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TA的每日心情 | 奋斗 2024-6-23 05:14 |
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代数演算
$ G O0 b9 h2 s+ r 线性演算 linear operation
" K5 A' t, ~2 D9 r# a# u 因数 factor
+ {+ S2 S6 ?! ^. [ 因数分解 factorization
& h$ ~& M! D8 b# u# S4 D$ ?, x$ X 因数分解 factorize
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# ^9 M# _+ X4 A" x5 h1 V 对数的底 base1 |, O# v9 l3 e' Z* S: O
一次結合 linear combination
: ~! M; J4 y3 m 一维空间 one-dimensional space+ g7 B6 @- E4 ]
n维空间 n-dimensional space5 b( P6 g+ i: ~ ?( l. [
向量空间 vector space
7 F* n7 k, h- _& X4 \6 y2 N 维数 dimension
1 V) y+ Y x: I2 ]* | 次数 degree
/ u" M8 X, H* X- R 欧几里得空间 Euclidean space3 w; M6 v d d/ Z+ w% M( v
非线性 non-linear' P% b$ E+ i; p N! j! X* \& [4 x- i5 w
非齐次 inhomogeneous/ m+ v9 u' O8 S' p* w+ s( n0 r+ c
复数平面 complex plane6 g4 l8 _3 L/ q' L% s* w
齐次函数 homogeneous function! x4 t: k; j3 @ {' U
联立方程式 simultaneous equations8 ?1 x: B1 Z1 Y1 W3 B
矩阵 matrix ([pl.] matrices)
5 F. U2 a; h( I# v( X- k) o7 T9 y. N, | 行 row
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! ]4 m- W4 C7 b+ c$ P 逆矩阵 matrix inverse
, @+ w& p) Y6 z7 h2 { 矩阵转置 transpose of matrix @. B6 Y1 }: U: Q: d" G t/ F1 J
线性无关 linearly independent, ^# z; d8 B: w
线性相关 linearly dependent
$ g( x/ i; }/ `- M 特征值 eigenvalue
, I2 {: z, e( M8 ? 特征向量 eigenvector
) V7 P5 Y6 r# x3 ?4 s. Z2 M5 ^$ _/ S 特征值问题 eigenvalue problem
& W, }. A3 b. e+ G" J3 X+ f& H$ Y 行列式 determinant
, T, `6 S6 m# ]% G0 K1 g" L' }% K 迹 trace) L0 {9 u5 k- S/ i
阶数 rank7 M( c% c# F! F/ R; c
对角矩阵 diagonal matrix
9 k/ f0 i8 N3 k/ z8 d5 B 对角元素 diagonal elements3 X" u: J. H4 B% u+ s4 h
非对角元素 off-diagonal elements
; G" o7 v- a. k! R 对角化 diagonalize: q8 M! c/ q, U* X& x$ B
成员 component4 H6 Z: N5 C+ {9 D0 V
内积 inner product |
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