eigenvalue decomposition
özdeğer ayrışımı
eigenvalue equation
özdeğer denklemi
eigenvalue problem
özdeğer problemi
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.
Bir gözlemlenebilirin her öz durumu, operatörün bir öz vektörüne karşılık gelir ve ilişkili öz değer, o öz durumda gözlemlenebilir değerine karşılık gelir.
This paper discusses the structure, calculation of multiplication and power, eigenvalue and eigenvector, and diagonalizable problems of matrix of rank equal to 1.
Bu makale, rütbesi 1'e eşit olan matrisin yapısı, çarpma ve kuvvetin hesaplanması, özdeğer ve özvektör ve köşegenleştirilebilir problemlerini tartışmaktadır.
One kind of inverse eigenvalue problems, whose solutions are required to be normal or diagonalizable matrices, is investigated in quaternionic quantum mechanics.
Çözümleri normal veya köşegenleştirilebilir matrisler olması gereken, kuvaterniyonik kuantum mekaniğinde incelenen bir tür ters özdeğer probleminden bahsedilmektedir.
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.
Yüksek oranda normal olmayan matrislerin pratik uygulamalarında, bu teoremler genelleştirilmiş özdeğer özel durumlarından daha faydalı olabilir ve daha tanımlayıcı bilgiler sağlayabilir.
The eigenvalues of the matrix can be calculated using specialized algorithms.
Özdeğerler, özel algoritmalar kullanılarak hesaplanabilir.
Eigenvalues play a crucial role in solving systems of linear equations.
Özdeğerler, doğrusal denklem sistemlerini çözmede önemli bir rol oynar.
Finding the eigenvalues of a matrix involves solving a characteristic equation.
Bir matrisin özdeğerlerini bulmak, karakteristik bir denklem çözmeyi içerir.
Eigenvalues are used in various fields such as physics, engineering, and computer science.
Özdeğerler, fizik, mühendislik ve bilgisayar bilimi gibi çeşitli alanlarda kullanılır.
The eigenvalues of a symmetric matrix are always real numbers.
Simetrik bir matrisin özdeğerleri her zaman reel sayılardır.
Eigenvalues provide information about the behavior of a linear transformation.
Özdeğerler, doğrusal bir dönüşümün davranışıyla ilgili bilgi sağlar.
Eigenvalues are often used in principal component analysis for dimensionality reduction.
Özdeğerler, boyutluluğu azaltmak için genellikle ana bileşen analizi için kullanılır.
The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
Farklı özdeğerlere karşılık gelen özvektörler doğrusal olarak bağımsızdır.
Eigenvalues and eigenvectors are fundamental concepts in linear algebra.
Özdeğerler ve özvektörler, doğrusal cebirde temel kavramlardır.
The eigenvalues of a diagonal matrix are simply the diagonal entries.
Bir köşegen matrisin özdeğerleri basitçe köşegen girişleridir.
eigenvalue decomposition
özdeğer ayrışımı
eigenvalue equation
özdeğer denklemi
eigenvalue problem
özdeğer problemi
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.
Bir gözlemlenebilirin her öz durumu, operatörün bir öz vektörüne karşılık gelir ve ilişkili öz değer, o öz durumda gözlemlenebilir değerine karşılık gelir.
This paper discusses the structure, calculation of multiplication and power, eigenvalue and eigenvector, and diagonalizable problems of matrix of rank equal to 1.
Bu makale, rütbesi 1'e eşit olan matrisin yapısı, çarpma ve kuvvetin hesaplanması, özdeğer ve özvektör ve köşegenleştirilebilir problemlerini tartışmaktadır.
One kind of inverse eigenvalue problems, whose solutions are required to be normal or diagonalizable matrices, is investigated in quaternionic quantum mechanics.
Çözümleri normal veya köşegenleştirilebilir matrisler olması gereken, kuvaterniyonik kuantum mekaniğinde incelenen bir tür ters özdeğer probleminden bahsedilmektedir.
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.
Yüksek oranda normal olmayan matrislerin pratik uygulamalarında, bu teoremler genelleştirilmiş özdeğer özel durumlarından daha faydalı olabilir ve daha tanımlayıcı bilgiler sağlayabilir.
The eigenvalues of the matrix can be calculated using specialized algorithms.
Özdeğerler, özel algoritmalar kullanılarak hesaplanabilir.
Eigenvalues play a crucial role in solving systems of linear equations.
Özdeğerler, doğrusal denklem sistemlerini çözmede önemli bir rol oynar.
Finding the eigenvalues of a matrix involves solving a characteristic equation.
Bir matrisin özdeğerlerini bulmak, karakteristik bir denklem çözmeyi içerir.
Eigenvalues are used in various fields such as physics, engineering, and computer science.
Özdeğerler, fizik, mühendislik ve bilgisayar bilimi gibi çeşitli alanlarda kullanılır.
The eigenvalues of a symmetric matrix are always real numbers.
Simetrik bir matrisin özdeğerleri her zaman reel sayılardır.
Eigenvalues provide information about the behavior of a linear transformation.
Özdeğerler, doğrusal bir dönüşümün davranışıyla ilgili bilgi sağlar.
Eigenvalues are often used in principal component analysis for dimensionality reduction.
Özdeğerler, boyutluluğu azaltmak için genellikle ana bileşen analizi için kullanılır.
The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
Farklı özdeğerlere karşılık gelen özvektörler doğrusal olarak bağımsızdır.
Eigenvalues and eigenvectors are fundamental concepts in linear algebra.
Özdeğerler ve özvektörler, doğrusal cebirde temel kavramlardır.
The eigenvalues of a diagonal matrix are simply the diagonal entries.
Bir köşegen matrisin özdeğerleri basitçe köşegen girişleridir.
Sıkça aranan kelimeleri keşfedin
Kelimeleri daha verimli öğrenmek ister misiniz? DictoGo uygulamasını indirin ve daha fazla kelime ezberleme ve tekrar özelliğinin keyfini çıkarın!
DictoGo'yu Hemen İndir