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.
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 symétriques à l'aide de vecteurs propres et de valeurs propres, en mettant l'accent sur l'orthogonalité et les valeurs propres réelles.
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 complexité des calculs matriciels, en mettant l'accent sur les valeurs propres et les vecteurs propres des matrices symétriques et les défis de leur calcul.
