有限维的造句

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基的向量空间叫做有限维的。
的一个推广，其不再局限于有限维的情形。
。在有限维的情况下，上式可以作进一步推广。
若是-代数，任何在上有限维的-模都是阿廷模。
四元数（以及实数和复数）都只是有限维的实数结合除法代数。
这个特征空间如果是有限维的，那么它的维数叫做λ的几何重次。
最典型的例子是具有有限维的正态分布，其概率分布唯一地决定于均值和协方差。
上的有限秩算子（即值域是有限维的有界线性算子）就是一类重要的全连续算子。
根据有限维的谱定理，必定存在着一个正交归一基，可以表达自伴算子为一个实值的对角矩阵。
在有限维的情况，每个仿射变换可以由一个矩阵A和一个向量b给出，它可以写作A和一个附加的列b。
用有限维的造句挺难的，這是一个万能造句的方法
此外，若底空间满足合宜的紧致条件，则凝聚性在底空间的映射下保持不变，且具有有限维的层上同调群。
德?拉姆建立了微分结构与拓扑结构的一个重要关系：设M是紧致流形,则Hp(M)是有限维的,且其维数等于M的第p个贝蒂数bp。
在数学里，作用于一个有限维的内积空间，一个自伴算子(self-adjoint operator)等于自己的伴随算子；等价地说，表达自伴算子的矩阵是埃尔米特矩阵。
当然书中主要是针对有限维的情况来讨论的，这样的话就可以用向量和矩阵来表示线性空间和线性变换，同其他的数学形式一样，矩阵是一种表达形式（notation），而这一方面可以简洁地表达出我们平时遇到的如线性方程和协方差关系的协方差矩阵等，另一方面又给进一步的研究或者问题的简化提供了一个平台。