sütü ile cümle
sütü kelimesiyle kurulmuş örnek cümleler ve İngilizce çevirileri.60
BU SAYFADA CÜMLE
4
HARF
2
HECE
9
ORT. KELİME
Bu sıra ile bu sütunu çarpıcaz.So now we're going to multiply this row times this column.
Bu sütunu kısaltabiliriz de, biraz daha yayabiliriz de.I said we can shorten the column, we can spread it out to cover the couch.
"Evet, ben şimdi var," diye yarıya kadar dikti onun kalın kırmızı parmak yanıtladı sütun."Yes, I have got it now," he answered with his thick red finger planted halfway down the column.
O zaman, sütunun üstündeki hacmi yazalım.So let's write the volume above that column.
Bu ifade, şu alanın veya sütunun üstündeki hacmi veriyor. -This expression gives us the volume above this area, or this column right here.
9. ayda emmeye devam ederler ve asıl besin kaynakları hala anne sütüdür.Breastfed babies are still feeding frequently, and breast milk is the majority of their calories.
Oldukça kolon yapılılar, her biri bir sütuna tutturulmuş.They're very columnar, each attached to columns.
Birkaç videoda bir matrisin sütun uzayının ne kadar kolay bulunduğunu görmüştük. -We've seen in several videos that the column space of a matrix is pretty straightforward to find.
Daha da ilginç bir soru, bu vektörlerin sütun uzayının doğurayı olup olmadığı. -But a more interesting question is whether these guys form a basis for the column space.
Veya daha da ilginci, A'nın sütun uzayının doğurayı nedir? -Or even more interesting, what is the basis for the column space of A?
Şimdi A'nın sütun uzayının doğurayını bulmaya çalışıyorum. -So we want to figure out the basis for the column space of A.
Bu vektörlerin sütun uzayını gerdiği zaten belli.Clearly these vectors span our column space.
Yani, sütun uzayı, bu vektörlerin germesidir.I mean the span of these vectors is the column space.
Birinci, ikinci ve dördüncü sütunlar pivot sütunlar. -Column 1 is a pivot column, column 2 is a pivot column, and column 3 is a pivot column.
Bu üç sütun lineer bağımsız.These three columns are clearly linearly independent.
Pivot sütunlarda, 1 olan yerin dışındaki her konumda 0 olur. -Pivot entries have 0's, or pivot columns have 0's everywhere except for where they have a 1.
Herhangi bir pivot sütunun 0 dağılımı kendine özgüdür. -For any pivot column, it will be the only pivot column that has 0's there.
Bu sütunlar germenin içindedir, ama germe için onlara ihtiyaç yoktur. -So a1-- let me circle it-- a2, and a4.
Sıradaki soru ise, sütun uzayını gerip germedikleri.So the next question is do they span our column space?
Sonra da A'daki aynı sütunları alırsanız, doğurayı bulmuş olursunuz. -And then you look at the corresponding columns to those pivot columns in your original A.
Boyut, sütun uzayının herhangi bir doğurayındaki vektör sayısıdır. -Well the dimension is just the number of vectors in any basis for the column space.
Yani sütun uzayının boyutu 3.So the dimension of our column space is equal to 3.
Sütun uzayının boyutunun özel bir terimi var, rank. -And the dimension of a column space actually has a specific term for it, and that's called the rank.
A'yı satır indirgenmiş basamak matris haline çevirip pivot sütunları buluyoruz. -Take A, put it into reduced row echelon form, see which columns are pivot columns.
A matrisindeki aynı sütunlar, sütun uzayının doğurayını oluşturuyor. -The corresponding columns are going to be a basis for your column space.
Öncelikle sütun uzayını ve boşuzayını bulalım. -And I guess a good place to start is, let's figure out its column space and its null space.
Sütun uzayını bulmak, çok kolay.The column space is actually super easy to figure out.
A'nın sütun vektörlerinin germesi.It's just the span of the column vectors of A.
Ama, birisi size A'nın sütun uzayı nedir, diye sorarsa, budur. -But if someone just says, hey what's the column space of A? This is the column space of A.
