eigenvector calculation
вычисление собственных векторов
eigenvector analysis
анализ собственных векторов
eigenvector matrix
матрица собственных векторов
eigenvector problem
задача на собственные векторы
eigenvector method
метод собственных векторов
eigenvector space
пространство собственных векторов
eigenvector value
собственное значение
eigenvector theorem
теорема о собственных векторах
eigenvector decomposition
разложение собственных векторов
eigenvector equation
уравнение собственных векторов
the eigenvector represents a direction in the vector space.
собственный вектор представляет собой направление в векторном пространстве.
finding the eigenvector is crucial for solving differential equations.
нахождение собственного вектора имеет решающее значение для решения дифференциальных уравнений.
eigenvectors are used in various applications, including machine learning.
собственные векторы используются в различных приложениях, включая машинное обучение.
the eigenvector corresponding to the largest eigenvalue is significant.
собственный вектор, соответствующий наибольшему собственному значению, имеет значение.
we need to calculate the eigenvector to understand the system's behavior.
нам нужно вычислить собственный вектор, чтобы понять поведение системы.
each eigenvector is associated with a specific eigenvalue.
каждый собственный вектор связан с определенным собственным значением.
eigenvectors can be normalized for easier calculations.
собственные векторы можно нормализовать для упрощения вычислений.
in linear algebra, eigenvectors help in diagonalization of matrices.
в линейной алгебре собственные векторы помогают в диагонализации матриц.
the concept of eigenvector is fundamental in quantum mechanics.
понятие собственного вектора является фундаментальным в квантовой механике.
to find the eigenvector, we solve the characteristic equation.
чтобы найти собственный вектор, мы решаем характеристическое уравнение.
eigenvector calculation
вычисление собственных векторов
eigenvector analysis
анализ собственных векторов
eigenvector matrix
матрица собственных векторов
eigenvector problem
задача на собственные векторы
eigenvector method
метод собственных векторов
eigenvector space
пространство собственных векторов
eigenvector value
собственное значение
eigenvector theorem
теорема о собственных векторах
eigenvector decomposition
разложение собственных векторов
eigenvector equation
уравнение собственных векторов
the eigenvector represents a direction in the vector space.
собственный вектор представляет собой направление в векторном пространстве.
finding the eigenvector is crucial for solving differential equations.
нахождение собственного вектора имеет решающее значение для решения дифференциальных уравнений.
eigenvectors are used in various applications, including machine learning.
собственные векторы используются в различных приложениях, включая машинное обучение.
the eigenvector corresponding to the largest eigenvalue is significant.
собственный вектор, соответствующий наибольшему собственному значению, имеет значение.
we need to calculate the eigenvector to understand the system's behavior.
нам нужно вычислить собственный вектор, чтобы понять поведение системы.
each eigenvector is associated with a specific eigenvalue.
каждый собственный вектор связан с определенным собственным значением.
eigenvectors can be normalized for easier calculations.
собственные векторы можно нормализовать для упрощения вычислений.
in linear algebra, eigenvectors help in diagonalization of matrices.
в линейной алгебре собственные векторы помогают в диагонализации матриц.
the concept of eigenvector is fundamental in quantum mechanics.
понятие собственного вектора является фундаментальным в квантовой механике.
to find the eigenvector, we solve the characteristic equation.
чтобы найти собственный вектор, мы решаем характеристическое уравнение.
Изучите часто ищемую лексику
Хотите учить слова эффективнее? Скачайте приложение DictoGo и получите больше возможностей для запоминания и повторения слов!
Скачайте DictoGo сейчас