data matrices
データ行列
identity matrices
単位行列
sparse matrices
疎行列
random matrices
ランダム行列
orthogonal matrices
直交行列
square matrices
正方行列
symmetric matrices
対称行列
diagonal matrices
対角行列
block matrices
ブロック行列
positive matrices
正定値行列
mathematics often involves working with matrices.
数学はしばしば行列を扱うことを含みます。
we can represent data using multiple matrices.
複数の行列を使ってデータを表現できます。
in computer graphics, matrices are used for transformations.
コンピュータグラフィックスでは、変換に行列が使用されます。
solving systems of equations often requires manipulating matrices.
方程式の系を解くには、しばしば行列を操作する必要があります。
we learned how to add and subtract matrices in class.
私たちは授業で行列の加算と減算の方法を学びました。
eigenvalues and eigenvectors are important concepts in matrix theory.
固有値と固有ベクトルは行列理論における重要な概念です。
in machine learning, we often use matrices to represent features.
機械学習では、特徴を表現するために行列をよく使用します。
matrix multiplication is not commutative.
行列の乗算は可換ではありません。
we can find the inverse of a matrix if it is non-singular.
非特異行列であれば、その逆行列を求めることができます。
applications of matrices include computer graphics and physics simulations.
行列の応用には、コンピュータグラフィックスや物理シミュレーションが含まれます。
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