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向量

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normed space

赋范线性空间

除了加法和 数乘,这里进一步加入了一些运算,比如加入范数去表达"向量的长度"或者"元素的距 离",这样的空间叫做"赋范线性空间"(normed space),再进一步的,可以加入内积运 算,这样的空间叫"内积空间"(Inner product space).

null set

空集,零集

null hypothesis 原假设,零假设,虚假设 | null set 空集,零集 | null vector 零向量,零矢量

null transformation

零变换

null system 零系 | null transformation 零变换 | null vector 零向量

opposite sign

导号

opposite sides 对边 | opposite sign 导号 | opposite vector 反向向量

opposite vertex

对顶

opposite vector 反向向量 | opposite vertex 对顶 | opposition 对立

extreme optimal strategy

极最优策略

extreme operating conditions 最恶劣使用条件 | extreme optimal strategy 极最优策略 | extreme optimal vector 极最优向量

orthogonal matrix

正交矩阵

orthogonally diagonalizable matrix 矩阵的正交对角化 | orthogonal matrix 正交矩阵 | orthogonal set 正交向量

orthogonal subspaces

正交次空間

Orthogonal regression 正交回归 | Orthogonal subspaces 正交次空间 | Orthogonal vector 正交向量

orthogonal wavelet transformation

正交子波變換

正交向量 orthogonal vector | 正交子波变换 orthogonal wavelet transformation | 可正交码 orthogonalizable code

orthogonality

正交

我个人觉得,学习线性代数,最重要的不是去熟练矩阵运算和解方程的方法--这些在实际工作中MATLAB可以代劳,关键的是要深入理解几个基础而又重要的概念:子空间 (Subspace),正交(Orthogonality),特征值和特征向量(Eigenvalues and eigenvectors),

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