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first term a_{1}=-2,d=3

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`x`²	`x`^□	log_□	√☐	^□√☐	≤	≥	□□	·	÷	`x`^◦	π
(☐)^′	`ddx`	∂∂`x`	∫	∫_□^□	lim	∑	∞	`θ`	(`f` ◦ `g`)	`f`(`x`)

☐²

x^☐

√☐

^□√☐

□□

log_□

θ

∞

∫

ddx

≥	≤	·	÷	`x`^◦	(☐)	\|☐\|	(`f` ◦ `g`)	`f`(`x`)	ln	`e`^☐
(☐)^′	∂∂`x`	∫_□^□	lim	∑	sin	cos	tan	cot	csc	sec

simplify solve for expand factor rationalize

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eigenvectors

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vecteurs propres (

0	1	1
1	0	1
1	1	0

)

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(

−1

), (

−1

), (

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(

0	1	1
1	0	1
1	1	0

)

Vecteurs propres d'une matrice

Soit A une matrice carrée, η un vecteur et λ un scalaire qui répond à Aη=λη, <br alors η iest un vecteur propre de A et λ est la valeur propre qui y est associée

Tpour trouver les vecteurs propres η, résoudre (A−λ I)η=0 pour chaque valeur propre λ

Trouver les valeurs propres pour (

0	1	1
1	0	1
1	1	0

): λ=−1avec une multiplicité de2, λ=2

Vecteurs propres pour λ=−1: (

−1

), (

−1

)

Vecteurs propres pour λ=2: (

)

Les vecteurs propres pour (

0	1	1
1	0	1
1	1	0

)

−1

), (

−1

), (

)

Log Quotient Rule Examples

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−▭▭	<	7	8	9	÷	`AC`
+▭▭	>	4	5	6	×	☐☐☐
×▭▭	(	1	2	3	−	`x`
▭ \|▭	)	.	0	=	+	`y`

first term a_{1}=-2,d=3

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