ANY VECTOR Meaning in Thai - translations and usage examples

• เวกเตอร์ใดๆ

Examples of using Any vector in English and their translations into Thai

So let me just write any vector.
ขอผมเขียนเวกเตอร์ใดๆนะ

I can pick any vector in R3 for my a's, b's and c's.
ผมเลือกเวกเตอร์ใดๆในR3สำหรับa, b, และc

And S is equivalent to A times any vector in.
และSเท่ากับAคูณเวกเตอร์ใดๆ

You can give me any vector in R3 that you want to find.
คุณให้เวกเตอร์ใดๆในR3ที่คุณอยากหาให้ผม

I just told you that I can represent any vector like this.
ผมแค่บอกคุณว่าเราสามารถแทนเวกเตอร์ใดๆแบบนี้ได้

That tells me that any vector in R2 can be represented by a.
มันบอกผมว่าเวกเตอร์ใดๆในR2สามารถเขียนแทนได้

But you can clearly represent any angle, or any vector, in.
แต่คุณสามารถแทนมุม, หรือเวกเตอร์ใดๆในR2

If I take the length of any vector, I will do it here.
หากผมเอาความยาวของเวกเตอร์ใดจะทำตรงนี้นะ

Any vector in our left null space can be represented this way.
เวกเตอร์ใดๆในสเปซว่างทางซ้ายสามารถเขียนได้แบบนี้

Now, can I represent any vector with these?
ทีนี้, ผมสามารถแสดงเวกเตอร์ใดๆด้วยเจ้าพวกนี้ได้ไหม?

I can take any vector in Rn and it will map it to some factor in Rm.
ผมสามารถนำเวกเตอร์ใดๆในRnมาแล้วโยงไปหาสมาชิกในRm

We can now rewrite this transformation here as the product of any vector.
เราสามารถเขียนการแปลงนี้ใหม่ว่าเป็นผลคูณของเวกเตอร์ใดๆ

And that's true for any vector that we pick that actually.
และนั่นเป็นจริงสำหรับเวกเตอร์ใดที่เราเลือก

So any vector that's in our column space could be represented this way.
แล้วเวกเตอร์ใดๆที่อยู่ในสเปซคอลัมน์เขียนได้แบบนี้

But now I can represent any vector in r2 as some combination of those.
แต่ตอนนี้สามารถแทนเวกเตอร์ใดๆในR2ด้วยผลรวมของพวกที่เหลือ

I want to give you the sense that it's the shadow of any vector onto this line.
ผมอยากให้คุณเข้าใจว่ามันคือเงาของเวกเตอร์ใดๆเส้นตรงนี้

But any vector here in R3 I will be rotating it counterclockwise around the x-axis.
แต่เวกเตอร์ใดๆในR3นี้จะหมุนมันทวนเข็มนาฬิการอบแกนx

And you might remember, the magnitude of any vector is kind of a Pythagorean theorem.
และคุณอาจจำได้, ขนาดของเวกเตอร์ใดหาได้จากทฤษฏีบทปีทาโกรัส

So any vector in the plane dotted with my normal vector is going to be equal to 0.
แล้วเวกเตอร์ใดๆระนาบดอตกับเวกเตอร์ตั้งฉากจะเท่ากับ0

Orthogonality, by definition, means its dot product with any vector in I is 0.
การตั้งฉาก, ตามนิยามแล้ว, หมายความว่าโปรดัคกับเวกเตอร์ใดๆในlเป็น0

You have to be able to get any vector here with a linear combination of these guys.
คุณต้องสามารถสร้างเวกเตอร์ใดๆตรงนี้ด้วยผลรวมเชิงเส้นของเจ้าพวกนี้

If you just sum these guys up in multiple combinations, you can get any vector up there.
ถ้าคุณรวมเจ้าพวกนี้เข้าหลายๆ รูปแบบ, คุณจะได้เวกเตอร์ใดๆนี้

This just means that I can represent any vector in R2 with some linear combination of a and b.
นี่ก็แค่หมายความว่าสามารถแสดงเวกเตอร์ใดๆในR2ด้วยผลรวมเชิงเส้นของaกับb

Now, the neat thing about this identity matrix becomes evident when you multiply it times any vector.
ทีนี้, สิ่งที่เนี๊ยบเกี่ยวกับเมทริกซ์เอกฐานนี่จะปรากฏชัดเมื่อคุณคูณมันกับเวกเตอร์ใดๆ

You can represent any vector in your subspace by some unique combination of the vectors in your basis.
คุณสามารถแทนเวกเตอร์ใดๆในสับสเปซของคุณด้วยผลรวมเชิงเส้นหนึ่งเดียวของเวกเตอร์ในฐานของคุณ

But because these are the exact same direction, you can't get to any vector that's in a different direction.
แต่เพราะมันมีทิศเดียวกันหมดคุณจึงไม่สามารถหากเวกเตอร์ที่ทิศต่างออกไปได้

Which means that any point, any vector, in your two-dimensional space can be represented by some combination of those two.
ซึ่งหมายความว่าจุดใดๆ, เวกเตอร์ใดๆ, ในสเปซสองมิติสามารถแสดงได้ด้วยผลรวมเชิงเส้นของสองตัวนั้น

EPS vector file, which can scale to any size and be opened with any vector program, like Inkscape which is free.
ไฟล์EPSvectorซึ่งสามารถปรับขนาดใดก็ได้และสามารถเปิดในโปรแกรมvectorใดก็ได้เหมือนกับInkscapeฟรี

So we now know that our normal vector 5, minus 1, minus 1, that I got by taking the cross product of our basis vectors dot any vector in our plane.
เราก็รู้ว่าเวกเตอร์ตั้งฉากคือ5,1,1,ที่เราได้จากครอสโปรดัคของเวกเตอร์ฐานกับเวกเตอร์ใดๆในระนาบของเรา

You can construct a unit vector that goes in the same direction as any vector, essentially just by dividing, or I guess multiplying, that vector times 1 over its length.
คุณสามารถสร้างเวกเตอร์หน่วยที่มีทิศเดียวกับเวกเตอร์ใดๆ, แค่หารเข้าไปหรือจะเรียกว่าคูณ, เวกเตอร์นั่น