Що таке СКАЛЯРНИЙ ДОБУТОК Англійською - Англійська переклад

dot product
скалярний добуток
точками продукту
scalar product
скалярний добуток
scalar multiplication
скалярне множення
скалярний добуток
множення на скаляр

Приклади вживання Скалярний добуток Українська мовою та їх переклад на Англійською

{-}
  • Colloquial category close
  • Ecclesiastic category close
  • Computer category close
Скалярний добуток.
Scalar product.
Dot(Vector3)- повертає скалярний добуток двох векторiв.
Dot(Vector3)- returns the dot product of two vectors.
Скалярний добуток двох Евклідових векторів A і B визначається як[5].
The dot product of two Euclidean vectors A and B is defined by[5].
Розраховуємо довжину t- проекцію вектора L на n(скалярний добуток n та l).
Calculate length of t-projection of vector L on vector n(dot product of n and L).
Скалярний добуток має більший пріоритет виконання ніж додавання та віднімання.
Dot product has higher priority than addition and substraction.
Так само, знайшовши скалярний добуток на x ⊥{\displaystyle x^{\perp}} отримуємо.
Similarly, making the scalar product with x⊥{\displaystyle x^{\perp}} we get.
Скалярний добуток, векторний добуток та мішаний добуток векторів.
Dot product, Cross procuct and tripple product of vectors.
В його роботі фігурували поняття лінійної незалежності і розмірність,а також скалярний добуток.
In his work, the concepts of linear independence and dimension,as well as scalar products.
Знайти скалярний добуток векторів p= a+ 3b і q= 5a- 3 b, якщо їх довжини |a|= 3, |b|.
Find the dot product of vectors p= a+ 3b and q= 5a- 3 b, if their magnitudes is|a|= 3,|b|.
На відміну від евклідового простору, простір Мінковського має скалярний добуток невизначеного знаку.
Unlike Euclidean space, Minkowski space has an inner product with an indefinite signature.
Це такі функції, які відображають структуру векторного простору- тобто,вони зберігають суми і скалярний добуток.
They are functions that reflect the vector space structure- i.e.,they preserve sums and scalar multiplication.
Скалярний добуток можна інтерпретувати як косинус кута між векторами, або як проекцію одного вектора на інший вектор.
Dot product can be interpreted as cosine of angle between two vectors, or as projection of one vector on another.
Це такі функції, які відображають структуру векторного простору- тобто,вони зберігають суми і скалярний добуток.
They are functions that reflect the vector space structure, that is,they preserve sums and scalar multiplication.
Отриманий алгоритм є формально аналогічним, за винятком того, що кожен скалярний добуток замінено нелінійною ядровою функцією.
The resulting algorithm is formally similar, except that every dot product is replaced by a nonlinear kernel function.
Скалярний добуток двох векторів a і b(іноді називається внутрішнім добутком, але, так як в результаті отримується скаляр, частіше скалярним добутком) позначається як a ∙ b і визначається наступним чином.
The dot product of two vectors a and b(sometimes called the inner product, or, since its result is a scalar, the scalar product) is denoted by a∙ b and is defined as.
Отриманий алгоритм є формально аналогічним, за винятком того, що кожен скалярний добуток замінено нелінійною ядровою функцією.
The resulting algorithm is formally similar, except that every dot product is replaced by a non-linear kernel(integral operator)|kernel function.
Вектори можуть бути помножені, беручи їх скалярний добуток, шляхом підсумовування добутків відповідних компонентів(наприклад, якщо u=(а, b), а v=(c, d), то їх скалярний добуток u· v= ac+ bd).
Vectors can be multiplied by taking their dot product, by summing the products of their respective components(for example, if u=(a, b) and v=(c, d), then their dot product u·v= ac+ bd).
Я маю на увазі найпростіші концепції, наприклад, вектори і матриці,ортогональні базиси, скалярний добуток, власні значення та власні вектори.
