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Inversibilité des matrices
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Séances de cours associées (33)
Polynômes caractéristiques et matrices similaires
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Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
Méthode Gauss-Jordanie
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Introduit la méthode Gauss-Jordan pour résoudre les équations linéaires et explore des solutions uniques et des comparaisons d'efficacité.
Algèbre linéaire de base
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Couvre les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire, y compris les équations linéaires, les opérations matricielles, les déterminants et les espaces vectoriels.
Calcul des déterminants
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Couvre le calcul des déterminants et la détermination de l'invertibilité des matrices en fonction des valeurs des paramètres.
Opérations de la matrice : Inverse et réduction à la forme Échelon
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Couvre les opérations matricielles et la réduction à la forme échelon avec des exemples pratiques.
Calcul déterminant et règle de Cramer
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Couvre le calcul des déterminants et la règle de Cramer pour l'invertibilité des matrices.
Diagonalisation: Vecteurs et valeurs propres
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Couvre la diagonalisation des matrices à l'aide de vecteurs propres et de valeurs propres.
Applications linéaires : Bases et dépendances
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Explore la formation de bases, de dépendances et de relations dans des applications linéaires à l'aide de matrices inversible et de bases canoniques.
Solutions de systèmes linéaires
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Couvre l'algorithme de réduction pour les systèmes linéaires et l'obtention d'informations sur les solutions à l'aide de formes à l'échelle.
Espaces de lignes et matrices équivalentes
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Couvre le concept d'espaces de lignes et de matrices équivalentes en algèbre linéaire.
Systèmes dynamiques: Séance de cours 2
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Introduit des systèmes dynamiques, couvrant la modélisation, les lois du mouvement, la linéarité, l'invariance temporelle et les forces externes.
Valeurs propres et vecteurs propres
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Couvre les valeurs propres et les vecteurs propres, expliquant leur importance dans l'algèbre linéaire.
Algèbre linéaire: Bases et dimension
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Explore l'indépendance linéaire, les bases et la dimension dans les espaces vectoriels avec des exemples impliquant des matrices et des polynômes.
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