Translation for "eigenvalues" to finnish

Eigenvalues

• ominaisarvot

Translation examples

ominaisarvot

Perform vector and matrix operations, including eigenvalues and eigenvectors
Vektori- ja matriisi-operaatioiden käyttö, mukaan lukien ominaisarvot ja ominaisvektorit

1 Free Calculate determinant, inverse, kernel, rank, eigenvalues of a matrix.
1 Ilmainen Laske tekijä, käänteinen, kernel, sijoitus, ominaisarvot matriisi.

so all the Ak are similar and hence they have the same eigenvalues.
joten kaikki Ak:t ovat similaarisia matriiseja ja siten niillä on samat ominaisarvot.

For example, the largest eigenvalues of resource space covariance matrix are attenuated according to models' coupling coefficients qi:
Esimerkiksi, resurssiavaruuden kovarianssimatriisin suurimmat ominaisarvot vaimenevat mallivektorien kytkentäkertoimien qi mukaan:

In two variables, the determinant can be used, because the determinant is the product of the eigenvalues.
Kahden muuttujan tapauksessa voidaan laskea Hessen matriisin determinantti, mikä olennaisesti on ominaisarvojen tulo.

If it is positive then the eigenvalues are both positive, or both negative.
Jos determinantti on positiivinen, on molemmat ominaisarvot joko negatiivisia tai positiivisia, jolloin kyseessä on lokaali minimi tai maksimi.

In this case, n has two eigenvalues that can be labeled n1 and n2. n can be diagonalized by:
Tässä tapauksessa taitekertoimella n on kaksi ominaisarvoa, joille voidaan käyttää merkintöjä n1 ja n2.

The measuring procedure is processed by a series of measuring points, and the corresponding geometric eigenvalues are extracted to obtain the required measurement results.
Mittausmenetelmä käsitellään sarjalla mittauspisteitä ja vastaavat geometriset ominaisarvot uutetaan tarvittavien mittaustulosten saamiseksi.

For such a material, the refractive index tensor n, will in general have three distinct eigenvalues that can be labeled na, nβ and nγ.
Sellaisten aineiden taitekerroin on esitettävä tensirina n, jolla yleensä on kolme eri ominaisarvoa, na, nβ ja nγ.

In this case, the term eigenvector is used in a somewhat more general meaning, since the Fock operator is explicitly dependent on the orbitals and their eigenvalues.
Tässä yhteydessä termiä ominaisvektori käytetään tavanomaista laajemmassa mielessä, koska Fockin operaattori riippuu eksplisiittisesti orbitaaleista ja niiden ominaisarvoista.

QR algorithm In numerical linear algebra, the QR algorithm is an eigenvalue algorithm: that is, a procedure to calculate the eigenvalues and eigenvectors of a matrix.
QR-algoritmi on lineaarialgebrassa ominaisarvojen laskennassa käytetty algoritmi, eli menetelmä, jolla lasketaan matriisien ominaisarvoja.

The constant λ {\displaystyle \lambda } is an eigenvalue.
Kuitenkin annettua ominaisarvoa λ vastaa yksiulotteinen ominaisavaruus.

All eigenvalues of the autocorrelation matrix are real and positive.
Itseadjungoidun matriisin kaikki ominaisarvot ovat reaalisia.

The eigenvalues of a diagonal matrix are the diagonal elements themselves.
Kolmiomatriisin ominaisarvot ovat matriisin diagonaalilla olevat alkiot.

Eigenvectors of distinct eigenvalues of a normal matrix are orthogonal.
Symmetrisen matriisin eri ominaisarvoihin liittyvät ominaisvektorit ovat ortogonaalisia.

Generalized eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
Eri suuruisiin ominaisarvoihin liittyvät ominaisvektorit ovat toisiinsa nähden ortogonaalisia.

In practice, eigenvalues of large matrices are not computed using the characteristic polynomial.
Käytännössä suurten matriisien ominaisarvoja ei lasketa karakteristisen polynomin avulla.

The concept of eigenvalues and eigenvectors extends naturally to arbitrary linear transformations on arbitrary vector spaces.
Spektrilauseessa kuvastuu ominaisarvojen ja -vektoreiden käyttökelpoisuus karakterisoida lineaarinen muunnos yksikäsitteisesti.

It is a homology, if the matrix has another eigenvalue and is therefore diagonalizable.
Se on homologia, jos matriisilla on toinenkin ominaisarvo, jolloin se on dia­gonali­soituva.

Moreover, since A and B are Hermitian matrices, their eigenvalues are all real numbers.
Jos A ja B ovat symmetrisiä reaalikertoimisia matriiseja, on A:n ja B:n ominaisarvot reaaliset.