeurs propres et les vecteurs propres des chaînes de Markov, en se concentrant sur les taux de convergence et les propriétés matricielles.
Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
