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对角线的

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common factor

共同因素

3.因素分析假设个体在变 上之得分,分为 个部分组成,一是各变 共有的成分,即共同因素(common factor)或潜在因素(latent factor);另一个是各变 独有的成分,主轴因素法是将相关矩阵中的对角线,由原先的1 改为共同性(communalities) 取

diagonal morphism

对角射

diagonal method 对角线法 | diagonal morphism 对角射 | diagonal of a determinant 行列式的对角线

identity matrix

单位矩阵

此外,eye( ) 是 I 的谐音,也就是制造单位矩阵 (identity matrix) 的意思. 例如 eye(3) 制造一个 3 乘 3 的单位方阵. 亦即 1 0 0 0 1 0 0 0 1 不过,单位矩阵也可以不是方阵. 例如 eye(2,3) 就制造一个 2 乘 3 的矩阵,它的对角线元素全是 1 而其他元素都是 0. 亦即 1 0 0 0 1 0

Godel incompleteness theorem

哥德尔不完全性定理

这就决定了"实无限"观总是用"有限性"的"方法"去处理、对待一个"无限性"的客体,从而带来一个又一个更大、更坏的"矛盾",比如说下文将阐述的"Cantor(康托)对角线法"、无限交换悖论,还有"最大基数悖论"、"最大序数悖论"和"哥德尔不完全性

inverse matrix

反矩阵

迹数(trace),也就是对角线数据的总和,转置矩阵(Transpose Matrix),则是将矩阵数据列跟栏对调将横的数据变成直的,反矩阵(Inverse Matrix)它的定义为与目标矩阵相乘可以得到单位矩阵,为一个可逆矩阵.上面的结果用单纯的CV_LU是无解的,

Lorenz curve

洛伦茨曲线

洛伦茨曲线(Lorenz curve)是形貌社会产业或收入或它们的组合在住民之间分配后孕育发生的不均匀水平的图形,见图1所示. 在图1中,横座标表现住民累积生齿数百分比,纵座标表现累历年收入的百分比. 对角线OM表现一种理论上可能的分配效果,

Lower triangular matrix

下三角矩阵

以图10.5(a) 的下三角矩阵 (lower triangular matrix) 及图10.5(b) 的上三角矩阵 (upper triangular matrix) 为例,如果是使用二维阵列来存放,将会浪费许多记忆体,因为下三角矩阵的对角线上方及上三角矩阵为的对角线下方均为0,

Meno

<美诺>

根据柏拉图(Platon)所著>(Meno)中记载,在公元前5世纪,苏格拉底(Socrates)曾用巧妙的提问,去引导一个小奴隶发现以一个正方形的对角线为边的正方形,其面积是原正方形面积的两倍(苏格拉底与奴隶之间的具体对话,

square matrix

方阵

行列式可以是 m n 矩阵,但是一般我们常碰到的问题都是解决 n n 矩阵的行列式问题,也就是方阵(square matrix)的行列式问题,因此我们可以利用行列式的性质,以高斯消去法将方阵化简成上三角矩阵之后,则该方阵的行列式值即为对角线元素相乘之值.

transpose matrix

转置矩阵

迹数(trace),也就是对角线数据的总和,转置矩阵(Transpose Matrix),则是将矩阵数据列跟栏对调将横的数据变成直的,反矩阵(Inverse Matrix)它的定义为与目标矩阵相乘可以得到单位矩阵,为一个可逆矩阵.上面的结果用单纯的CV_LU是无解的,

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