Séances de cours associées à Phénomène de coupure

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.

Algèbre linéaire : bases canoniques et valeurs propres

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

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

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

Théorème du taux de convergence: Partie 1

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.

Statistiques multivariées: Wishart et Hotelling T2

Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.

Valeurs singulaires, Théorème fondamental MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)

Explore le théorème fondamental sur les valeurs singulières et la formation de bases orthonormales à partir de vecteurs propres.

Calcul de valeurs propres

Couvre le calcul des valeurs propres et des vecteurs propres, en mettant l'accent sur leur importance et leurs applications.

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 transformations linéaires

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

Composantes principales : Propriétés et applications

Explore les principales composantes, la covariance, la corrélation, le choix et les applications dans l'analyse des données.

Diagonalisation des cartes linéaires

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

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 matrices : théorie et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie et les exemples de matrices de diagonalisation, en se concentrant sur les valeurs propres, les vecteurs propres et lindépendance linéaire.

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.

Polynômes caractéristiques et matrices similaires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

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 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.

L'inégalité de Cheeger Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'inégalité de Cheeger et ses implications dans la théorie des graphes.

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.

Convergence des Random Walks Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la convergence des marches aléatoires sur les graphiques et les propriétés des matrices de contiguïté pondérées.