What is the translation of " LINEAR ALGEBRA " in Vietnamese?

• đại số tuyến tính

Examples of using Linear algebra in English and their translations into Vietnamese

Products in linear algebra.
Tích trong đại số tuyến tính.

Would any of you complain if this was the case about doing linear algebra?
Có ai trong các bạn phàn nàn rằng nếu như đây là 1 ví dụ về làm tuyến tính trong đại số?

Graduate study must see Yongle Emperor linear algebra sprint video and notes. rar.
Nghiên cứu sau đại học phải xem Yongle Hoàng đế tuyến tính đại số chạy nước rút video và ghi chú. rar.

Linear algebra gives us a notation and a set of things or a set of operations that we can do with matrices and vectors.
Tuyến tính đại số cho chúng ta một ký hiệu và một bộ điều hoặc một tập hợp các hoạt động của chúng tôi có thể làm gì với ma trận và vectơ.

Other products in linear algebra.
Các tích khác trong đại số tuyến tính.

And I will quickly review the linear algebra you need in order to implement and use the more powerful versions of linear regression.
Và tôi sẽ nhanh chóng xem xét các tuyến tính đại số bạn cần để thực hiện và sử dụng các phiên bản mạnh hơn của tuyến tính hồi quy.

Edit: One more thing. Linear algebra.
Chỉnh sửa: Một điều nữa. Linear algebra.

And here is what we call a vector in linear algebra where the four numbers here are the prices of the four houses that we saw on the previous slide.
Và đây là những gì chúng tôi gọi một vector trong đại số tuyến tính nơi bốn con số ở đây là giá cả bốn nhà rằng chúng ta thấy trên các trượt trước đó.

Let's get started with our linear algebra review.
Hãy bắt đầu với xét đại số tuyến tính của chúng tôi.

Queue theory is employed in modelling queue and processing times in production systems while mathematical optimization draws heavily from multivariate calculus and linear algebra.
Lý thuyết xếp hàng được sử dụng trong mô hình hóa hàng đợi và thời gian xử lý trong các hệ thống sản xuất trong khi tối ưu hóa toán học rút ra rất nhiều từ phép tính đa biến và đại số tuyến tính.

In fact, throughout the rest of these videos on linear algebra review, I will be using one index vectors.
Trong thực tế, trong suốt phần còn lại những video trên đại số tuyến tính xem xét, tôi sẽ sử dụng một trong những chỉ số vectơ.

And the special matrices, like the identity matrix I want to tell you about, in the next and final video now linear algebra review.
Và ma trận đặc biệt, như các nhận dạng ma trận tôi muốn cho bạn biết về, trong kế tiếp và cuối cùng xem lại video của đại số tuyến tính bây giờ.

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.
Và các bài giảng ghi chú trên trang web của khóa học cũng có con trỏ để bổ sung đại số tuyến tính tài nguyên mà bạn có thể sử dụng để tìm hiểu thêm về đại số tuyến tính của mình.

If you have seen advanced linear algebra before so some you may have taken a class with advanced linear algebra, you might know that there exists a solution for numerically solving for the minimum of the cost function.
Nếu bạn đã nhìn thấy tiên tiến đại số tuyến tính trước khi vì vậy một số bạn có thể đã lấy một lớp học với nâng cao đại số tuyến tính, bạn có thể biết rằng có tồn tại một giải pháp để tính giải quyết cho các tối thiểu của hàm chi phí.

Some areas of mathematics that fall under the classification abstract algebra have the word algebra in their name; linear algebra is one example.
Một số lĩnh vực của toán học thuộc về đại số trừu tượng có tên gắn với đại số; đại số tuyến tính là một ví dụ.

It turns out in order to implement machine learning algorithms we need only the very, very basics of linear algebra and you will be able to very quickly pick up everything you need to know in the next few videos.
Nó chỉ ra để thực hiện các thuật toán học máy chúng ta cần chỉ rất, rất cơ bản của đại số tuyến tính và bạn sẽ có thể rất một cách nhanh chóng nhận tất cả mọi thứ bạn cần biết trong kế tiếp vài video.

