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== Définition ==
== 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 ==
== Français ==
''' vecteur propre '''
'''vecteur propre'''
 
'''vecteur caractéristique'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' eigenvector'''
'''eigenvector'''
 
'''characteristic vector'''
 
'''proper vector'''  


'''latent vector'''


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'''eigen vector'''
 
'''eigen-vector'''
 
 
==Sources==




[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/eigenvector      Source : DeepAI.org ]
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/eigenvector      Source : DeepAI.org ]


[[Catégorie: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:vocabulary]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 14:53

Définition

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

Français

vecteur propre

vecteur caractéristique

Anglais

eigenvector

characteristic vector

proper vector

latent vector

eigen vector

eigen-vector


Sources

Source : DeepAI.org

Source : TERMIUM Plus



Contributeurs: Claire Gorjux, wiki