sütun ile cümle
sütun kelimesiyle kurulmuş örnek cümleler ve İngilizce çevirileri.60
BU SAYFADA CÜMLE
5
HARF
2
HECE
8
ORT. KELİME
Yani, x vektörüne göre, A'nın sütun vektörlerinin lineer bileşimini alıyoruz. -So depending on our vector x, we're taking a linear combination of the column vectors of A.
Bu, A'nın sütun vektörlerinin lineer bileşimi. -So this is a linear combination of column vectors of A. So this is really interesting.
Bu bizim şimdi sutunumuz olacak bu da 12 sene öncesi sutunu.This will be our 'Now' column and this would be our '12 years ago'.
Birim matrisini alıyorsunuz ve onun her sütünunda dönüşümünü gerçekleştiriyorsunuz. . .You take your identity matrix and you perform the transformation on each of its columns.
Buradaki her sütunu, Rn'nin standart doğuray vektörü diye adlandırıyoruz.We call each of these columns the standard basis Rn.
Bu e1 sütunu,bu da e2 sütunu ve n sayıda sütuna sahip. . en.So this is column e1, this is column e2, and it has n columns. en.
Daha sonra bu dönüşümü,birim matrisin her bir sütununa uyguluyorsunuz. . .And you apply this transformation to each of the columns of this identity matrix.
Eğer bu dönüşümü ilk sütuna uygularsanız,ne elde edersiniz? .So if you apply the transformation to this first column, what do you get?
Bu bizim yeni sütunumuz olacak ve şimdi onu dönüştüreceğiz.. .That is going to be our new column, we're just going to transform this column.
İkinci sütun da o sütunun dönüşümü olacak. .And the second column is going to be the transformation of that column.
Veya birim matrisin sütunlarına uygularsınız.Or the columns in my identity matrix.
Bu, bir nevi Ann Landers sütunlarındaki büyük emirler gibi.It's a sort of Ann Landers' column writ large.
Bu harcamaların azaldığı mavi sütun.This is the blue bar which is driving costs down.
Hiçbir simetriyi hiçbir satır veya sütunda ikinci defa göremezsiniz.You don't see any symmetry twice in any row or column.
Bazen ishal boyunca bebekler, kendi annelerinin sütünü veya formülünü bile kaldıramazlar.So logging the information for the doctor and keeping in constant contact will really help.
Y ekseni sütun durdurma, tam seyahat üzerinde hareketMove the Y-axis across its full travel stopping at the column
Operatör tarafında başlatma y ekseni seyahat ortasına taşımak ve o sütun yanStart at the operator side move to the middle of Y-axis travel and then to the Column side
Diğer sütuna da tuz oranını yazacağım. .And then the next column I'll say percent saline.
Her satırdaki ilk eleman 1 ve her sütundaki diğer tüm elemanlar 0 olmalı. -My leading coefficient in any of my rows is a 1. And that every other entry in that column is a 0.
Bunlar, sütunlarındaki tek sıfır dışı elemanlar.They're the only non-zero entry in their columns.
Sütunlarındaki tek sıfır dışı öğe. -They're the only non-zero entry in their respective columns.
Yani, x1 eşittir 2 artı x2 - şurada bir sütun oluşturayım. -So x1 is equal to 2-- let me write a little column there-- plus x2.
Eğer baştaki matrisi ele alırsak, bu elemanın sırasını ve sütununu sildik diyelim.If I were to take my original matrix, and I were to cross out this position's row and column.
Sonra da determinantını alalım-- bu pozisyona geldiğimde burası sıra 1 sütun 2.And then I will take the determinant-- so when I go to this position, I'm in row 1, column 2.
Eğer sıra 1 ve sütun 2 yi silersem geriye ne kalır ?If I were to cross out row 1 and column 2, what do I have left over?
Bir sonraki pozisyona sıra 1,sütun 3 e gidince ne yapıcaz? --And so when you go to this position-- row 1, column 3-- what do you do?
O zaman sıra 1, sütun 3 ü sileriz.Well you cross out row 1, column 3.
Birinci sırayı ve 1. sütunu silince kalan matrisin determinantını istiyorum.Cross out the first row, first column, I want the determinant of this thing right here.
Sıraları ve sütunları sildiğim zaman nasıl gördüğümü size yeniden göstericem.I'm just kind of reshowing you how I visualize when I cross out the rows and columns.
Şimdi sıra 2 ve sütun 3 deyiz.OK, so then we're in row 2, column 3.
Sıra 2 ve sütun 3 ü sileriz.So we cross out row 2, column 3.
Sıra 3 sütun 1 deyiz. sıra 3 sütun 1 i sileriz.OK, so we're in row 3, column 1. So we cross out row 3, column 1.
Şimdi de sıra 3 sütun 2 deyiz.Then we're in row 3, column 2.
Onun için sıra 3 sütun 2 yi sileriz.So we cross out row 3, column 2.
Sıra 3 sütun 3.Row 3, column 3.
Sıra 3 ve sütun 3 ü sileriz.So we cross out row 3, we cross out column 3.
Transpoz demek sıralarla sütunların yerini değiştirmek demektir.But the transpose, all that means is that you switch the rows and the columns.
Çünkü bu sıra 2 sütun 2.Because this is row 2, column 2.
Bu sıra 3 sütun 3.This is row 3, column 3.
Bu 1 mesela sıra 1 sütun 2 deydi.Well this 1 was in row 1, column 2.
şimdi sıra 2 sütun 1 de olacak.So it'll then be moved to row 2, column 1.
Yani sıralarla sütunların yerlerini değiştiriyoruz.So you're switching the rows and columns.
Bu sıra 2 sütun 1 dedir.This is in row 2, column 1.
Onun için sıra 1 sütun 2 ye gider.So it will go to column 2, row 1, which is that.
Sırayı ve sütunu silerseniz bu determinant çıkar.So if you cross out the row and the column, it's this determinant.
Bu sıra ile bu sütünu silersiniz.So you cross out that row, that column.
Bu sütun senaryolar için.So this column is for scenarios.
Bu sütuna fiyatları yazalım.This column let me put my price.
Bu sütuna da talep miktarını yazalım.This column I put my quantity demanded.
Yani birinci, ikinci ve dördüncü sütunlar. -So this guy, this guy, so the first, second, and forth columns.
- Pivot sütunlar, r 1, r 2 ve r 4. -Well, the pivot columns are r1, r2, and r4.
Bunlar orijinal matrisimizde pivot sütunlara denk gelen vektörler. -They're the vectors in the original matrix that were associated with the pivot columns.
- Böylece pivot sütunların lineer birleşimini elde edebilirsiniz. -And then you can get a linear combination of the vectors that are associated with the pivot columns.
Sonra da transformasyonu bu sütunların her birine uygulamıştık. -And we apply the transformation to each of these columns.
Transformasyon matrisinin birinci sütunu böyle olacak. -This is going to be my first column in my transformation matrix.
İlk sütunumuz böyle.That's going to be my first column.
İlk sütuna 1995'ten itibaren yıllar diyelim.Let's say years since 1995.
Bu ilk sütunn olsun.Let's make that one column.
Biraz daha genişletelim sütunu.Let me make this a little bit wider.
Şuraya bir sütun oluşturayım . bunlar 1995 ve 1996 yılları.Let me make a little column here. So this is the year, 1995, 1996.