LINEAR ALGEBRA 日本語 意味 - 日本語訳 - 英語の例文

• 線形代数
• linear algebra
• 線型代数

英語 での Linear algebra の使用例とその 日本語 への翻訳

Edit: One more thing. Linear algebra.
編集：もう一つ。Linearalgebra。

Linear Algebra& its Applications.
テキストはLinearAlgebraandItsApplications。

We require basic knowledge of calculus and linear algebra.
微積分・線形代数の基礎知識は必要です。

Linear algebra and its applications.
テキストはLinearAlgebraandItsApplications。

In contrast, using a good numerical linear algebra library in.
数値線型代数ライブラリを使うと、代わりに。

Linear algebra is the study of vectors and their uses.
線形代数は、ベクトルとその使い方の研究です。

In contrast, using a good numerical linear algebra library in.
数値線型代数ライブラリを使うと、ここでもこのような。

Python and Linear Algebra, Matrix and Tensor.
内容：Pythonと線形代数，行列・テンソル，数式と実装のブリッジ。

This tutorial is not a formal textbook on linear algebra.
このチュートリアルは、線形代数に関する正式な教科書ではありません。

Linear algebra is about linear combinations.
LinearAlgebraは線形代数のことです。

If you ever get a chance to study Linear Algebra, do it, it's pretty awesome.
線形代数を勉強する機会があればやりましょうなかなか乙なものですよ。

I have linear algebra, science, physics-- even, nowadays, chemistry and biology, as you have seen.
線形代数科学物理最近では化学や生物学まで活用しています。

It started out as a matrix programming language where linear algebra programming was simple.
これは、線形代数プログラミングが簡単だったマトリックスプログラミング言語として始まりました。

Textbook: Linear Algebra and Its Applications.
テキストはLinearAlgebraandItsApplications。

Required Knowledge Working knowledge of basic undergraduate mathematics, including calculus and linear algebra, is required.
履修に必要な知識微積分、線形代数等、学部段階の基礎知識を必要とする。

Supports linear algebra library(elementary arithmetics of matrices, LU decomposition, solving linear equations).
線形代数ライブラリ(行列の基本演算・LU分解・連立１次方程式の解法等)が使用可能です。

Its interface is procedural, the individual functions are somewhat abstracted from simple linear algebra operations.
そのインタフェースは手続き志向であり、個々の関数は単純な線形代数演算からはある程度抽象化されている。

What are the most widely used C++ vector/matrix math/linear algebra libraries, and their cost and benefit tradeoffs?
最も広く使用されているC++のベクトル/行列の数学/線形代数ライブラリとそのコストと利益のトレードオフは何ですか？

And the special matrices, like the identity matrix I want to tell you about, in the next and final video now linear algebra review.
単位行列の話もした。次のビデオ、それは線形代数の復習の最後になるが、。

Areas covered include linear algebra, optimization, quadrature, differential equations, regression analysis, and time series analysis.
カバーされている領域には線形代数、最適化、積分、微分方程式、回帰分析、時系列分析などがある。

To paraphrase Benedict Gross, there's no such thing as knowing too much Linear algebra. It's freakin' everywhere.
グロスを言い換えれば、線形代数があまりにも多いことは知りません。それはeverywhere狂っeverywhere。

XIA(Accelerated Linear Algebra) is a domain-specific compiler for linear algebra that optimizes TensorFlow computations.
XLA（AcceleratedLinearAlgebra）は、TensorFlowの計算を最適化する、線形代数のためのドメイン固有のコンパイラです。

All of these languages have either built into them or have readily and easily accessible, different numerical linear algebra libraries.
既に内蔵されているか、ありは、すぐに簡単に入手可能な異なる数値線型代数ライブラリがあります。

Mathematical functions for linear algebra, statistics, Fourier analysis, filtering, optimization, numerical integration, and solving ordinary differential equations.
線形代数のための数学関数,統計,フーリエ解析,フィルタリング,最適化,数値積分,そして、常微分方程式を解きます。

Symmetric matrices appear naturally in a variety of applications, and typical numerical linear algebra software makes special accommodations for them.
対称行列は様々な応用の場面に現れ、典型的な数値線型代数ソフトウェアではこれらに特別な便宜をさいている。

This C++ library is directed towards scientific computing on the level of basic linear algebra constructions with matrices and vectors and their corresponding abstract operations.
このC++ライブラリは行列とベクトルに関する基本的な線形代数の構築、及びそれらに対応する抽象的な演算といった水準での科学技術計算を目指している。

In this course, students will learn some methods to understand curves and surfaces in R³ using linear algebra and calculus as an introduction to geometry.
この講義では,幾何学への入門として,おもに線形代数や微積分法を用いてR3内の曲線・曲面の性質を調べる方法を学ぶ。

In order to be selected for our program we require a basic background in calculus, linear algebra, probability, computer programming, data structures, and algorithms.
私たちのプログラムのために選択するためには、微積分、線形代数、確率、コンピュータプログラミング、データ構造、アルゴリズムの基本的な背景が必要です。

And the lecture notes on the course website also has pointers to additional resources linear algebra which you can use to learn more about linear algebra by yourself.
さらなる線形代数の資料へのポインタがあり、独学で線形代数をさらに学ぶことも出来る。

High performance computing, software auto-tuning, GPU computing, matrix computations(numerical linear algebra), graph search algorithms, communication-avoiding algorithms.
高性能計算、ソフトウェア自動チューニング、GPUコンピューティング、行列計算（数値線形代数）、グラフ探索アルゴリズム、通信回避アルゴリズム。