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正交和线性子空间

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

正交和线性子空间之间的区别

正交 vs. 线性子空间

正交是线性代数的概念,是垂直這一直觀概念的推廣。作為一個形容詞,只有在一個確定的內積空間中才有意義。若內積空間中兩向量的內積為0,則稱它們是正交的。如果能夠定義向量間的夾角,則正交可以直觀的理解為垂直。物理中:運動的獨立性,也可以用正交來解釋。. 线性子空间(或向量子空间)在线性代数和相关的数学领域中是重要的。在没有混淆于其他子空间的时候通常简称为“子空间”。.

之间正交和线性子空间相似

正交和线性子空间有(在联盟百科)3共同点: 内积空间线性代数欧几里得空间

内积空间

内积空间是数学中的线性代数裡的基本概念,是增添了一个额外的结构的向量空间。这个额外的结构叫做内积或标量积。内积将一对向量与一个标量连接起来,允许我们严格地谈论向量的“夹角”和“长度”,并进一步谈论向量的正交性。内积空间由欧几里得空间抽象而来(内积是点积的抽象),这是泛函分析讨论的课题。 内积空间有时也叫做准希尔伯特空间(pre-Hilbert space),因为由内积定义的距离完备化之后就会得到一个希尔伯特空间。 在早期的著作中,内积空间被称作--空间,但这个词现在已经被淘汰了。在将内积空间称为--空间的著作中,“内积空间”常指任意维(可数或不可数)的欧几里德空间。.

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线性代数

线性代数是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。它包括对线、面和子空间的研究,同时也涉及到所有的向量空间的一般性质。 坐标满足线性方程的点集形成n维空间中的一个超平面。n个超平面相交于一点的条件是线性代数研究的一个重要焦点。此项研究源于包含多个未知数的线性方程组。这样的方程组可以很自然地表示为矩阵和向量的形式。 线性代数既是纯数学也是应用数学的核心。例如,放宽向量空间的公理就产生抽象代数,也就出现若干推广。泛函分析研究无穷维情形的向量空间理论。线性代数与微积分结合,使得微分方程线性系统的求解更加便利。线性代数的理论已被泛化为。 线性代数的方法还用在解析几何、工程、物理、自然科学、計算機科學、计算机动画和社会科学(尤其是经济学)中。由于线性代数是一套完善的理论,非线性数学模型通常可以被近似为线性模型。.

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欧几里得空间

欧几里得几何是在约公元前300年,由古希腊数学家欧几里得建立的角和空间中距离之间联系的法则。欧几里得首先开发了处理平面上二维物体的“平面几何”,他接着分析三维物体的“立体几何”,所有欧几里得的公理被编排到幾何原本。 这些数学空间可以被扩展来应用于任何有限维度,而这种空间叫做 n维欧几里得空间(甚至简称 n 维空间)或有限维实内积空间。 这些数学空间还可被扩展到任意维的情形,称为实内积空间(不一定完备), 希尔伯特空间在高等代数教科书中也被称为欧几里得空间。 为了开发更高维的欧几里得空间,空间的性质必须非常仔细的表达并被扩展到任意维度。 尽管结果的数学非常抽象,它却捕获了我们熟悉的欧几里得空间的根本本质,根本性质是它的平面性。 另存在其他種類的空间,例如球面非欧几里得空间,相对论所描述的四维时空在重力出现的时候也不是欧几里得空间。.

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上面的列表回答下列问题

正交和线性子空间之间的比较

正交有19个关系,而线性子空间有14个。由于它们的共同之处3,杰卡德指数为9.09% = 3 / (19 + 14)。

参考

本文介绍正交和线性子空间之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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