eigenvalue decomposition
pagkakahanay ng halagang eigen
eigenvalue equation
ekwasyong halagang eigen
eigenvalue problem
suliranin sa halagang eigen
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.
Ang bawat eigenstate ng isang obserbable ay katumbas ng isang eigenvector ng operator, at ang nauugnay na eigenvalue ay katumbas ng halaga ng obserbable sa eigenstate na iyon.
This paper discusses the structure, calculation of multiplication and power, eigenvalue and eigenvector, and diagonalizable problems of matrix of rank equal to 1.
Tinatalakay ng papel na ito ang istraktura, pagkalkula ng pagpaparami at kapangyarihan, eigenvalue at eigenvector, at diagonalizable na mga problema ng matrix na may ranggo na katumbas ng 1.
One kind of inverse eigenvalue problems, whose solutions are required to be normal or diagonalizable matrices, is investigated in quaternionic quantum mechanics.
Ang isang uri ng inverse eigenvalue problems, na ang mga solusyon ay kinakailangang maging normal o diagonalizable matrices, ay pinag-aaralan sa quaternionic quantum mechanics.
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.
Sa mga praktikal na aplikasyon ng mga lubos na hindi normal na matrices, ang mga teorama na ito ay maaaring mas kapaki-pakinabang kaysa sa kanilang mga pangkalahatang kaso ng eigenvalue at maaaring magbigay ng mas naglalarawang impormasyon.
The eigenvalues of the matrix can be calculated using specialized algorithms.
Ang mga eigenvalue ng matrix ay maaaring kalkulahin gamit ang mga specialized algorithm.
Eigenvalues play a crucial role in solving systems of linear equations.
Ang mga eigenvalue ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa paglutas ng mga sistema ng linear equations.
Finding the eigenvalues of a matrix involves solving a characteristic equation.
Ang paghahanap ng mga eigenvalue ng isang matrix ay kinasasangkutan ng paglutas ng isang characteristic equation.
Eigenvalues are used in various fields such as physics, engineering, and computer science.
Ang mga eigenvalue ay ginagamit sa iba't ibang larangan tulad ng pisika, inhinyeriya, at computer science.
The eigenvalues of a symmetric matrix are always real numbers.
Ang mga eigenvalue ng isang symmetric matrix ay palaging real numbers.
Eigenvalues provide information about the behavior of a linear transformation.
Ang mga eigenvalue ay nagbibigay ng impormasyon tungkol sa pag-uugali ng isang linear transformation.
Eigenvalues are often used in principal component analysis for dimensionality reduction.
Ang mga eigenvalue ay madalas na ginagamit sa principal component analysis para sa dimensionality reduction.
The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
Ang mga eigenvectors na tumutugma sa mga distinct eigenvalue ay linearly independent.
Eigenvalues and eigenvectors are fundamental concepts in linear algebra.
Ang mga eigenvalue at eigenvector ay mga pangunahing konsepto sa linear algebra.
The eigenvalues of a diagonal matrix are simply the diagonal entries.
Ang mga eigenvalue ng isang diagonal matrix ay simple lamang ang mga diagonal entries.
eigenvalue decomposition
pagkakahanay ng halagang eigen
eigenvalue equation
ekwasyong halagang eigen
eigenvalue problem
suliranin sa halagang eigen
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.
Ang bawat eigenstate ng isang obserbable ay katumbas ng isang eigenvector ng operator, at ang nauugnay na eigenvalue ay katumbas ng halaga ng obserbable sa eigenstate na iyon.
This paper discusses the structure, calculation of multiplication and power, eigenvalue and eigenvector, and diagonalizable problems of matrix of rank equal to 1.
Tinatalakay ng papel na ito ang istraktura, pagkalkula ng pagpaparami at kapangyarihan, eigenvalue at eigenvector, at diagonalizable na mga problema ng matrix na may ranggo na katumbas ng 1.
One kind of inverse eigenvalue problems, whose solutions are required to be normal or diagonalizable matrices, is investigated in quaternionic quantum mechanics.
Ang isang uri ng inverse eigenvalue problems, na ang mga solusyon ay kinakailangang maging normal o diagonalizable matrices, ay pinag-aaralan sa quaternionic quantum mechanics.
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.
Sa mga praktikal na aplikasyon ng mga lubos na hindi normal na matrices, ang mga teorama na ito ay maaaring mas kapaki-pakinabang kaysa sa kanilang mga pangkalahatang kaso ng eigenvalue at maaaring magbigay ng mas naglalarawang impormasyon.
The eigenvalues of the matrix can be calculated using specialized algorithms.
Ang mga eigenvalue ng matrix ay maaaring kalkulahin gamit ang mga specialized algorithm.
Eigenvalues play a crucial role in solving systems of linear equations.
Ang mga eigenvalue ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa paglutas ng mga sistema ng linear equations.
Finding the eigenvalues of a matrix involves solving a characteristic equation.
Ang paghahanap ng mga eigenvalue ng isang matrix ay kinasasangkutan ng paglutas ng isang characteristic equation.
Eigenvalues are used in various fields such as physics, engineering, and computer science.
Ang mga eigenvalue ay ginagamit sa iba't ibang larangan tulad ng pisika, inhinyeriya, at computer science.
The eigenvalues of a symmetric matrix are always real numbers.
Ang mga eigenvalue ng isang symmetric matrix ay palaging real numbers.
Eigenvalues provide information about the behavior of a linear transformation.
Ang mga eigenvalue ay nagbibigay ng impormasyon tungkol sa pag-uugali ng isang linear transformation.
Eigenvalues are often used in principal component analysis for dimensionality reduction.
Ang mga eigenvalue ay madalas na ginagamit sa principal component analysis para sa dimensionality reduction.
The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
Ang mga eigenvectors na tumutugma sa mga distinct eigenvalue ay linearly independent.
Eigenvalues and eigenvectors are fundamental concepts in linear algebra.
Ang mga eigenvalue at eigenvector ay mga pangunahing konsepto sa linear algebra.
The eigenvalues of a diagonal matrix are simply the diagonal entries.
Ang mga eigenvalue ng isang diagonal matrix ay simple lamang ang mga diagonal entries.
Galugarin ang madalas na hinahanap na bokabularyo
Gusto mo bang matutunan ang bokabularyo nang mas episyente? I-download ang DictoGo app at mag-enjoy sa mas maraming features para sa pag-memorize at pag-review ng bokabularyo!
I-download ang DictoGo Ngayon