What is the translation of " COLUMN VECTOR " in Turkish?

• sütun vektörü

Examples of using Column vector in English and their translations into Turkish

This is a column vector but it has a length of 3, right?
Bu bir sütun vektörü ve uzunluğu 3 di mi?

That equals c a1 times this column vector, times v1.
Bu eşittir, c a 1 çarpı bu sütun vektörü, çarpı v 1.

But we have been over that in a previous video, where you can say this is a transpose of a column vector.
Ama, önceki bir videoda, satır vektörünün sütun vektörünün devriği olduğundan bahsetmiştik.

I have only defined column vectors dotted with other column vectors..
Sadece sütun vektörlerinin iç çarpımını tanımlamıştım.

This is all the possible linear combinations of the column vectors of a.
Bu, Anın sütun vektörlerinin tüm lineer birleşimleri.

In linear algebra, a column vector or column matrix is an"m"× 1 matrix, i.
Doğrusal cebirde sütun vektör veya sütun matris,'' m'' × 1 matrisidir.

A matrix is just really just a way of writing a set of column vectors.
Matrisi, sadece sütun vektörleri kümesi olarak da düşünebiliriz.

That's going to be the first row of A expressed as a column vector, so we can write it like this, 1, minus 1, 2 dot 0, 0, 1.
Anın birinci satırının sütun vektörü hali, 1, eksi 1, 2 ile 0, 0, 1in iç çarpımı.

So I'm going to multiply this row vector times this column vector.
Evet şimdi bu sıra vektörünü bu sütun vektörü ile çarpacağım.

We multiply this row vector times this column vector to get row 1, column 2, right?
Bu sıra vektörü ile bu sütun vektörünü çarpıp sıra 1, sütun 2 yi elde ederiz di mi?

And that's why it's going to cancel out everything but the first term in this column vector.
Bu nedenle de bu sütun vektördeki birinci terim hariç tüm terimleri yok eder.

The first column is going to be A times column vector B1, plus A times the column vector C1.
Birinci sütun eşittir A çarpı b 1 sütun vektörü artı A çarpı c 1 sütun vektörü.

So, this is a row vector and similarly, this is a column vector.
Yani bu bir satır vektörü ve aynı şekilde, bu bir sütun vektörü.

The column space is all of the linear combinations of the column vectors, which another interpretation is all of the values that Ax can take on.
Sütun uzayı, sütun vektörlerinin lineer birleşimleridir, yani A xin alabileceği tüm değerlerdir.

The third column is going to be the matrix A times the column vector 1, 1, 0.
Üçüncü sütun, A matrisi çarpı 1, 1, 0 sütun vektörü.

So the next one, this row of A expressed as a column vector, 1, minus 1, 2, and we're going to dot it with this vector right there, 1, 1, 0.
Bir sonraki işlem, Anın bu satırını sütun vektör, yani 1, eksi 1, 2 olarak yazıp, 1, 1, 0 vektörüyle iç çarpımını lamak.

I'm going to multiply that vector times that row vector times this column vector.
Bu vektörü bu sıra vektörü ile çarpacağım. çarpı bu sütun vektörü.

If our column vectors are linearly independent, if v1, v2, all the way to vn, are linearly independent, then that means that the only solution to Ax equals 0, is that x has to be equal to 0 vector..
Burada ilginç bir durum var. Sütun vektörlerimiz, v 1, v 2, v nye kadar lineer bağımsız ise, A x eşittir 0ın tek çözümü, 0 vektörüdür..

Well we could rewrite this as 4 times this whole column vector, 0, minus 1, 2, and 3.
Bunu bütün sütunu 4 ile çarparak yazabiliriz. Yani( 0, -1, 2, 3)- 2b.

If the entries in the column vector: formula_1are random variables, each with finite variance, then the covariance matrix Σ is the matrix whose("i","j") entry is the covariance: formula_2where: formula_3is the expected value of the"i"th entry in the vector X.
Tanımlama ==Eğer şu sütun vektörü içine: formula_1giren değişkenlerin her biri sonlu varyansı olan rassal degişken iseler, o halde('' i'','' j'') elemanı bir kovaryans olan matris Σ kovaryans matrisi olur:: formula_2burada: formula_3'' X'' vektöründeki'' i'' inci değişkenin beklenen değeri olur.

And if I were to multiply that by soon. column vector matrix xy.
Eğer bu matrisi, x y sütun matrisi ile çarparsam, ve bunu başka bir sütun vektörüne, 7, 6.

There are two main ways to think about the meanings of separate bras and kets:====Bras and kets as row and column vectors====For a finite-dimensional vector space, using a fixed orthonormal basis, the inner product can be written as a matrix multiplication of a row vector with a column vector: :formula_21Based on this, the bras and kets can be defined as: :formula_22:formula_23and then it is understood that a bra next to a ket implies matrix multiplication.
Ayrı bras ve Kets anlamları hakkında düşünmek için iki ana yöntem vardır: ====Bras ve kets satır ve sütun vektörler====Bir sonlu boyutlu vektör uzayı için, bir sabit ortonormal baz kullanılır, iç çarpım bir satır vektör ile bir sütun vektörün bir matris çarpımı olarak yazılabilir:: formula_14Taban olarak, bras ve kets olarak tanımlanabilir:: formula_15: formula_16ve bu anlaşıldı ise bu bir bra sonrası bir ketle matris çarpımı anlamına gelir.

So if you have a 1 and a 0, the 0 is going to cancel out anything but the first term in this column vector.
Eğer sadece 1 ve 0 varsa, 0 bu sütun vektördeki birinci terim hariç diğer terimleri sıfırlayacaktır.

Because this row will have 3 elements because there's 3 columns, and each column vector here will have 3 elements, because there's 3 rows.
Bu sırada üç tane eleman var çünkü üç tane sütun var ve her bi sütun vektörünün üç elemanı var çünkü matrisde üç sıra var.

And then the fourth column in our product vector is going to be the matrix A times the column vector 1, minus 1, 2.
Dördüncü sütun ise, A matrisi çarpı 1, eksi 1, 2 sütun vektörü.

When interpreted as the matrices of the action of a set of orthogonal basis vectors for contravariant vectors in Minkowski space, the column vectors on which the matrices act become a space of spinors, on which the Clifford algebra of spacetime acts.
Minkowski uzayında karşıtdeğişken vektörler için ortogonal taban vektörler kümesinin eylem matrisleri gibi yorumlanır. uzay-zaman eylemlerinin bu Clifford cebri üzerinde spinörlerin bir uzayı matrisleri üzerinde bu sütun vektörler hareket ederler.

Matrix multiplication involves the action of multiplying each row vector of one matrix by each column vector of another matrix.
Matris çarpımı, bir matrisin her bir satır vektörlerinin, diğer matrisin her bir sütun vektörleri ile çarpılmasıdır.

The definition of matrix products is you take the first matrix and multiply times the column vectors of the second matrix.
Matris çarpımı tanımına göre, birinci matrisi ikinci matrisin sütun vektörleriyle çarpıyorsunuz.

The next one is going to be AB2 plus matrix A times the vector C2. And then the nth column is going to be the matrix-- keep going-- A times the column vector Bn, plus matrix A times the column vector C.
Bir sonraki ifade, A b 2 artı A çarpı c 2 olacak.- ninci sütun, A çarpı b n sütun vektörü artı A çarpı c n sütun vektörü olacak.

So the column space is defined as all of the possible linear combinations of these columns vectors.
Sütun uzayı, bu sütun vektörlerinin tüm lineer birleşimleri olarak tanımlanır.