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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
5 N, Z6 t9 B0 ^2 m, x) `$ ? 线性演算 linear operation
f2 R; e; J& s ^# H6 g 因数 factor, I/ E! S& `: _
因数分解 factorization7 x* y# M8 g6 k y' X
因数分解 factorize9 B. z! J) q$ W5 T/ m3 j+ ?, m
对数 logarithm9 L3 W! u2 [; b+ V; y' A
对数的底 base
2 l# z& X7 S- a6 ] 一次結合 linear combination& ?1 w0 e; W1 B. |/ r
一维空间 one-dimensional space
( Y0 `) D; p- L8 c3 k ｎ维空间 n-dimensional space1 _0 L/ D( a" _! d) O
向量空间 vector space5 \0 Y! G; B, K9 A* L: X5 L
维数 dimension+ \& h. l0 k' A' @0 q
次数 degree
& J$ {4 I# B" J; V+ ]. A 欧几里得空间 Euclidean space X: J) j- b9 n
非线性 non-linear
6 A/ T( h. n+ E3 c& _ 非齐次 inhomogeneous
2 G; B1 k" n. x# m. P 复数平面 complex plane9 T# u; G, }3 ]6 C* T+ m
齐次函数 homogeneous function9 O# D: s' P* |% h4 o3 B
联立方程式 simultaneous equations/ \ r. f3 w* ]5 Z
矩阵 matrix （[pl.] matrices） o8 y' ~7 f" S; t9 x& x% i
行 row
E$ n. e# K; d 列 column
9 B. W; I: X, F+ |7 Y' M 逆矩阵 matrix inverse
7 F# c2 r1 { A8 i6 J; W3 P9 U 矩阵转置 transpose of matrix0 n! Q P: g( |" R( \ p! `
线性无关 linearly independent
0 J# R' Q8 s9 f ]* I" T 线性相关 linearly dependent/ _ E- O! l/ [: `3 s q
特征值 eigenvalue; B" Z. @ a# f3 ~3 W
特征向量 eigenvector, g. H. c- Y `# \& s# e
特征值问题 eigenvalue problem; ~' K3 z, N2 W& _8 B4 W
行列式 determinant8 |( Y: w4 u6 T: n; E8 V! {
迹 trace0 m3 Z! I+ H) C) o
阶数 rank6 w, A: t% t" z
对角矩阵 diagonal matrix
$ n' _& S4 d8 n: Z6 K# I 对角元素 diagonal elements0 g7 g. r5 k2 A
非对角元素 off-diagonal elements* y1 S, d" [9 n X' F
对角化 diagonalize4 G" z( ~) k( J. s5 ?, C* i& a2 r
成员 component
# ]% ]. Z, O6 |+ E 内积 inner product |
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发表于 2004-11-18 23:55
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