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orthogonal complement

Traduction de "orthogonal complement" en coréen

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직교 여공간으로의

직교 여공간을

And then plus the projection of x onto v's orthogonal complement, well that's just C times x.

그리고 나서 v의 직교 여공간으로의 x의 투영을 더하고 그것은 그냥 C곱하기 x이다.

We said, look, the identity matrix is equal to the transformation matrix for the projection onto v, plus the transformation matrix for the projection onto v's orthogonal complement.

우리는 말했는데, 보아라, 단위행렬이 v로의 투영을 위한 변환 행렬 더하기 v의 직교 여공간으로의 투영을 위한 변환 행렬과

And let's say that the projection onto the orthogonal complement of v of x, let's say that that's equal to some other matrix C, times x.

x의 v의 직교 여공간으로의 투영을 그것이 다른 행렬 C, 곱하기x 와 같다고 해보자.

And we learned, in the last video and the video before that, that the projection of any vector in R3 onto v's orthogonal complement is going to be equal to D times D transpose D inverse, times D transpose, times x.

그리고 우리는 배웠는데, 지난번 비디오, 그리고 저 비디오 전에서 v의 직교 여공간으로의 R3에서 어떠한 벡터의 투영은 D 곱하기 D전치 행렬 D의 역수, 와 같아질 것인데

So this is the orthogonal complement of v.

그래서 이것은 v의 직교 여공간이다.

Or you could say the orthogonal complement of the row space is the null space.

또는 너는 행 공간의 직교 여공간을 영공간이라고 말 할 수도 있다.

So this right here is the orthogonal complement of v, that line.

여기 있는 이 직선이 바로 v의 직교 보수입니다

And then on v's orthogonal complement, you add that to it.

그리고 v의 직교 보수에는 제가 표시한 부분을 추가합니다

Now by definition, that right there is the projection of x onto v, and this is the projection of x onto the orthogonal complement of v.

이제 정의에 의하면, 저기에 있는 것은 v로의 x의 투영인데, 그리고 이것은 v의직교 여공간으로의 x의 투영이다.

So this is the basis for v's orthogonal complement.

그래서 이것은 v의 직교 여공간을 위한 기반이다.

Let me construct some matrix D, whose columns are the basis vectors for the orthogonal complement of v.

D행렬을 그릴 것인데, 그것의 열이 v의 직교 행렬을 위한 기초 벡터이다.

Because this statement, right here, is saying any vector that's orthogonal to any member of v says that it's a member of the orthogonal complement of v.

왜냐하면 이 문장이 말하는 내용은 v의 어떤 수에 대해 직교하는 임의의 벡터는 v의 직교 보수의 일부라는 것입니다