linear dimension - vertaling naar russisch
Diclib.com
Woordenboek ChatGPT
Voer een woord of zin in in een taal naar keuze 👆
Taal:

Vertaling en analyse van woorden door kunstmatige intelligentie ChatGPT

Op deze pagina kunt u een gedetailleerde analyse krijgen van een woord of zin, geproduceerd met behulp van de beste kunstmatige intelligentietechnologie tot nu toe:

  • hoe het woord wordt gebruikt
  • gebruiksfrequentie
  • het wordt vaker gebruikt in mondelinge of schriftelijke toespraken
  • opties voor woordvertaling
  • Gebruiksvoorbeelden (meerdere zinnen met vertaling)
  • etymologie

linear dimension - vertaling naar russisch

PROCESS OF REDUCING THE NUMBER OF RANDOM VARIABLES UNDER CONSIDERATION
Dimension reduction; Dimensionality Reduction; Dimensionality reduction algorithm; Linear dimensionality reduction
  • A visual depiction of the resulting LDA projection for a set of 2D points.
  • A visual depiction of the resulting PCA projection for a set of 2D points.

linear dimension      

общая лексика

линейный размер

linear dimensions         
  • 200x200px
  • Angle
  • Polar system
  • Geographic system
  • Number line
  • Cartesian system (3d)
  • Cylindrical system
  •  Two parallel cubes <!--ABCDEFGH and IJKLMNOP--> can be connected to form a [[tesseract]]<!-- (corners marked as ABCDEFGHIJKLMNOP)-->.
 }}
  • Spherical system
  • projection]].
MAXIMUM NUMBER OF INDEPENDENT DIRECTIONS WITHIN A MATHEMATICAL SPACE
Extradimensional; High-dimensional; Dimensionality; Dimension theory; 2-dimensions; Dimensional; Higher dimension; Higher dimensions; WxHxD; N-dimensional space; Transdimensional; N-dimensional; Transdimensionalism; High dimensional; Four dimensional; One dimension; Inter-dimensional; Spatial dimension; Spatial dimensions; Dimension (mathematics); K-dimensional; Higher-dimensional space; Four dimensiional; Dimensional space; Dimentions; Demension; Linear Dimensions; High-dimensional space; Dimention; Unidimensional; Dimensions; High-dimensional spaces; Higher-dimensional; Multidimensional geometry; Ninth dimension; Dimension of a manifold; 9-dimensional space; Dimension (mathematics and physics); Multi-dimensional space; Dimension (topology); Twelve-dimensional space; Thirteen-dimensional space; Fourteen-dimensional space; Fifteen-dimensional space; High-dimensional vector space; Temporal dimension; Temporal dimensions; Multidimensionality theory; Nine-dimensional; Time dimension; Spacial dimension; Nine-dimensional space
линейные размеры
finite-dimensional         
NUMBER OF VECTORS IN ANY BASIS OF THE VECTOR SPACE
Linear algebra/Dimension of a vector space; Dimension of a vector space; Dimension (linear algebra); Vector space dimension; Finite-dimensional; Hamel dimension; Finite-dimensional vector space; Algebraic dimension; Infinite-dimensional space; Finite dimensional; Linear Algebra/Dimension of a Vector Space; Infinite-dimensional vector space; Infinite-dimensional; Vector dimension; Infinite-dimensional vectors; Dimension (Vector space); Dimension (Vector Space); Infinite dimensional space; Infinite Dimensional vectors; Finite-dimension

общая лексика

конечно-мерный

конечномерный

Definitie

Размерность
I Разме́рность (число измерений)

геометрической фигуры, число, равное единице, если фигура есть линия; равное двум, если фигура есть поверхность; равное трём, если фигура представляет собой тело. С точки зрения аналитической геометрии Р. фигуры равна числу координат, нужных для определения положения лежащей на этой фигуре точки; например, положение точки на кривой определяется одной координатой, на поверхности - двумя координатами, в трёхмерном пространстве - тремя координатами. Геометрия до середины 19 в. занималась только фигурами первых трёх Р. С развитием в середине 19 в. понятия о многомерном пространстве (См. Многомерное пространство) геометрия начинает заниматься фигурами любой Р. Простейшими фигурами размерности m являются m-мерные многообразия (См. Многообразие); m-мерное многообразие, расположенное в n-меpном пространстве, задаётся при помощи n - m уравнений (например, линия, т. е. одномерное многообразие, в трёхмерном пространстве задаётся 3 - 1 = 2 уравнениями). Положение точки на m-мерном многообразии определяется "криволинейными" координатами (например, положение точки на сфере определяется её "географическими координатами" - долготой и широтой; аналогично на торе). Приведённые выше положения справедливы лишь при некоторых ограничительных предположениях. Действительно общее определение Р. любого замкнутого ограниченного множества, лежащего в n-mepном евклидовом пространстве, было дано П. С. Урысоном: оказывается, для того чтобы такое множество имело размерность ≤ m, необходимо и достаточно, чтобы оно при любом ε > 0 допускало ε-Покрытие (замкнутыми множествами, имеющими кратность ≤ n + 1). Приведённое выше общее определение Р. допускает естественное обобщение на очень широкие классы топологических пространств (См. Топологическое пространство). Урысон построил в 1921 теорию Р. - одну из глубоких теорий современной топологии. Своим дальнейшим развитием теория Р. обязана главным образом советским математикам (П. С. Александров, Л. С. Понтрягин и др.).

Лит.: Александров П. С., Пасынков Б. А., Введение в теорию размерности, М., 1973.

II Разме́рность

физической величины, выражение, показывающее, во сколько раз изменится единица физической величины при изменении единиц величин, принятых в данной системе за основные. Р. представляет собой одночлен, составленный из произведения обобщённых символов основных единиц в различных (целых или дробных, положительных или отрицательных) степенях, которые называются показателями Р. Так, например, Р. скорости LT-1, где Т представляет собой Р. времени, а L - Р. длины. Эти символы обозначают единицы времени и длины независимо от их конкретного размера (секунда, минута, час, метр, сантиметр и т.д.). В ряде случаев Р. позволяет устанавливать связи между соответствующими величинами (подробнее см. Размерностей анализ).

Wikipedia

Dimensionality reduction

Dimensionality reduction, or dimension reduction, is the transformation of data from a high-dimensional space into a low-dimensional space so that the low-dimensional representation retains some meaningful properties of the original data, ideally close to its intrinsic dimension. Working in high-dimensional spaces can be undesirable for many reasons; raw data are often sparse as a consequence of the curse of dimensionality, and analyzing the data is usually computationally intractable (hard to control or deal with). Dimensionality reduction is common in fields that deal with large numbers of observations and/or large numbers of variables, such as signal processing, speech recognition, neuroinformatics, and bioinformatics.

Methods are commonly divided into linear and nonlinear approaches. Approaches can also be divided into feature selection and feature extraction. Dimensionality reduction can be used for noise reduction, data visualization, cluster analysis, or as an intermediate step to facilitate other analyses.

Vertaling van &#39linear dimension&#39 naar Russisch