I am going to quickly tell you about a couple of special matrix operations, and after that you know everything you need to know about linear algebra for this course.
Tôi sẽ nhanh chóng cho bạn biết về một vài đặc biệt ma trận hoạt động, và sau khi rằng bạn biết tất cả mọi thứ bạn cần để biết về đại số tuyến tính cho khóa học này.

Students with excellent skills in data and signal processing, linear algebra, probability, and programming will thrive in this programme, which provides opportunities to solve real-world problems and to create new innovative solutions.
Học sinh có kỹ năng tuyệt vời về xử lý dữ liệu và tín hiệu, đại số tuyến tính, xác suất và lập trình sẽ phát triển mạnh trong chương trình này, điều này mang đến cơ hội giải quyết các vấn đề trong thế giới thực và tạo ra các giải pháp sáng tạo mới.

So by now hopefully you know how to add and subtract matrices as well as multiply them and you also know how, what are the definitions of the inverses and transposes of a matrix and these are the main operations used in linear algebra for this course.
Để bây giờ hy vọng rằng bạn biết làm thế nào để thêm và trừ ma trận cũng như nhân chúng và bạn cũng biết làm thế nào, những gì là định nghĩa sự ngược và transposes của ma trận và đây là những hoạt động chính được sử dụng trong đại số tuyến tính khóa học này.

So, in case, in case you're not familiar with linear algebra or in case linear algebra seems like a complicated, scary concept for those of you who have never seen it before, don't worry about it.
Vì vậy, trong trường hợp, trong trường hợp bạn không phải là quen thuộc với đại số tuyến tính hoặc trong trường hợp đại số tuyến tính có vẻ giống như một khái niệm phức tạp, đáng sợ cho những người bạn của những người đã không bao giờ nhìn thấy nó trước, đừng lo lắng về nó.

Students will have the opportunity to leverage cutting-edge cloud computing resources and use an array of techniques and theories such as linear algebra and distributed storage and processing- all to identify trends and solve problems with big data.
Học sinh sẽ có cơ hội tận dụng các tài nguyên điện toán đám mây tiên tiến và sử dụng một loạt các kỹ thuật và lý thuyết như đại số tuyến tính và lưu trữ và xử lý phân tán- tất cả để xác định xu hướng và giải quyết các vấn đề với dữ liệu lớn.

In linear algebra, a basis of a vector space V is a linearly independent subset B such that every element of V is a linear combination of B. Because of the empty sum convention, the zero-dimensional vector space V={0} has a basis, namely the empty set.
Trong đại số tuyến tính, cơ sở của một không gian vector V là tập con độc lập tuyến tính B sao cho mỗi phần tử của V kết hợp tuyến tính với B. Do quy ước tổng rỗng tồn tại, không gian vector 0- chiều V={ 0} có một cơ sở là tập hợp rỗng.

For example, at one point during the Netflix Prize someone with the screen name Simon Funk posted on his blog a proposed solution based on a singular value decomposition, an approach from linear algebra that had not been used previously by other participants.
Ví dụ, tại một thời điểm trong quá trình giải Netflix người có tên màn hình Simon Funk đăng trên blog một giải pháp đề xuất của ông dựa trên một phân hủy giá trị độc đáo, một cách tiếp cận từ đại số tuyến tính mà đã không được sử dụng trước đó bởi người tham gia khác.

Students must have completed an undergraduate degree, not necessarily in mathematics, but must have completed linear algebra and at least three semesters of calculus(equivalent to Math 231, Math 232 and Math 233 at Roosevelt) with grades of C- or higher and with a B(3.0) average.
Học sinh phải hoàn tất một văn bằng đại học, không nhất thiết trong toán học, nhưng phải hoàn thành đại số tuyến tính và ít nhất ba học kỳ học tính toán( tương đương với 231 Toán, Toán và Toán 232 233 tại Roosevelt) có điểm C- hoặc cao hơn và với một B( 3,0) trung bình.

