« Vecteur propre » : différence entre les versions

Version du 23 novembre 2021 à 10:55

Vecteur non nul qui change au maximum d'un facteur scalaire lorsqu'on lui applique une transformation linéaire.

vecteur propre

vecteur caractéristique

eigenvector

characteristic vector

proper vector

latent vector

eigen vector

eigen-vector

Source : DeepAI.org

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 == Définition ==
-Une transformation t (qui opère sur et crée des vecteurs) a une valeur scalaire propre s'il existe un vecteur (non nul) tel que t()=. Intuitivement, cela peut être compris comme un système où la seule chose qui arrive à est une simple multiplication par . Ceci est important car l'identité de est toujours préservée et peut être récupérée en divisant par.
+Vecteur non nul qui change au maximum d'un facteur scalaire lorsqu'on lui applique une transformation linéaire.
 == Français ==
-''' vecteur propre '''
+'''vecteur propre'''
+'''vecteur caractéristique'''
 == Anglais ==
-''' eigenvector'''
+'''eigenvector'''
+'''characteristic vector'''
+'''proper vector'''
+'''latent vector'''
+'''eigen vector'''
+'''eigen-vector'''
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 [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/eigenvector      Source : DeepAI.org ]
+[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=vecteur+propre&codom2nd_wet=1#resultrecs   Source : TERMIUM Plus ]
 [[Catégorie:DeepAI.org]]
 [[Catégorie:vocabulary]]