Le terme "self-adjugate square" est un nom composé utilisé en mathématiques et en algèbre linéaire.
/ˈsɛlf.ædʒʊɡeɪt skwɛər/
Un "self-adjugate square" fait référence à une matrice carrée qui est égale à sa propre matrice conjuguée transpose. En d'autres termes, une matrice ( A ) est auto-adjointe si ( A = A^ ), où ( A^ ) représente la matrice conjuguée transpose de ( A ). Ce concept est fréquemment utilisé en mathématiques, notamment en algèbre linéaire et en physique, dans des contextes tels que la mécanique quantique.
En anglais, "self-adjugate square" est principalement utilisé dans des contextes écrits, notamment dans des articles académiques, des livres de mathématiques, et des ressources pédagogiques. Son utilisation dans un contexte oral est moins fréquente en dehors des discussions académiques.
Un carré auto-adjoint présente des propriétés critiques en mécanique quantique.
In linear algebra, we often study self-adjugate squares to understand eigenvalues.
En algèbre linéaire, nous étudions souvent des carrés auto-adjoints pour comprendre les valeurs propres.
A self-adjugate square guarantees real eigenvalues for all eigenvectors.
Le terme "self-adjugate square" n'est pas couramment utilisé dans des expressions idiomatiques en anglais. Toutefois, dans le domaine des mathématiques, on pourrait rencontrer des phrases utilisant des termes proches, bien que moins spécifiques. Voici quelques expressions connues dans le contexte des matrices et de l'algèbre :
"Les valeurs propres des matrices auto-adjointes sont réelles."
"In the realm of self-adjugate squares, symmetry plays a vital role."
Le mot "self" vient de l'anglais ancien "seolfa," signifiant "soi-même," tandis que "adjugate" est dérivé du latin "adiugare," signifiant "joindre" ou "assujettir." "Square," quant à lui, provenant de l'anglais ancien "sware," désigne une figure géométrique à quatre côtés.
Hermitian matrix (matrice hermitienne)
Antonymes :
Ce terme est donc assez spécialisé et est plus courant dans des contextes académiques où l'usage de la terminologie mathématique précise est essentiel.