Boşuzay, R 4'ten gelecek, çünkü burada 4 sütun var. - 1, 2, 3, 4.So the null space is the set of all of vectors in R4, because we have 4 columns here. 1, 2, 3, 4.
Henüz, satır vektörüyle sütun vektörü arasındaki iç çarpımı tanımlamadım. -I say essentially because I didn't define a row vector dot a column vector.
Sadece sütun vektörlerinin iç çarpımını tanımlamıştım. -I've only defined column vectors dotted with other column vectors.
Peki, ya pivot elemanı olmayan sütunlar?And then the columns that don't have pivot entries?
Bu sütunlar serbest değişkenleri temsil ediyor.These columns represent the free variables.
Bu sütunun pivot elemanı yok.So this column has no pivot entry.
A'nın sütunları lineer bağımsız bir küme midir?Are the columns in A, are they a linearly independent set?
A'nın sütun vektörlerini yazayım. -So if we write these vectors right there, these are the column vectors of A.
A'nın sütun vektörleri nelerdir?So are the column vectors of A -- so what were they?
Bunlar A'nın sütun vektörleri.So this is just the column vectors of A.
Boşuzay, sadece 0 vektörüyse, sütun vektörlerinin lineer bağımsız olduğunu biliyoruz. -If my null space is just a 0 vector, then I know it's linearly independent.
Boşuzayda başka vektörler de varsa, sütun vektörleri lineer bağımsız değil. -If my null space includes other vectors, then I am not linearly independent.
Videonun başında, A'nın sütun uzayının ne olduğunu sormuştuk. -At the very beginning of the video I said, what's the column space of A.
A'nın sütun uzayı, şu iki vektörün germesidir, demiştik. -And we said, the column space of A is just the span of the column vectors.
Bunun A'nın sütun uzayının doğurayı olup olmadığı belli değil. -And I said, well it's not clear whether this is a valid basis for the column space of A.
Bu demektir ki, A'nın sütun uzayının doğurayını oluşturmazlar. -So that means that they are not a basis for the column space of A.
A'nın sütun uzayını gererler, ama doğuray değildirler. -They do span the column space of A, by definition really. But they're not a basis.
Şimdi bu sütun uzayının doğurayını bulalım. -So let's see if we can figure out what a basis for this column space would be.
A'nın sütun uzayını baştan yazabilirim.The column space of A, I can now re-write.
Tüm sütun vektörlerinin germesi. v 1, v 2, v 3 ve v 4. -It was the span of all of the column vectors, v1, v2, v3, and v4.
A'nın sütun uzayı, bu iki vektörün germesidir, diyebiliriz. -Because we can say that the column span of A is equal to the span of these two vectors.
Dört vektör varken, bu dört vektör de A'nın sütun uzayını geriyordu. -When I had four vectors, they also spanned the column space of A.
Her sütun bir bölüm oluşturuyor.Every column is a chapter.
Bu çarpımı, A çarpı B'nin sütun vektörleri olarak tanımlamıştık. -But we define this product to be equal to A times each of the column vectors of B.
A, 2'ye 3 matrisi, 2 satır 3 sütunu var.So A is a 2 by 3 matrix, 2 rows, 3 columns.
Bu, çarpım matrisindeki ilk sütun olacak.That's going to be the first column in our product matrix.
İkinci sütun ise, A çarpı 0, 0, 1 sütunu. -And the second one is going to be the matrix A times the column 0, 0, 1.
Üçüncü sütun, A matrisi çarpı 1, 1, 0 sütun vektörü. -The third column is going to be the matrix A times the column vector 1, 1, 0.
Sütunları satıra çeviriyorum - A'nın devriği, 0, eksi 1, 2. -You just changed all of the columns into rows-- so a transpose will just be equal to 0, minus 1, 2.
Bu satırı veya satırın sütun versiyonunu aldım ve bununla iç çarpımını buldum. -So we just took that row, or, I guess the column equivalent of that row, and dotted with this.
Böyle yazmamın sebebi ise, iç çarpımı sadece sütun vektörler üzerinden tanımlamış olmam. -And I wrote it like this because we've only defined dot products for column vectors.
İlgili Sayfalar