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선형대수학와 최소 다항식 (선형대수학)

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

선형대수학와 최소 다항식 (선형대수학)의 차이

선형대수학 vs. 최소 다항식 (선형대수학)

3차원 유클리드 공간 R³은 벡터 공간이고, 원점을 지나가는 직선과 평면들은 R³의 부분공간이다. 선형대수학(線型代數學)은 벡터 공간, 벡터, 선형 변환, 행렬, 연립 선형 방정식 등을 연구하는 대수학의 한 분야이. 선형대수학에서, 정사각행렬의 최소다항식(最小多項式, minimal polynomial)은, 그 행렬을 영행렬로 소멸하는 일계수 다항식 중, 차수가 가장 낮은 하나이.

선형대수학와 최소 다항식 (선형대수학)의 유사점

선형대수학와 최소 다항식 (선형대수학)는 공통적으로 3 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 고윳값, 일차독립, 선형 변환.

고윳값

위 두 장의 그림은 원래 이미지가 옆으로 기울어진 모양으로 변하는 선형 변환을 보여주고 있다. 이 선형 변환에서 수평 축은 그대로 수평 축으로 남기 때문에 푸른색 화살표는 방향이 변하지 않지만 붉은색 화살표는 방향이 변하게 된다. 따라서 푸른색 화살표는 이 변환의 '''고유 벡터'''가 되고 붉은색 화살표는 고유 벡터가 아니다. 또한 푸른색 화살표의 크기가 변하지 않았으므로 이 벡터의 '''고윳값'''은 1이다. 선형대수학에서, 선형 변환의 고유 벡터(固有vector)는 그 선형 변환이 일어난 후에도 방향이 변하지 않는, 영벡터가 아닌 벡터이.

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일차독립

선형대수학에서, 선형독립(線型獨立, linear independence) 또는 일차독립(一次獨立)은 남은 벡터들의 선형결합인 벡터가 존재하지 않는다는, 벡터 집합에 대한 성질이.

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선형 변환

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.

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위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

선형대수학와 최소 다항식 (선형대수학)의 비교.

선형대수학에는 33 개의 관계가 있고 최소 다항식 (선형대수학)에는 11 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 3을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 6.82%입니다 = 3 / (33 + 11).

참고 문헌

이 기사에서는 선형대수학와 최소 다항식 (선형대수학)의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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