Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Explore la diagonalisation des matrices à travers des valeurs propres et des vecteurs propres, en soulignant l'importance des bases et des sous-espaces.
Couvre les portraits de phase, la décomposition de la valeur propre, la décomposition de la Jordanie et les nœuds stables dans les systèmes non linéaires.
Explore les polynômes annihilants minimaux et les sous-espaces invariants cycliques, en présentant leurs applications pratiques à travers des calculs matriciels.
Explore le théorème de Wedderburn, les algèbres de groupe et le théorème de Maschke dans le contexte des algèbres simples de dimension finie et de leurs endomorphismes.
Couvre les valeurs propres, les vecteurs propres et la séquence de Fibonacci, en explorant leurs propriétés mathématiques et leurs applications pratiques.
Explore les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire 3D, couvrant les polynômes caractéristiques, la stabilité sous les transformations, et les racines réelles.
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.
