Séances de cours associées à Turbulence Phénoménologie

Diagonalisation des transformations linéaires

Explique la diagonalisation des transformations linéaires en utilisant des vecteurs propres et des valeurs propres pour former une matrice diagonale.

Les postulats de la mécanique quantique

Explique les postulats de Quantum Mechanics, en se concentrant sur les opérateurs auto-adjoints et la notation mathématique.

Diagonalisation des transformations linéaires

Couvre la diagonalisation des transformations linéaires en R^3, explorant les propriétés et les exemples.

Algèbre linéaire : bases canoniques et valeurs propres

Explore la base canonique, la cartographie linéaire et les valeurs propres en algèbre linéaire.

Valeurs propres et vecteurs propres en 3D

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.

Diagonalisation des cartes linéaires

Explore la diagonalisation des cartes linéaires en trouvant une base formée par des vecteurs propres.

Représentation de la sphère Bloch et précession de Larmor

Couvre la représentation de la sphère Bloch et la précession de Larmor dans les systèmes spin 1/2.

Algèbre linéaire: valeurs propres et vecteurs propres

Explore les valeurs propres, les vecteurs propres, la diagonalisation et le théorème spectral dans l'algèbre linéaire.

Valeurs propres et vecteurs propres des chaînes de Markov

Explore les valeurs propres et les vecteurs propres des chaînes de Markov, en se concentrant sur les taux de convergence et les propriétés matricielles.

Multiplicité algébrique, Multiplicité géométrique MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 2)

Explore la multiplicité algébrique et géométrique des valeurs propres dans l'algèbre linéaire.

Équations canoniques et systèmes intégrables

Explore les équations canoniques, les systèmes intégrables, les trajectoires et la matrice symplectique dans la compréhension de la dynamique des systèmes.

Algèbre linéaire: base canonique

Explore la base canonique en algèbre linéaire, en se concentrant sur la représentation matricielle, la diagonalisation et les polynômes caractéristiques.

Phénomène de coupure

Discute de la transition nette dans le temps de mélange d'une marche aléatoire.

Valeurs propres et vecteurs propres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Diagonalisation des matrices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la diagonalisation des matrices à travers des valeurs propres et des vecteurs propres, en soulignant l'importance des bases et des sous-espaces.

Valeurs propres et séquence de Fibonacci Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les valeurs propres, les vecteurs propres et la séquence de Fibonacci, en explorant leurs propriétés mathématiques et leurs applications pratiques.

Diagonalisation des matrices : Théorème spectral Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

Matrices symétriques : valeurs propres et vecteurs propres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Valeurs propres et vecteurs propres: Comprendre les matrices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les valeurs propres et les vecteurs propres dans les matrices à travers des exemples et des calculs.

Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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