Revisite le théorème spectral pour les matrices symétriques, mettant l'accent sur les propriétés orthogonales diagonales et son équivalence avec les formes symétriques bilinéaires.
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.
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Se penche sur la preuve du théorème du taux de convergence pour une chaîne de Markov ergodique, en mettant laccent sur les valeurs propres et les propriétés déquilibre détaillées.
Explore l'application de l'algèbre linéaire en mécanique quantique, mettant l'accent sur les espaces vectoriels, les espaces Hilbert et le théorème spectral.
Couvre les calculs en coordonnées pour les vecteurs, y compris les bases, le produit scalaire et les déterminants, avec des interprétations géométriques et des exemples.
