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positive variation:正变差

positive term series 正项级数 | positive variation 正变差 | positively definite eigenvalue problem 正定特盏问题

positively definite sequence of numbers:正定数列

positively definite eigenvalue problem 正定特盏问题 | positively definite sequence of numbers 正定数列 | positively definite variational problem 正定变分问题

regular domain:正则域

regular dodecahedron 正十二面体 | regular domain 正则域 | regular eigenvalue problem 正则特盏问题

regular element:正则元素

regular eigenvalue problem 正则特盏问题 | regular element 正则元素 | regular embedding 正则嵌入

repeated measurement:重复测量

粒子群算法:repeated eigenvalue | 重复测量:Repeated measurement | 重复序列:repeated sequences

S eigenvector matrix:(特征向量矩阵)

rotation matrix 旋转矩阵 | S eigenvector matrix(特征向量矩阵) | diagonal eigenvalue matrix 对角特征值矩阵

self adjoint element:自伴元

self adjoint eigenvalue problem 自伴特盏问题 | self adjoint element 自伴元 | self adjoint linear mapping 自伴线性映射

semidefinite kernel:半定核

semidefinite eigenvalue problem 半定特盏问题 | semidefinite kernel 半定核 | semidefinite operator 半定算子

simple domain:单叶域

simple cycle 简单循环 | simple domain 单叶域 | simple eigenvalue 简单特盏

square matrix:方(矩)阵

我们选择了每900 秒内所有的资料(A) 计算特徵值(eigenvalue) 和特徵向量(eigenvector). 因为特徵值和特徵向量的计算必须为一个方矩阵(square matrix),因此我们透过singularvalue decomposition (SVD)求解.

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