之间核 (线性算子)和白金漢π定理相似
核 (线性算子)和白金漢π定理有(在联盟百科)4共同点: 向量空间,矩阵,秩-零化度定理,零空间。
向量空间
向量空間是现代数学中的一个基本概念。是線性代數研究的基本对象。 向量空间的一个直观模型是向量几何,幾何上的向量及相关的運算即向量加法,標量乘法,以及对運算的一些限制如封闭性,结合律,已大致地描述了“向量空間”这个數學概念的直观形象。 在现代数学中,“向量”的概念不仅限于此,满足下列公理的任何数学对象都可被当作向量处理。譬如,實系數多項式的集合在定义适当的运算后构成向量空間,在代数上处理是方便的。单变元实函数的集合在定义适当的运算后,也构成向量空间,研究此类函数向量空间的数学分支称为泛函分析。.
矩阵
數學上,一個的矩陣是一个由--(row)--(column)元素排列成的矩形阵列。矩陣--的元素可以是数字、符号或数学式。以下是一个由6个数字元素构成的2--3--的矩阵: 大小相同(行数列数都相同)的矩阵之间可以相互加减,具体是对每个位置上的元素做加减法。矩阵的乘法则较为复杂。两个矩阵可以相乘,当且仅当第一个矩阵的--数等于第二个矩阵的--数。矩阵的乘法满足结合律和分配律,但不满足交换律。 矩阵的一个重要用途是解线性方程组。线性方程组中未知量的系数可以排成一个矩阵,加上常数项,则称为增广矩阵。另一个重要用途是表示线性变换,即是诸如.
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秩-零化度定理
秩-零化度定理是线性代数中的一个定理,给出了一个线性变换或一个矩阵的秩和它的零化度之间的关系。对一个元素在域\mathrm中的m \cdot n矩阵\mathrm,秩-零化度定理说明,它的秩(rank A)和零化度(nullity A)之和等于n: 同样的,对于一个从F-线性空间\mathrm射到\mathrm-线性空间\mathrm的线性变换 \mathrm \;: \; \; \mathrm \rightarrow \mathrm , \mathrm的秩是它的象的维度,\mathrm的零化度是它的核(零空间)的维度。我们有: 实际上定理在更广的范围内也成立,因为\mathrm和\mathrm可以是无限维的。.
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零空间
在数学中,一个算子 A 的零空间是方程 Av.
上面的列表回答下列问题
- 什么核 (线性算子)和白金漢π定理的共同点。
- 什么是核 (线性算子)和白金漢π定理之间的相似性
核 (线性算子)和白金漢π定理之间的比较
核 (线性算子)有25个关系,而白金漢π定理有22个。由于它们的共同之处4,杰卡德指数为8.51% = 4 / (25 + 22)。
参考
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