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单词 Eigen value
释义

Eigen value

英语例句库

In this paper, we show that the Pseudo-Symmetric property of spherical point set can be characterized by the eigen values of eigenpolynomial and it has the closeness under the metric sum operation.

本文证明了球面有限点集的伪对称性可以完全由其特征多项式的根来刻画,并得到了在度量加运算下伪对称性具有封闭性.

原声例句
Linear algebra

The only eigen value is two, but every vector in the plane gets to be an eigenvector with that eigen value.

唯一的特征值是2 但是平面上的每个向量都是具有这个特征值的特征向量。

Linear algebra

If you actually try computing the eigen values of a rotation like this, notice what happens.

如果你试着计算像这样旋转的特征值 注意会发生什么。

Linear algebra

All of the vectors on the x axis are eigen vectors with eigen valued one, since they remain fixed in place.

x轴上的所有向量都是特征值为1的特征向量 因为它们保持固定。

Linear algebra

Of course, there's nothing special about stretching versus squishing, or the fact that these eigen values happen to be positive.

当然 拉伸和挤压并没有什么特别的 或者说这些特征值恰好是正的。

Linear algebra

A is the matrix representing some transformation with V as the icon vector, and lambda is a number, namely the corresponding eigen value.

A是表示以V为图标向量的某个变换的矩阵 lambda是一个数字 即对应的特征值。

Linear algebra

And the way to interpret this is that all the basis vectors are eigenvectors, with the diagonal entries of this matrix being their eigen values.

解释这个的方法是所有的基向量都是特征向量 这个矩阵的对角线元素是它们的特征值。

Linear algebra

So finding the eigen vectors and their eigen values of the matrix A comes down to finding the values of V and lambda that make this expression true.

所以求出矩阵A的特征向量和它们的特征值归结为求出V和使这个表达式成立的值。

Linear algebra

Confusion about agon stuffs usually has more to do with the shaky foundation in one of these topics than it does with eigenvectors and eigen values themselves.

对正交的困惑通常更多的是与这些主题中的一个不稳定的基础有关 而不是与特征向量和特征值本身有关。

Linear algebra

For those of you wondering why we care about alternate coordinate systems, the next video on eigen vectors and eigen values, we'll give a really important example of this.

对于那些想知道为什么我们要关心交替坐标系的人 下一集关于特征向量和特征值的视频 我们会给出一个很重要的例子。

Linear algebra

In this case, by the way, the corresponding eigen value would have to be one, since rotations never stretcher squish anything, so the length of the vector would remain the same.

顺便说一下 在这种情况下 对应的特征值必须是1 因为旋转不会拉伸压扁任何东西 所以向量的长度保持不变。

中文百科

特征矢量 Eigenvalues and eigenvectors

(重定向自Eigen value)
图1.当蒙娜丽莎的图像左右翻转时,中间垂直的红色矢量方向保持不变。而水平方向上黄色的矢量的方向完全反转,因此它们都是左右翻转变换的特征矢量。红色矢量长度不变,其特征值为1。黄色矢量长度也不变但方向变了,其特征值为-1。橙色矢量在翻转后和原来的矢量不在同一条直线上,因此不是特征矢量。
图3、电子的机率密度绘图。横向展示不同的角量子数,竖向展示不同的能级(n)。束缚于氢原子内的电子的波函数可以视为氢原子的哈密顿算子的特征矢量,同时也是角动量算子的一个特征矢量。它们对应于能级(递增:n=1,2,3,...)和角动量(递增:s, p, d,...)的特征值。这里绘出了波函数绝对值的平方。更亮区域对应于位置的量子测量的更高机率密度。位于每幅图的中心是原子核,是一个质子
侧向弯曲

在数学上,特别是线性代数中,对于一个给定的线性变换A,它的特征矢量(eigenvector,也译固有矢量本征矢量v 经过这个线性变换之后,得到的新矢量仍然与原来的v 保持在同一条直线上,但其长度或方向也许会改变。即

\lambda为纯量,即特征矢量的长度在该线性变换下缩放的比例,称\lambda 为其特征值(本征值)。如果特征值为正,则表示v 在经过线性变换的作用后方向也不变;如果特征值为负,说明方向会反转;如果特征值为0,则是表示缩回零点。但无论怎样,仍在同一条直线上。图1给出了一个以著名油画《蒙娜丽莎》为题材的例子。在一定条件下(如其矩阵形式为实对称矩阵的线性变换),一个变换可以由其特征值和特征矢量完全表述,也就是说:所有的特征矢量组成了这矢量空间的一组基底。一个特征空间(eigenspace)是具有相同特征值的特征矢量与一个同维数的零矢量的集合,可以证明该集合是一个线性子空间,比如\textstyle E_\lambda=\{u\in V\mid Au=\lambda u\} 即为线性变换A 中以\lambda 为特征值的特征空间

英语百科

Eigenvalues and eigenvectors 特征向量

(重定向自Eigen value)
In this shear mapping the red arrow changes direction but the blue arrow does not. The blue arrow is an eigenvector of this shear mapping because it doesn't change direction, and since its length is unchanged, its eigenvalue is 1.
Matrix A acts by stretching the vector x, not changing its direction, so x is an eigenvector of A.

In linear algebra, an eigenvector or characteristic vector of a linear transformation is a non-zero vector that does not change its direction when that linear transformation is applied to it. In other words, if v is a vector that is not the zero vector, then it is an eigenvector of a linear transformation T if T(v) is a scalar multiple of v. This condition can be written as the equation

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更新时间:2025/6/19 17:58:57