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선형 변환와 자기 수반 작용소

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

선형 변환와 자기 수반 작용소의 차이

선형 변환 vs. 자기 수반 작용소

선형대수학에서, 선형 변환(線型變換) 또는 선형 사상(線型寫像) 또는 선형 연산자(線型演算子) 또는 선형 작용소(線型作用素)는 선형 결합을 보존하는, 두 벡터 공간 사이의 함수이. 작용소 이론에서, 자기 수반 작용소(自己隨伴作用素)는 스스로의 에르미트 수반이 자신과 같은 작용소이.

선형 변환와 자기 수반 작용소의 유사점

선형 변환와 자기 수반 작용소는 공통적으로 2 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 단사 함수, 전단사 함수.

단사 함수

사 함수의 예 단사 함수가 아닌 예 (이는 전사 함수이기는 하다). 수학에서, 단사 함수(單射函數) 또는 일대일 함수(一對一函數)는 정의역의 서로 다른 원소를 공역의 서로 다른 원소로 대응시키는 함수이.

단사 함수와 선형 변환 · 단사 함수와 자기 수반 작용소 · 더보기 »

전단사 함수

전단사 함수의 예 수학에서, 전단사 함수(全單射函數,, bijective function)는 두 집합 사이를 중복 없이 모두 일대일로 대응시키는 함수이.

선형 변환와 전단사 함수 · 자기 수반 작용소와 전단사 함수 · 더보기 »

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

선형 변환와 자기 수반 작용소의 비교.

선형 변환에는 28 개의 관계가 있고 자기 수반 작용소에는 13 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 2을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 4.88%입니다 = 2 / (28 + 13).

참고 문헌

이 기사에서는 선형 변환와 자기 수반 작용소의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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