Nom
/ɔːrˈθoʊɡəˌnælɪti ˈprɪnsəpəl/
Le terme "orthogonality principle" désigne un concept utilisé en mathématiques, notamment en algèbre linéaire, en statistiques, et dans le domaine de la physique. En général, il se réfère à la propriété selon laquelle deux vecteurs sont orthogonaux s'ils sont perpendiculaires l'un à l'autre, ce qui signifie que leur produit scalaire est nul. Le principe d'orthogonalité est fondamental dans diverses applications, y compris dans la théorie des signaux, l'analyse des systèmes et le traitement des données.
Ce terme est principalement utilisé dans des contextes académiques et techniques, notamment dans des discussions mathématiques et scientifiques. Il est plus courant dans un contexte écrit, mais peut également être rencontré dans des discussions orales entre professionnels qualifiés.
"Le principe d'orthogonalité joue un rôle clé dans le traitement du signal."
"Understanding the orthogonality principle is essential for mastering linear algebra."
"Comprendre le principe d'orthogonalité est essentiel pour maîtriser l'algèbre linéaire."
"In physics, the orthogonality principle helps simplify complex problems."
Le terme "orthogonality" n'est pas souvent utilisé dans des expressions idiomatiques courantes dans la langue anglaise, mais il est un concept central dans des contextes techniques.
"Les vecteurs doivent satisfaire à la condition d'orthogonalité pour être correctement alignés."
"You can derive many properties from the orthogonality assumption in your calculations."
Le mot "orthogonality" dérive du grec "orthos" qui signifie "droit" ou "correct", et "gonia" qui signifie "angle". Dans le contexte mathématique, cela se réfère à l'idée d'angles droits entre des vecteurs dans un espace euclidien.
Perpendicularity (perpendicularité) dans certains contextes.
Antonymes :
En conclusion, le principe d'orthogonalité est un concept essentiel dans plusieurs disciplines, offrant une compréhension fondamentale des relations spatiales et analytiques. Dans plusieurs domaines techniques, sa connaissance est cruciale pour la manipulation et l'analyse des données et des systèmes.