What I mean by that is, simple concepts such as vectors and matrices,orthogonal bases, inner products, igon values and igon vectors.
Можна показати, що залишки RХ, йдуть від лінійної регресії X на Z, якщо також розглядати як N-мірний вектор rХ,мають нульовий скалярний добуток з вектором z породженною Z. Це означає, що вектор залишків лежить на(n-1)-мірною гіперплощиною Sz, яка перпендикулярна до z.
It can be shown that the residuals RX coming from the linear regression of X on Z, if also considered as an N-dimensional vector rX,have a zero scalar product with the vector z generated by Z. This means that the residuals vector lies on an(N- 1)-dimensional hyperplane Sz that is perpendicular to z.
N означає число виборок і⟨ в,Вт⟩{\властивості стиль відображення значення\ланглэ\mathbf{в},\mathbf{ш}\відригнути} скалярний добуток між векторами v та w.
With N being the number of samples and⟨ v, w⟩{\displaystyle\langle\mathbf{v},\mathbf{w}\rangle}the scalar product between the vectors v and w.
Де w →{\displaystyle{\vec {w}}} є дійсним вектором вагових коефіцієнтів,а f- функцією, яка перетворює скалярний добуток двох векторів на бажаний вихід.
Where w→{\displaystyle{\vec{w}}} is a real vector of weights and f isa function that converts the dot product of the two vectors into the desired output.
Можна показати, що залишки RХ, йдуть від лінійної регресії X на Z, якщо також розглядати як N-мірний вектор rХ,мають нульовий скалярний добуток з вектором z породженною Z.
It can be shown that the residuals RX coming from the linear regression of X using Z, if also considered as an N-dimensional vector rX,have a zero scalar product with the vector z generated by Z.
Можна показати, що залишки RХ, йдуть від лінійної регресії X на Z, якщо також розглядати як N-мірний вектор rХ,мають нульовий скалярний добуток з вектором z породженною Z.
It can be shown that the residuals eX, i coming from the linear regression of X on Z, if also considered as an N-dimensional vector eX(denoted rX in the accompanying graph),have a zero scalar product with the vector z generated by Z.
Деякі властивості скалярного добутку допоможуть зрозуміти, як працює W-CDMA.
Some properties of the dot product aid understanding of how W-CDMA works.
Інтерполяційний поліном Лагранжа в лінійному просторі зі скалярним добутком.
Lagrange interpolation polynomial in a linear space with inner product.
Скалярні добутки- a і 2a вектора a.
The scalar multiplications-a and 2a of a vector a.
Іноді для векторних рівнянь визначені величини у векторному або скалярному добутку не можуть бути знайденими у явному вигляді вектора, але компоненти можуть.
For vector equations,sometimes the defining quantity is in a cross or dot product and cannot be solved for explicitly as a vector, but the components can.
Скалярним добутком двох векторів a і b буде скалярна величина, яка дорівнює сумі попарного добутку відповідних координат векторів a і b.
Dot product of two vectors a and b is a scalar quantity equal to the sum of pairwise products of coordinate vectors a and b.
Циркуляцією вектора(або)по замкненому контуру називається інтеграл по замкненому контуру L скалярного добутку векторів(або) і, де- вектор елементарної довжини контуру.
Circulation of vector(or)in a closed loop is the integral over a closed contour L scalar product of vectors(or)and, where- vectors of the unit length of the contour.
Слід зазначити, що оператор⟨ ⋅, ⋅⟩: Φ × Φ→ Z{\displaystyle\langle \cdot,\;\cdot\rangle \colon\Phi \times\Phi \to\mathbb{Z}}, визначений властивістю 4, не є скалярним добутком.
Note that the operator⟨⋅,⋅⟩: Φ× Φ→ Z{\displaystyle\langle\cdot,\cdot\rangle\colon\Phi\times\Phi\to\mathbb{Z}}defined by property 4 is not an inner product.
Результати: 32, Час: 1.2876

Переклад слово за словом

Найпопулярніші словникові запити

Українська - Англійська