data matrices
데이터 행렬
identity matrices
항등 행렬
sparse matrices
희소 행렬
random matrices
임의의 행렬
orthogonal matrices
직교 행렬
square matrices
정방 행렬
symmetric matrices
대칭 행렬
diagonal matrices
대각 행렬
block matrices
블록 행렬
positive matrices
양의 행렬
mathematics often involves working with matrices.
행렬을 사용하는 것은 종종 수학에서 작업하는 것입니다.
we can represent data using multiple matrices.
여러 행렬을 사용하여 데이터를 나타낼 수 있습니다.
in computer graphics, matrices are used for transformations.
컴퓨터 그래픽스에서 행렬은 변환에 사용됩니다.
solving systems of equations often requires manipulating matrices.
방정식 시스템을 풀려면 종종 행렬을 조작해야 합니다.
we learned how to add and subtract matrices in class.
우리는 수업에서 행렬을 더하고 빼는 방법을 배웠습니다.
eigenvalues and eigenvectors are important concepts in matrix theory.
고유값과 고유벡터는 행렬 이론에서 중요한 개념입니다.
in machine learning, we often use matrices to represent features.
기계 학습에서 종종 행렬을 사용하여 특징을 나타냅니다.
matrix multiplication is not commutative.
행렬 곱셈은 교환 법칙이 성립하지 않습니다.
we can find the inverse of a matrix if it is non-singular.
행렬이 비특이하면 역행렬을 찾을 수 있습니다.
applications of matrices include computer graphics and physics simulations.
행렬의 응용 분야에는 컴퓨터 그래픽스와 물리 시뮬레이션이 포함됩니다.
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