Séance de cours

Matrices symétriques : Valeurs propres et Diagonalisation

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Dans cours

MATH-115(a): Algèbre linéaire avancée II - diagonalisation

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et de démontrer rigoureusement les résultats principaux de ce sujet. ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept de matrices symétriques, leurs valeurs propres et le processus de diagonalisation. Il explique les étapes pour calculer les valeurs propres, trouver une base orthogonale et diagonaliser une matrice symétrique. La séance de cours traite également du théorème spectral et de ses applications.

Enseignant·e

Friedrich Eisenbrand

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Ruben Manuel Skorupinski, Neta Singer, Lukas Vogl, Jiaye Wei A dirigé les thèses EPFL de Thomas Rothvoss, Nicolai Hähnle, Martin Niemeier, Adrian Aloysius Bock, Carsten Moldenhauer, Alfonso Bolívar Cevallos Manzano, Manuel Francesco Aprile, Igor Malinovic, Christoph Hunkenschröder, Moritz Andreas Venzin, Jana Tabea Cslovjecsek A co-dirigé les thèses EPFL de Puck van Gerwen Cours Algèbre linéaire avancée II - diagonalisation MATH-115(a) L'objectif

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Algèbre: Algèbre linéaire

Concepts associés (32)

Matrice diagonale

En algèbre linéaire, une matrice diagonale est une matrice carrée dont les coefficients en dehors de la diagonale principale sont nuls. Les coefficients de la diagonale peuvent être ou ne pas être nuls. Une matrice diagonale est une matrice qui correspond à la représentation d'un endomorphisme diagonalisable dans une base de vecteurs propres. La matrice d'un endomorphisme diagonalisable est semblable à une matrice diagonale. Toute matrice diagonale est symétrique, normale et triangulaire.

Matrice (mathématiques)

thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.

Matrice symétrique

vignette|Matrice 5x5 symétrique. Les coefficients égaux sont représentés par la même couleur. En algèbre linéaire et multilinéaire, une matrice symétrique est une matrice carrée qui est égale à sa propre transposée, c'est-à-dire telle que a = a pour tous i et j compris entre 1 et n, où les a sont les coefficients de la matrice et n est son ordre. Les coefficients d'une matrice symétrique sont symétriques par rapport à la diagonale principale (du coin en haut à gauche jusqu'à celui en bas à droite).

Problème de l'arbre de Steiner

En algorithmique, le problème de l'arbre de Steiner est un problème d'optimisation combinatoire. Il porte le nom du mathématicien Jakob Steiner. Ce problème est proche du problème de l'arbre couvrant minimal et a des applications en conception de réseaux, notamment les circuits électroniques et les télécommunications. Il existe plusieurs variantes du problème. Dans un espace métrique, étant donné un ensemble de points P, un arbre pour P est un réseau (c'est-à-dire un ensemble de chemins connectés) tel que tous les points soient reliés, et un arbre est dit de Steiner si la longueur totale du réseau est minimale.

Filtre de Bloom

En informatique, et plus précisément en algorithmique, un filtre de Bloom est une structure de données inventée par Burton Howard Bloom en 1970. C'est une implémentation du type abstrait Ensemble. Cette structure est probabiliste, c'est-à-dire qu'elle utilise des probabilités, et que sa correction est probabiliste. Plus précisément, lors du test de la présence d'un élément dans un ensemble, un filtre de Bloom permet de savoir : avec certitude l'absence d'un élément (il ne peut pas y avoir de faux négatif) ; avec une certaine probabilité la présence d'un élément (il peut y avoir des faux positifs).

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Orthogonalité et valeurs propres

Explore l'orthogonalité, les valeurs propres et la diagonalisation en algèbre linéaire, en se concentrant sur la recherche de bases orthogonales et de matrices de diagonalisation.

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Algèbre linéaire

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Bases de l'algèbre linéaire: espaces vectoriels, transformations, valeurs propres

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Théorème spectral : Critère Min-Max

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