eigenvalue decomposition
פירוק ערכים עצמיים
eigenvalue equation
משוואת ערכים עצמיים
eigenvalue problem
בעיית ערכים עצמיים
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.
כל מצב עצמי של תצפית תואם לווקטור עצמי של האופרטור, וערך העצמי המשויך תואם לערך של התצפית במצב העצמי הזה.
This paper discusses the structure, calculation of multiplication and power, eigenvalue and eigenvector, and diagonalizable problems of matrix of rank equal to 1.
מאמר זה דן במבנה, החישוב של כפל וחזקה, ערך עצמי ווקטור עצמי, ובעיות הניתנות לאלכסון של מטריצה דרגה השווה ל-1.
One kind of inverse eigenvalue problems, whose solutions are required to be normal or diagonalizable matrices, is investigated in quaternionic quantum mechanics.
נחקר סוג אחד של בעיות ערך עצמי הפוכות, עבורן נדרש שהפתרונות יהיו מטריצות נורמליות או הניתנות לאלכסון, במכניקת קוונטים קוורטרניונית.
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.
ביישומיים המעשיים של מטריצות לא נורמליות מאוד, משפטים אלה עשויים להיות שימושיים יותר ממקרי המיוחד של הערכים העצמיים הכלליים ועשויים לספק מידע תיאורי יותר.
The eigenvalues of the matrix can be calculated using specialized algorithms.
ניתן לחשב את הערכים העצמיים של המטריצה באמצעות אלגוריתמים מיוחדים.
Eigenvalues play a crucial role in solving systems of linear equations.
ערכים עצמיים ממלאים תפקיד חיוני בפתרון מערכות משוואות לינאריות.
Finding the eigenvalues of a matrix involves solving a characteristic equation.
מציאת הערכים העצמיים של מטריצה כוללת פתרון משוואה אופיינית.
Eigenvalues are used in various fields such as physics, engineering, and computer science.
ערכים עצמיים משמשים בתחומים שונים כגון פיזיקה, הנדסה ומדעי המחשב.
The eigenvalues of a symmetric matrix are always real numbers.
הערכים העצמיים של מטריצה סימטרית הם תמיד מספרים ממשיים.
Eigenvalues provide information about the behavior of a linear transformation.
ערכים עצמיים מספקים מידע על התנהגות של טרנספורמציה לינארית.
Eigenvalues are often used in principal component analysis for dimensionality reduction.
ערכים עצמיים משמשים לעתים קרובות בניתוח מרכיבים עיקריים לצורך הקטנת ממדים.
The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
הוקטורים העצמיים המתאימים לערכים עצמיים שונים הם בלתי תלויים ליניארית.
Eigenvalues and eigenvectors are fundamental concepts in linear algebra.
ערכים עצמיים ווקטורים עצמיים הם מושגים יסודיים באלגברה לינארית.
The eigenvalues of a diagonal matrix are simply the diagonal entries.
הערכים העצמיים של מטריצה אלכסונית הם פשוט הערכים האלכסוניים.
eigenvalue decomposition
פירוק ערכים עצמיים
eigenvalue equation
משוואת ערכים עצמיים
eigenvalue problem
בעיית ערכים עצמיים
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.
כל מצב עצמי של תצפית תואם לווקטור עצמי של האופרטור, וערך העצמי המשויך תואם לערך של התצפית במצב העצמי הזה.
This paper discusses the structure, calculation of multiplication and power, eigenvalue and eigenvector, and diagonalizable problems of matrix of rank equal to 1.
מאמר זה דן במבנה, החישוב של כפל וחזקה, ערך עצמי ווקטור עצמי, ובעיות הניתנות לאלכסון של מטריצה דרגה השווה ל-1.
One kind of inverse eigenvalue problems, whose solutions are required to be normal or diagonalizable matrices, is investigated in quaternionic quantum mechanics.
נחקר סוג אחד של בעיות ערך עצמי הפוכות, עבורן נדרש שהפתרונות יהיו מטריצות נורמליות או הניתנות לאלכסון, במכניקת קוונטים קוורטרניונית.
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.
ביישומיים המעשיים של מטריצות לא נורמליות מאוד, משפטים אלה עשויים להיות שימושיים יותר ממקרי המיוחד של הערכים העצמיים הכלליים ועשויים לספק מידע תיאורי יותר.
The eigenvalues of the matrix can be calculated using specialized algorithms.
ניתן לחשב את הערכים העצמיים של המטריצה באמצעות אלגוריתמים מיוחדים.
Eigenvalues play a crucial role in solving systems of linear equations.
ערכים עצמיים ממלאים תפקיד חיוני בפתרון מערכות משוואות לינאריות.
Finding the eigenvalues of a matrix involves solving a characteristic equation.
מציאת הערכים העצמיים של מטריצה כוללת פתרון משוואה אופיינית.
Eigenvalues are used in various fields such as physics, engineering, and computer science.
ערכים עצמיים משמשים בתחומים שונים כגון פיזיקה, הנדסה ומדעי המחשב.
The eigenvalues of a symmetric matrix are always real numbers.
הערכים העצמיים של מטריצה סימטרית הם תמיד מספרים ממשיים.
Eigenvalues provide information about the behavior of a linear transformation.
ערכים עצמיים מספקים מידע על התנהגות של טרנספורמציה לינארית.
Eigenvalues are often used in principal component analysis for dimensionality reduction.
ערכים עצמיים משמשים לעתים קרובות בניתוח מרכיבים עיקריים לצורך הקטנת ממדים.
The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
הוקטורים העצמיים המתאימים לערכים עצמיים שונים הם בלתי תלויים ליניארית.
Eigenvalues and eigenvectors are fundamental concepts in linear algebra.
ערכים עצמיים ווקטורים עצמיים הם מושגים יסודיים באלגברה לינארית.
The eigenvalues of a diagonal matrix are simply the diagonal entries.
הערכים העצמיים של מטריצה אלכסונית הם פשוט הערכים האלכסוניים.
חקור אוצר מילים שמחפשים לעיתים קרובות
רוצה ללמוד אוצר מילים ביעילות רבה יותר? הורד את אפליקציית DictoGo ותהנה מאפשרויות נוספות לשינון ולתרגול אוצר מילים!
הורד את DictoGo עכשיו