| множина | eigenvectors |
eigenvector calculation
обчислення власних векторів
eigenvector analysis
аналіз власних векторів
eigenvector matrix
матриця власних векторів
eigenvector problem
власна задача
eigenvector method
метод власних векторів
eigenvector space
власний простір
eigenvector value
власне значення
eigenvector theorem
теорема про власні вектори
eigenvector decomposition
розкладання на власні вектори
eigenvector equation
рівняння власних векторів
the eigenvector represents a direction in the vector space.
власний вектор представляє собою напрямок у векторному просторі.
finding the eigenvector is crucial for solving differential equations.
знаходження власного вектора має вирішальне значення для розв'язання диференціальних рівнянь.
eigenvectors are used in various applications, including machine learning.
власні вектори використовуються в різних застосуваннях, включаючи машинне навчання.
the eigenvector corresponding to the largest eigenvalue is significant.
власний вектор, що відповідає найбільшому власному значенню, є важливим.
we need to calculate the eigenvector to understand the system's behavior.
нам потрібно обчислити власний вектор, щоб зрозуміти поведінку системи.
each eigenvector is associated with a specific eigenvalue.
кожен власний вектор пов'язаний з певним власним значенням.
eigenvectors can be normalized for easier calculations.
власні вектори можна нормалізувати для полегшення обчислень.
in linear algebra, eigenvectors help in diagonalization of matrices.
у лінійній алгебрі власні вектори допомагають у діагоналізації матриць.
the concept of eigenvector is fundamental in quantum mechanics.
концепція власного вектора є фундаментальною в квантовій механіці.
to find the eigenvector, we solve the characteristic equation.
щоб знайти власний вектор, ми розв'язуємо характеристичне рівняння.
eigenvector calculation
обчислення власних векторів
eigenvector analysis
аналіз власних векторів
eigenvector matrix
матриця власних векторів
eigenvector problem
власна задача
eigenvector method
метод власних векторів
eigenvector space
власний простір
eigenvector value
власне значення
eigenvector theorem
теорема про власні вектори
eigenvector decomposition
розкладання на власні вектори
eigenvector equation
рівняння власних векторів
the eigenvector represents a direction in the vector space.
власний вектор представляє собою напрямок у векторному просторі.
finding the eigenvector is crucial for solving differential equations.
знаходження власного вектора має вирішальне значення для розв'язання диференціальних рівнянь.
eigenvectors are used in various applications, including machine learning.
власні вектори використовуються в різних застосуваннях, включаючи машинне навчання.
the eigenvector corresponding to the largest eigenvalue is significant.
власний вектор, що відповідає найбільшому власному значенню, є важливим.
we need to calculate the eigenvector to understand the system's behavior.
нам потрібно обчислити власний вектор, щоб зрозуміти поведінку системи.
each eigenvector is associated with a specific eigenvalue.
кожен власний вектор пов'язаний з певним власним значенням.
eigenvectors can be normalized for easier calculations.
власні вектори можна нормалізувати для полегшення обчислень.
in linear algebra, eigenvectors help in diagonalization of matrices.
у лінійній алгебрі власні вектори допомагають у діагоналізації матриць.
the concept of eigenvector is fundamental in quantum mechanics.
концепція власного вектора є фундаментальною в квантовій механіці.
to find the eigenvector, we solve the characteristic equation.
щоб знайти власний вектор, ми розв'язуємо характеристичне рівняння.
Досліджуйте найпопулярніші пошукові слова
Бажаєте вивчати лексику ефективніше? Завантажте додаток DictoGo та насолоджуйтеся додатковими функціями запам'ятовування та повторення слів!
Завантажте DictoGo просто зараз