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.
Explore le Théorème de Fonction Implicite, supportant les hyperplans, les extrèmes locaux et les dérivés d'ordre supérieur, se terminant par la classification des points stationnaires.
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Couvre les matrices définies non négatives, les matrices de covariance et l'analyse en composantes principales pour une réduction optimale des dimensions.
Explore les valeurs propres et les vecteurs propres, démontrant leur importance dans l'algèbre linéaire et leur application dans la résolution de systèmes d'équations.
Revisite le théorème spectral pour les matrices symétriques, mettant l'accent sur les propriétés orthogonales diagonales et son équivalence avec les formes symétriques bilinéaires.
