eigenvalue decomposition
декомпозиція власних значень
eigenvalue equation
рівняння власних значень
eigenvalue problem
задача власних значень
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.
Кожен власний стан спостережуваної величини відповідає власному вектору оператора, а відповідне власне значення відповідає значенню спостережуваної величини в цьому власному стані.
This paper discusses the structure, calculation of multiplication and power, eigenvalue and eigenvector, and diagonalizable problems of matrix of rank equal to 1.
У цій статті обговорюється структура, обчислення множення і степеня, власні значення та власні вектори, а також діагоналізовані задачі матриці рангу, рівного 1.
One kind of inverse eigenvalue problems, whose solutions are required to be normal or diagonalizable matrices, is investigated in quaternionic quantum mechanics.
Один вид зворотних задач власних значень, розв'язки яких повинні бути нормальними або діагоналізованими матрицями, досліджується у квaternionній квантовій механіці.
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.
У практичних застосуваннях сильно ненормальних матриць ці теореми можуть бути більш корисними, ніж їхні узагальнені спеціальні випадки власних значень, і можуть надати більш описову інформацію.
The eigenvalues of the matrix can be calculated using specialized algorithms.
Власні значення матриці можна обчислити за допомогою спеціалізованих алгоритмів.
Eigenvalues play a crucial role in solving systems of linear equations.
Власні значення відіграють ключову роль у розв'язанні систем лінійних рівнянь.
Finding the eigenvalues of a matrix involves solving a characteristic equation.
Знаходження власних значень матриці передбачає розв'язання характеристичного рівняння.
Eigenvalues are used in various fields such as physics, engineering, and computer science.
Власні значення використовуються в різних галузях, таких як фізика, інженерія та комп'ютерні науки.
The eigenvalues of a symmetric matrix are always real numbers.
Власні значення симетричної матриці завжди є дійсними числами.
Eigenvalues provide information about the behavior of a linear transformation.
Власні значення надають інформацію про поведінку лінійного перетворення.
Eigenvalues are often used in principal component analysis for dimensionality reduction.
Власні значення часто використовуються в аналізі головних компонент для зменшення вимірності.
The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
Власні вектори, що відповідають різним власним значенням, є лінійно незалежними.
Eigenvalues and eigenvectors are fundamental concepts in linear algebra.
Власні значення та власні вектори є фундаментальними поняттями в лінійній алгебрі.
The eigenvalues of a diagonal matrix are simply the diagonal entries.
Власні значення діагональної матриці є просто діагональними елементами.
eigenvalue decomposition
декомпозиція власних значень
eigenvalue equation
рівняння власних значень
eigenvalue problem
задача власних значень
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.
Кожен власний стан спостережуваної величини відповідає власному вектору оператора, а відповідне власне значення відповідає значенню спостережуваної величини в цьому власному стані.
This paper discusses the structure, calculation of multiplication and power, eigenvalue and eigenvector, and diagonalizable problems of matrix of rank equal to 1.
У цій статті обговорюється структура, обчислення множення і степеня, власні значення та власні вектори, а також діагоналізовані задачі матриці рангу, рівного 1.
One kind of inverse eigenvalue problems, whose solutions are required to be normal or diagonalizable matrices, is investigated in quaternionic quantum mechanics.
Один вид зворотних задач власних значень, розв'язки яких повинні бути нормальними або діагоналізованими матрицями, досліджується у квaternionній квантовій механіці.
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.
У практичних застосуваннях сильно ненормальних матриць ці теореми можуть бути більш корисними, ніж їхні узагальнені спеціальні випадки власних значень, і можуть надати більш описову інформацію.
The eigenvalues of the matrix can be calculated using specialized algorithms.
Власні значення матриці можна обчислити за допомогою спеціалізованих алгоритмів.
Eigenvalues play a crucial role in solving systems of linear equations.
Власні значення відіграють ключову роль у розв'язанні систем лінійних рівнянь.
Finding the eigenvalues of a matrix involves solving a characteristic equation.
Знаходження власних значень матриці передбачає розв'язання характеристичного рівняння.
Eigenvalues are used in various fields such as physics, engineering, and computer science.
Власні значення використовуються в різних галузях, таких як фізика, інженерія та комп'ютерні науки.
The eigenvalues of a symmetric matrix are always real numbers.
Власні значення симетричної матриці завжди є дійсними числами.
Eigenvalues provide information about the behavior of a linear transformation.
Власні значення надають інформацію про поведінку лінійного перетворення.
Eigenvalues are often used in principal component analysis for dimensionality reduction.
Власні значення часто використовуються в аналізі головних компонент для зменшення вимірності.
The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
Власні вектори, що відповідають різним власним значенням, є лінійно незалежними.
Eigenvalues and eigenvectors are fundamental concepts in linear algebra.
Власні значення та власні вектори є фундаментальними поняттями в лінійній алгебрі.
The eigenvalues of a diagonal matrix are simply the diagonal entries.
Власні значення діагональної матриці є просто діагональними елементами.
Досліджуйте найпопулярніші пошукові слова
Бажаєте вивчати лексику ефективніше? Завантажте додаток DictoGo та насолоджуйтеся додатковими функціями запам'ятовування та повторення слів!
Завантажте DictoGo просто зараз