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 portraits de phase, la décomposition de la valeur propre, la décomposition de la Jordanie et les nœuds stables dans les systèmes non linéaires.
Fournit un examen des concepts d'algèbre linéaire cruciaux pour l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que les normes vectorielles, les valeurs propres et les matrices semi-définies positives.
