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Systèmes vibratoires discrets : Analyse linéaire
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Séances de cours associées (28)
Décomposition spectrale
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Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres
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Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Matrices symétriques et décomposition SVD
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Discute des propriétés des matrices symétriques et du théorème spectral.
Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral
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Multiplication des matrices : applications et propriétés
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Diagonalisation des matrices symétriques
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Diagonalisation des matrices symétriques
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Décomposition spectrale des matrices symétriques
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Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques, y compris la diagonalisation et les matrices de changement de base orthogonales.
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