Определена операция сложения векторов, результатом которой является вектор а,Ь L = a + b L. [c.484]
Определение. Линейным оператором называется отображение векторного пространства L в векторное пространство М, A L —> М, которое инвариантно относительно операций сложения векторов и умножения вектора на число [c.487]
Второй этап предпроизводственной стадии (вектор 2.2. на рис.1) — технико-экономическое обоснование проекта строительства промышленного предприятия, сводится к установлению издержек производства, расчетной рентабельности, окупаемости материализованных капитальных вложений и выбору наиболее экономического варианта (более подробно см. в главе 12 Экономическая эффективность капитальных сложений и инвестиционных проектов ). [c.31]
Фундаментальным понятием линейной алгебры является линейное (вещественное) пространство. Под ним подразумевается множество некоторых элементов (именуемых вектора-ми или точками), для которых заданы операции сложения и умножения на вещественное число (скаляр), причем элементы, являющиеся результатом выполнения операций, также в соответствии с определением должны принадлежать исходному пространству. [c.21]
Определение. Линейным подпространством линейного пространства L называется подмножество К векторов пространства L, замкнутое относительно операций сложения и умножения на число, т. е. из того, что векторы а, Ъ е К, следует, что а + Ъ и аа принадлежат К. [c.486]
Оператор сложения (клавиша + ) А + В или А + х. А, В - матрицы (или векторы) одной размерности х — скаляр. Если складываются [c.176]
Собрав для будущего факта 18 скорректированных квадратным корнем разностей для входов, мы используем процедуру нормализации. Целью нормализации является удаление информации, заложенной в амплитуде, при сохранении формы волны. При обращении с 18 переменными входа как с вектором, нормализация состоит в масштабировании вектора в единицы длины. Расчеты включают возведение каждого элемента вектора в квадрат, сложение квадратов, вычисление квадратного корня и затем деление каждого элемента на полученное число. Так получаются переменные входа для нейронной сети — фактически, программа нейронной сети в дальнейшем еще раз будет масштабировать эти входы, приводя их значения к уровням, допустимым для входных нейронов. [c.258]
След матрицы 80 Сложение матриц 75 Случайная переменная 20 Смешанные оценки 219 Собственные векторы 105 [c.441]
В методе анализа главных компонент (РСА — Prin ipal omponent Analysis) каждая компонента проецируемого вектора есть линейная комбинация компонент исходного элемента данных проекция получается посредством умножения каждой компоненты на определенный фиксированный скалярный коэффициент и сложения этих двух результатов. Существуют математические методы для нахождения оптимальных коэффициентов, таких, что дисперсия данных после проецирования сохраняется. Поэтому она будет также самой близкой к дисперсии исходных данных. РСА — стандартный метод анализа данных — представляет собой хорошо понятный и эффективный алгоритм для вычисления проекции. Большинство учебников по статистике содержат разделы, посвященные РСА, и большинство статистических компьютерных программ общего назначения также содержат стандартные средства для вычислений РСА. Разработаны даже нейросетевые алгоритмы для РСА. [c.23]