型代数学 | オリジナル、AI翻訳
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固有値分解は、イメージ圧縮に使用できます。
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行列の行列式は、行列が図形に適用されるときに面積がどれくらい変化するかを示します。
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固有値は次の式で定義されます。[ \det(\lambda I - A) = 0 ].
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NumPyの
linalgパッケージを使用して線形代数の問題を研究しsolvingできます。 -
n次元空間で行列変換を使用して行列を理解します。
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行列は、行と列で配置された数値のgroupです。
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[Ax = B]の方程式は[ \text{rank}(A) = \text{rank}([A B]) ]のときに解になります。 - 行列のrankは、その段Varsされた形式の線形 النَّ βιο voitures行数です。
表層 недеSupplierをコンピューティングの 의해か/README.mdのにнгфек트した場合、次の文が表示されます。
行は、線形変換中に情報を保持します。一方、nullity（-null spaceの次元）は、ゼロにマッピングされる行数をカウントします。
数値配列と行列の違いは何か？ 行列は方向を持たないのに対し、行列は方向を持っています。
行列とベクトルの違いは何か？ ベクトルは数値の一次元列であり、方向を持っています。
行列の積は、次のような固定規則に従います：第1の行列の列数が第2の行列の行数と等しく、2×3行列を3×4行列と積することで、2×4行列が得られます。結果の行列の（i, j）位置の値は、行列Aのi行目と行列Bのj列目の点積計です。
行列の行列式には意味があります。ゼロでない場合、行列は可逆的です。