固有値造句

• 低次モデルから算出した固有値虚部は，０付近と２付近に値が集中した。
  从低阶模型算出的特征值虚部的值集中在０附近以及２附近。
• 図３の固有値分布に対する固有ベクトルの計算順序の例を図４に示す．
  图３的固有值分布的固有矢量的计算顺序的例子表示在图４中。
• ＡとＢの両方のセッション固有値を含む送受信は２番目のＵ２のみである．
  含有Ａ与Ｂ双方的会话固有值的传送、接收仅为第２个Ｕ２。
• このオペレータの固有値１に対する固有ベクトルは，（１，０）である．
  对于这个操作者的固有值１的固有向量是（１，０）。
• その固有値方程式の解は＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠（１１）となる．
  这个特征值方程式的解便是＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠。
• Ｒｎ?１の負の固有値の数は，Ｔ１とＴ２の負の固有値の数の和である．
  Ｒｎ―１的负的固有值的数，就是Ｔ１和Ｔ２的负的固有值的数的和。
• Ｒｎ?１の負の固有値の数は，Ｔ１とＴ２の負の固有値の数の和である．
  Ｒｎ―１的负的固有值的数，就是Ｔ１和Ｔ２的负的固有值的数的和。
• フランク行列の結果を表４，一般固有値問題の結果を表５に示す．
  ｆｒａｎｋ行列的结果表示在表４中，一般固有值问题的结果表示在表５中。
• そのためには，まず行列Ｍの固有値と固有ベクトルを知る必要がある．
  为此，首先有必要了解矩阵Ｍ的固有值与固有矢量。
• 第５表に主要特性の固有ベクトルと各主成分の固有値及び寄与率を示した。
  第５表所示为主要特性的固有向量和各主要成分的固有值以及贡献率。
• このルーチンでは，固有値を計算するための二分法が実装されている．
  这一例行程序中包装有用于计算特征值的二分法。
• 本アルゴリズムにおける固有値のグループ化の例を図２に示す１）．
  本算法中的固有值的分组化的例子表示在图２。１）
• また，パラメータ変化に伴う固有値の推移を良好に捉えていることがわかる。
  另外还可以看出，上表很好地反映出了随着参数变化、特征值的走势。
• 次に，系統全体の詳細モデルから計算した支配的固有値の推移を図９に示す。
  其次，从系统整体的详细模型计算出的优势性特征值的走势如图９所示。
• このとき，Ｗ―１Ｂの固有値問題を解き，固有値λｉと固有ベクトルｂｉを求める．
  这时Ｗ―１Ｂ的解答固有值问题，求得固定值λｉ和固有矢量ｂｉ。
• このとき，Ｗ―１Ｂの固有値問題を解き，固有値λｉと固有ベクトルｂｉを求める．
  这时Ｗ―１Ｂ的解答固有值问题，求得固定值λｉ和固有矢量ｂｉ。
• 特異値分解により次元を圧縮する手法も，提案手法と同じく固有値問題に帰着される．
  根据特征值分解的元压缩方法，和本手法相同也归于特征值问题。
• さらにゼロに非常に近い固有値については計算誤差の影響を受ける場合もある．
  而且，当固有值非常接近于０时，（固有向量）会受到计算误差的影响。
• 式（１５）から突然変異行列の固有値，固有ベクトルを簡単に求めることができる．
  从式（１５）可以简单地求解出突然变异矩阵的固有值、固有矢量。
• したがって，　Ａの固有値の中で０でないものは１つだけであり，これがλｍａｘになる．
  因此，在Ａ的特性值中不是０的只有１个，这个就是λｍａｘ。

• 固有値的日语：特性值，特征值