"Matrix reduction" es un sustantivo compuesto.
/ˈmeɪtrɪks rɪˈdʌkʃən/
"Matrix reduction" se refiere al proceso de simplificar o transformar una matriz en una forma más manejable, que a menudo es esencial en matemáticas y computación, particularmente en el álgebra lineal y el análisis de datos. Este término se usa principalmente en contextos académicos y técnicos, por lo que es más común en la escritura que en el habla cotidiana.
El proceso de reducción de matriz es vital para resolver sistemas de ecuaciones lineales.
Researchers often apply matrix reduction techniques to handle large datasets.
Los investigadores a menudo aplican técnicas de reducción de matriz para manejar grandes conjuntos de datos.
Understanding matrix reduction can greatly enhance your ability to work with linear transformations.
Aunque "matrix reduction" no es una frase que forme parte de expresiones idiomáticas en inglés, se relaciona con varias terminologías en matemáticas y computación. Aquí hay algunas frases que muestran el contexto en que "matrix reduction" puede aparecer.
Cuando se trata de análisis de datos complejos, la reducción de matriz te ahorrará mucho tiempo y esfuerzo.
Matrix reduction is often the first step in preparing data for a machine learning algorithm.
La reducción de matriz es a menudo el primer paso en la preparación de datos para un algoritmo de aprendizaje automático.
Mastering matrix reduction can open doors to advanced computational techniques.
La palabra "matrix" proviene del latín "matrix", que significa "útero", o "origen", y se ha adaptado en el contexto matemático para referirse a una tabla bidimensional de números. "Reduction" proviene del latín "reductio", que significa "llevar de vuelta" o "hacer más pequeño". Ambas palabras han sido adoptadas en el lenguaje técnico para indicar un proceso de transformación o simplificación.
Sinónimos: - Transformación de matriz - Simplificación de matriz
Antónimos: - Aumento de matriz - Complejidad de matriz
La frase "matrix reduction" es bastante especializada y se utiliza principalmente en contextos académicos y profesionales relacionados con matemáticas, ingeniería y análisis de datos.