Séances de cours associées à Récapitulation du théorème spectral

Diagonalisation des matrices : Théorème spectral

Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.

Diagonalisation des matrices symétriques

Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.

Décomposition Spectral : matrices symétriques

Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.

Diagonalisation des matrices symétriques

Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.

Matrices symétriques : Diagonalisation

Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.

Matrices et formes quadratiques: concepts clés de l'algèbre linéaire

Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.

Diagonalisation dans les matrices symétriques

Explore la diagonalisation dans les matrices symétriques, en mettant l'accent sur l'orthogonalité et les bases orthonormées.

Matrices symétriques et vecteurs propres

Couvre le concept de matrices symétriques, de bases orthogonales et de vecteurs propres.

Formes bilinéaires: Théorie et applications

Couvre la théorie et les applications des formes bilinéaires dans divers contextes mathématiques.

Matrices symétriques : propriétés et décomposition

Couvre des exemples de matrices symétriques et leurs propriétés, y compris les vecteurs propres et les valeurs propres.

Diagonalisation des matrices symétriques

Explore la diagonalisation des matrices symétriques et l'orthogonalité des vecteurs propres.

Diagonalisation des matrices symétriques

Explore la diagonalisation des matrices symétriques et de leurs valeurs propres, en mettant l'accent sur les propriétés orthogonales.

Polynômes caractéristiques et matrices similaires

Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.

Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres

Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.

Décomposition spectrale

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.

Algèbre linéaire : Formes quadratiques et Diagonalisation matricielle

Discute des formes quadratiques, de la diagonalisation matricielle et de leurs applications dans les problèmes d'optimisation.

Matrices symétriques : Diagonalizabilité et vecteurs propres

Explore la diagonalizabilité des matrices symétriques et de leurs vecteurs propres sur une base orthonormale.

Matrices symétriques et formes quadratiques

Explore les matrices symétriques, les formes quadratiques, la diagonalisation et la précision avec des exemples et des calculs.

Formes quadratiques et formes bilinéaires symétriques

Explore les formes quadratiques, les formes bilinéaires symétriques et leurs propriétés.

Tenseur d'inertie: axes principaux et moments principaux

Explique le tenseur d'inertie, les axes principaux, les moments principaux et l'équilibrage des solides en rotation.