Explore la diagonalisation des matrices à travers des valeurs propres et des vecteurs propres, en soulignant l'importance des bases et des sous-espaces.
Explore les valeurs propres, les vecteurs propres et les méthodes de résolution de systèmes linéaires en mettant l'accent sur les erreurs d'arrondi et les matrices de préconditionnement.
Couvre la théorie et les exemples de matrices de diagonalisation, en se concentrant sur les valeurs propres, les vecteurs propres et lindépendance linéaire.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.
Couvre les valeurs propres, les vecteurs propres et la séquence de Fibonacci, en explorant leurs propriétés mathématiques et leurs applications pratiques.
Explore la dynamique de couplage fluide-solide, l'analyse de stabilité et la réponse du système aux perturbations externes à l'aide de simulations MATLAB.
Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
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 les méthodes de calcul en physique quantique, en mettant l'accent sur la diagonalisation exacte et les techniques de discrétisation de l'espace.
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.