It turns out linear algebra isn't just useful for linear regression models but these ideas of matrices and vectors will be useful for helping us to implement and actually get computationally efficient implementations for many later machines learning models as well.
Nó chỉ ra đại số tuyến tính không phải là chỉ hữu ích cho hồi quy tuyến tính các mô hình, nhưng những ý tưởng của ma trận và vectơ sẽ hữu ích cho việc giúp chúng tôi triển khai và thực sự có được triển khai hiệu quả computationally cho nhiều sau đó máy học tập mô hình là tốt.

If you haven't seen matrices and vectors before, so if all of this, everything on this slide is brand new to you or if you have seen linear algebra before, but it's been a while so you aren't completely familiar with it anymore, then please watch the next set of videos.
Nếu bạn không nhìn thấy ma trận và vectơ trước, vì vậy nếu tất cả điều này, tất cả mọi thứ trên slide này là thương hiệu mới cho bạn hoặc nếu bạn đã nhìn thấy tuyến tính đại số trước khi, nhưng nó là một lúc để bạn không hoàn toàn quen thuộc với nó nữa, sau đó xin vui lòng xem tập tiếp theo của video.

Matrix multiplication is thus a basic tool of linear algebra, and as such has numerous applications in many areas of mathematics, as well as in applied mathematics, statistics, physics, economics, and engineering.[2][3] Computing matrix products is a central operation in all computational applications of linear algebra.
Do đó, nhân ma trận là một công cụ cơ bản của đại số tuyến tính, và như vậy có rất nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực toán học, cũng như trong toán học ứng dụng, thống kê, vật lý, kinh tế và kỹ thuật.[ 2][ 3] Tính toán các tích ma trận là một hoạt động trung tâm trong tất cả các ứng dụng tính toán của đại số tuyến tính.

But if these, concepts, if you're slightly uncertain what these blocks of numbers or these matrices of numbers mean, then please take a look of the next set of videos and, it will very quickly teach you what you need to know about linear algebra in order to program machine learning algorithms and deal with large amounts of data.
Nhưng nếu những, khái niệm, nếu bạn là một chút không chắc chắn những gì các khối số điện thoại hoặc các ma trận có nghĩa là số điện thoại, sau đó hãy xem xét của tập tiếp theo của dạy, video và nó sẽ rất nhanh chóng cho bạn những gì bạn cần biết về đại số tuyến tính trong đặt hàng để chương trình machine learning algorithms và đối phó với một lượng lớn dữ liệu.

Quadratic forms occupy a central place in various branches of mathematics, including number theory, linear algebra, group theory(orthogonal group), differential geometry(Riemannian metric, second fundamental form), differential topology(intersection forms of four-manifolds), and Lie theory(the Killing form).
Các dạng toàn phương chiếm vị trí trung tâm trong nhiều nhánh toán học khác nhau, bao gồm lý thuyết số, đại số tuyến tính, lý thuyết nhóm( nhóm trực giao), hình học vi phân( metric Riemann, dạng cơ bản thứ hai), tô pô vi phân( dạng giao của 4- đa- tạp) và lý thuyết Lie( dạng Killing).

In linear algebra, a QR decomposition, also known as a QR factorization or QU factorization is a decomposition of a matrix A into a product A= QR of an orthogonal matrix Q and an upper triangular matrix R. QR decomposition is often used to solve the linear least squares problem and is the basis for a particular eigenvalue algorithm, the QR algorithm.
Trong đại số tuyến tính, phân rã QR, còn được gọi là phân tích nhân tố QR hoặc phân tích nhân tố QU là phân rã ma trận A thành tích A= QR của ma trận trực giao Q và ma trận tam giác trên R. Phân rã QR thường được sử dụng để giải quyết vấn đề bình phương tối thiểu tuyến tính và là cơ sở cho một thuật toán eigenvalue cụ thể, thuật toán QR.