正交基的意思、翻譯和例句

是什麼意思

「正交基」是線性代數中的一個重要概念,指的是一組向量,這些向量彼此正交(即它們的內積為零),並且可以用來生成一個向量空間中的所有向量。正交基的特點是它們的組合可以簡化計算,特別是在處理高維空間時。正交基的使用可以使得許多數學和工程問題更為簡單,因為在這樣的基底下,向量的表示和計算都變得更為直觀。

依照不同程度的英文解釋

  1. A set of vectors that are all at right angles to each other.
  2. A group of lines that do not touch each other.
  3. Vectors that are independent and do not overlap.
  4. A basis where all vectors are perpendicular.
  5. A collection of vectors that can represent a space without any overlap.
  6. A set of vectors that are mutually orthogonal and span a vector space.
  7. Vectors that simplify calculations in higher dimensions.
  8. A basis composed of perpendicular vectors that facilitate linear combinations.
  9. A system of vectors that are orthogonal, making transformations and projections easier.
  10. A basis consisting of perpendicular vectors that allows for easier manipulation of vector spaces.

相關英文單字或片語的差別與用法

1:Orthogonal Basis

用法:

在數學和工程中,正交基的概念常用於描述一組彼此垂直的向量,可以用來表示空間中的任何向量。這種基底的特性使得計算變得簡單,特別是在進行向量投影或變換時。正交基在信號處理、數據分析和機器學習等領域也有廣泛應用。

例句及翻譯:

例句 1:

在線性代數中,正交基是非常重要的概念。

In linear algebra, the orthogonal basis is a very important concept.

例句 2:

我們需要找到這個空間的正交基

We need to find the orthogonal basis for this space.

例句 3:

使用正交基可以簡化計算過程。

Using an orthogonal basis can simplify the calculation process.

2:Orthogonal Set

用法:

正交集是一組向量,它們彼此正交,且可以用來生成一個空間中的所有向量。這些向量的特性使得它們在數學和物理中非常有用,特別是在解決涉及多個維度的問題時。正交集的概念在信號處理和數據科學中也有重要應用。

例句及翻譯:

例句 1:

這組向量形成了一個正交集。

This set of vectors forms an orthogonal set.

例句 2:

正交集的存在使得許多計算變得更為簡單。

The existence of an orthogonal set makes many calculations simpler.

例句 3:

在這個問題中,我們需要使用正交集來解決。

In this problem, we need to use an orthogonal set to solve it.

3:Orthogonal Vectors

用法:

正交向量是指兩個向量的內積為零,這意味著它們在幾何上是垂直的。正交向量在許多數學和物理問題中都非常重要,因為它們可以用來簡化問題的解決過程。正交向量的概念在計算機圖形學和機器學習中也有廣泛應用。

例句及翻譯:

例句 1:

這兩個向量是正交的。

These two vectors are orthogonal.

例句 2:

正交向量的特性使得它們在計算中非常有用。

The property of orthogonal vectors makes them very useful in calculations.

例句 3:

在這個例子中,我們可以看到正交向量的應用。

In this example, we can see the application of orthogonal vectors.