eigenvalue decomposition
eigenarvon hajotelma
eigenvalue equation
eigenarvoyhtälö
eigenvalue problem
eigenarvoprobleema
Each eigenstate of an observable corresponds to an eigenvector of the operator, and the associated eigenvalue corresponds to the value of the observable in that eigenstate.
Jokainen havaittavan ominaisarvon omaistila vastaa operaattorin ominaisvektoria, ja siihen liittyvä ominaisarvo vastaa havaittavan ominaisarvoa kyseisessä omaistilassa.
This paper discusses the structure, calculation of multiplication and power, eigenvalue and eigenvector, and diagonalizable problems of matrix of rank equal to 1.
Tässä artikkelissa käsitellään matriisin rakenteen, kerto- ja potenssilaskennan, ominaisarvon ja -vektorin sekä diagonaalisoitavien ongelmien laskentaa, kun matriisin järjestys on 1.
One kind of inverse eigenvalue problems, whose solutions are required to be normal or diagonalizable matrices, is investigated in quaternionic quantum mechanics.
Yksi käänteisen ominaisarvo-ongelman tyyppi, jonka ratkaisujen on oltava normaaleja tai diagonaalisoitavia matriiseja, tutkitaan kvaternionisessa kvanttimekaniikassa.
In the practical applications of highly nonnormal matrices, these theorems may be more useful than their generalized eigenvalue special cases and may provide more descriptive information.
Erittäin epänormaalien matriisien käytännön sovelluksissa nämä teoreemat voivat olla hyödyllisempiä kuin heidän yleistetyt ominaisarvotapaukset ja voivat antaa enemmän kuvaavaa tietoa.
The eigenvalues of the matrix can be calculated using specialized algorithms.
Matriisin ominaisarvot voidaan laskea käyttämällä erikoistuneita algoritmeja.
Eigenvalues play a crucial role in solving systems of linear equations.
Ominaisarvot ovat ratkaisevassa roolissa lineaaristen yhtälöryhmien ratkaisemisessa.
Finding the eigenvalues of a matrix involves solving a characteristic equation.
Ominaisarvojen löytäminen matriisista edellyttää karakteristisen yhtälön ratkaisemista.
Eigenvalues are used in various fields such as physics, engineering, and computer science.
Ominaisarvoja käytetään useilla eri aloilla, kuten fysiikassa, tekniikassa ja tietojenkäsittelytieteessä.
The eigenvalues of a symmetric matrix are always real numbers.
Symmetrisen matriisin ominaisarvot ovat aina reaalilukuja.
Eigenvalues provide information about the behavior of a linear transformation.
Ominaisarvot antavat tietoa lineaarisen transformaation käyttäytymisestä.
Eigenvalues are often used in principal component analysis for dimensionality reduction.
Ominaisarvoja käytetään usein pääkomponenttianalyysissä ulottuvuuden vähentämiseksi.
The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
Eri ominaisarvoihin liittyvät ominaisvektorit ovat lineaarisesti riippumattomia.
Eigenvalues and eigenvectors are fundamental concepts in linear algebra.
Ominaisarvot ja -vektorit ovat keskeisiä käsitteitä lineaarisessa algebrassa.
The eigenvalues of a diagonal matrix are simply the diagonal entries.
Diagonaalisen matriisin ominaisarvot ovat yksinkertaisesti diagonaalimerkit.
eigenvalue decomposition
eigenarvon hajotelma
eigenvalue equation
eigenarvoyhtälö
eigenvalue problem
eigenarvoprobleema
Each eigenstate of an observable corresponds to an eigenvector of the operator, and the associated eigenvalue corresponds to the value of the observable in that eigenstate.
Jokainen havaittavan ominaisarvon omaistila vastaa operaattorin ominaisvektoria, ja siihen liittyvä ominaisarvo vastaa havaittavan ominaisarvoa kyseisessä omaistilassa.
This paper discusses the structure, calculation of multiplication and power, eigenvalue and eigenvector, and diagonalizable problems of matrix of rank equal to 1.
Tässä artikkelissa käsitellään matriisin rakenteen, kerto- ja potenssilaskennan, ominaisarvon ja -vektorin sekä diagonaalisoitavien ongelmien laskentaa, kun matriisin järjestys on 1.
One kind of inverse eigenvalue problems, whose solutions are required to be normal or diagonalizable matrices, is investigated in quaternionic quantum mechanics.
Yksi käänteisen ominaisarvo-ongelman tyyppi, jonka ratkaisujen on oltava normaaleja tai diagonaalisoitavia matriiseja, tutkitaan kvaternionisessa kvanttimekaniikassa.
In the practical applications of highly nonnormal matrices, these theorems may be more useful than their generalized eigenvalue special cases and may provide more descriptive information.
Erittäin epänormaalien matriisien käytännön sovelluksissa nämä teoreemat voivat olla hyödyllisempiä kuin heidän yleistetyt ominaisarvotapaukset ja voivat antaa enemmän kuvaavaa tietoa.
The eigenvalues of the matrix can be calculated using specialized algorithms.
Matriisin ominaisarvot voidaan laskea käyttämällä erikoistuneita algoritmeja.
Eigenvalues play a crucial role in solving systems of linear equations.
Ominaisarvot ovat ratkaisevassa roolissa lineaaristen yhtälöryhmien ratkaisemisessa.
Finding the eigenvalues of a matrix involves solving a characteristic equation.
Ominaisarvojen löytäminen matriisista edellyttää karakteristisen yhtälön ratkaisemista.
Eigenvalues are used in various fields such as physics, engineering, and computer science.
Ominaisarvoja käytetään useilla eri aloilla, kuten fysiikassa, tekniikassa ja tietojenkäsittelytieteessä.
The eigenvalues of a symmetric matrix are always real numbers.
Symmetrisen matriisin ominaisarvot ovat aina reaalilukuja.
Eigenvalues provide information about the behavior of a linear transformation.
Ominaisarvot antavat tietoa lineaarisen transformaation käyttäytymisestä.
Eigenvalues are often used in principal component analysis for dimensionality reduction.
Ominaisarvoja käytetään usein pääkomponenttianalyysissä ulottuvuuden vähentämiseksi.
The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
Eri ominaisarvoihin liittyvät ominaisvektorit ovat lineaarisesti riippumattomia.
Eigenvalues and eigenvectors are fundamental concepts in linear algebra.
Ominaisarvot ja -vektorit ovat keskeisiä käsitteitä lineaarisessa algebrassa.
The eigenvalues of a diagonal matrix are simply the diagonal entries.
Diagonaalisen matriisin ominaisarvot ovat yksinkertaisesti diagonaalimerkit.
Tutki usein haettuja sanastoja
Haluatko oppia sanastoa tehokkaammin? Lataa DictoGo-sovellus ja nauti uusista sanaston opetus- ja kertausominaisuuksista!
Lataa DictoGo nyt