Загрузка страницы

Ортогональное дополнение. Пример

Телеграм-канал магистратуры: http://t.me/ad_samgtu
Паблик ВК магистратуры: http://vk.com/ad.samgtu

Частные курсы. Telegram, WhatsApp, Viber: +7 (927) 74-69-502; VK: https://vk.com/id195593573

--------------------------------

Как построить ортогональное дополнение, если подпространство задано при помощи линейной системы.

--------------------------------

Ортогональное дополнение определяется по отношению к какому-либо подпространству, а подпространство можно задать двумя способами: либо как линейную систему, либо как линейную оболочку. Если подпространство задано как линейная система, то сначала нужно решить эту систему и найти фундаментальную систему решений, это будет базис подпространства. А потом найти все векторы, ортогональные базису, результат сразу же записывается как еще одна линейная система.

--------------------------------

Просмотрите видео по теме «Ортогональное дополнение», затем перейдите к вопросам по теме «Ортогональное дополнение», попробуйте самостоятельно ответить на вопросы, и, наконец, проверьте себя, просмотрев ответы на вопросы по теме «Ортогональное дополнение».

--------------------------------

Ортогональное дополнение. Тема
https://youtu.be/l2lZWDmDyPs

Ортогональное дополнение. Пример
https://youtu.be/k7FYrEg9YpQ

Ортогональное дополнение. Еще один пример
https://youtu.be/iOAtaTnrt8I

Ортогональное дополнение. Вопросы
https://youtu.be/kyUFcQSvQQo

Ортогональное дополнение. Ответы
https://youtu.be/9PJkrDngbeI

Видео Ортогональное дополнение. Пример канала Матан
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
27 июня 2019 г. 16:02:40
00:07:00
Другие видео канала
Корреляция. Комбинаторный перебор признаковКорреляция. Комбинаторный перебор признаковОтбор компонент. Комбинаторное исключение компонентОтбор компонент. Комбинаторное исключение компонентЛинейная регрессия в sklearn. Непосредственный прогноз и метод predictЛинейная регрессия в sklearn. Непосредственный прогноз и метод predictЛинейные отображения. ВопросыЛинейные отображения. ВопросыПриведение квадратичной формы к каноническому виду. ВопросыПриведение квадратичной формы к каноническому виду. ВопросыСвойства определителей. ВопросыСвойства определителей. ВопросыОбратные матрицы. ОтветыОбратные матрицы. ОтветыРешение неоднородных линейных систем. ОтветыРешение неоднородных линейных систем. ОтветыЛинейная регрессия в sklearn. Обучение одномерной моделиЛинейная регрессия в sklearn. Обучение одномерной моделиКоррелирующие признаки. Тепловая карта на больших размерностяхКоррелирующие признаки. Тепловая карта на больших размерностяхСингулярные разложения. Свойства ортогональных матрицСингулярные разложения. Свойства ортогональных матрицВизуализация в matplotlib. Координатная сеткаВизуализация в matplotlib. Координатная сеткаПолиномиальная регрессия. Визуализация квадратичной моделиПолиномиальная регрессия. Визуализация квадратичной моделиСингулярные разложения. Пример неверного решенияСингулярные разложения. Пример неверного решенияОсновные преобразования плоскости. ВопросыОсновные преобразования плоскости. ВопросыЭллипсы. ОтветыЭллипсы. ОтветыЛинейная регрессия в sklearn. Импорт библиотекЛинейная регрессия в sklearn. Импорт библиотекМассивы numpy. Действия с двумерными массивамиМассивы numpy. Действия с двумерными массивамиДатафреймы pandas. Замена строковых значений на числовыеДатафреймы pandas. Замена строковых значений на числовыеРешение однородных линейных систем. ОтветыРешение однородных линейных систем. ОтветыКритерий Сильвестра. ОтветыКритерий Сильвестра. Ответы
Яндекс.Метрика