Унитарное преобразование Определение унитарного преобразования Унитарное преобразование – это линейный изоморфизм, сохраняющий внутреннее произведение. Внутреннее произведение двух векторов до преобразования […]
Радиальный набор Определение радиального подмножества Радиальное подмножество A ⊆ X линейного пространства X является таким, что для каждой точки a0
Собственные значения и векторы Определение и свойства матрицы Матрица – это прямоугольная таблица чисел, которая отображает строки на столбцы. Матрицы
Категория модулей Определение категории модулей Категория модулей над кольцом R – это категория с левыми R-модулями и гомоморфизмами между ними.
Нулевой объект (алгебра) Определение и примеры Нулевой объект – это объект, который не имеет элементов. Примеры включают нулевое кольцо, нулевое
Формализм стабилизатора с поддержкой запутывания Основы квантового кодирования Квантовое кодирование использует запутанные состояния для передачи информации. Запутанные состояния могут быть
Код стабилизатора Основы квантовой коррекции ошибок Квантовая коррекция ошибок – это процесс исправления ошибок в квантовых состояниях. Квантовые коды исправления
Регрессия хребта Основы регуляризации Тихонова Регуляризация Тихонова – это метод решения плохо обусловленных задач, который минимизирует сумму квадратов невязок и
Базисная функция Определение базисной функции Базисная функция – элемент базиса для функционального пространства Функции в функциональном пространстве могут быть представлены
Неотрицательная матричная факторизация Основы неотрицательной матричной факторизации NMF – это метод разложения матрицы на неотрицательные факторы, которые объясняют наблюдаемые данные.
Нулевой объект (алгебра) Определение и примеры нулевого объекта Нулевой объект – это объект, не имеющий элементов. Примеры включают нулевое кольцо,
Полупростота Определение полупростых объектов Полупростые объекты – это объекты, которые не содержат нетривиальных подобъектов. В векторном пространстве полупростыми являются одномерные
Проблема линейной дополнительности Определение и применение задачи линейной дополнительности (LCP) LCP – это задача оптимизации, в которой необходимо найти вектор
График потока сигналов Основы теории систем и сигналов Системы и сигналы являются ключевыми понятиями в теории систем и сигналов. Системы
Обобщенный собственный вектор Определение и свойства собственных векторов Собственный вектор – это вектор, который удовлетворяет уравнению Собственные векторы образуют линейно
Перемещение осей Основы аналитической геометрии Аналитическая геометрия изучает геометрические фигуры и их свойства в двумерном пространстве. Основные понятия включают точки,
Вращение осей в двух измерениях Основы вращения в геометрии Вращение – это преобразование координат точки в пространстве, при котором сохраняется
Сублинейная функция Определение и свойства сублинейных функций Сублинейная функция – это функция, которая удовлетворяет неравенству треугольника. Сублинейные функции являются полунормированными,
Псевдовектор Определение псевдовектора Псевдовектор – это вектор, который меняет знак при инверсии его базисных векторов. В трехмерном пространстве псевдовектор является
