French translation for "orthogonal matrix"

matrice orthogonale

Example Sentences:

	1.	Thus, the determinant of a rotation orthogonal matrix must be 1. Le conditionnement d'une matrice orthogonale est égal à 1.
	2.	Stated in terms of numerical linear algebra, we convert M to an orthogonal matrix, Q, using QR decomposition. En termes d'algèbre linéaire numérique (en), nous transformons M en une matrice orthogonale Q, à l'aide de la décomposition QR.
	3.	The representation of a rotation as a quaternion (4 numbers) is more compact than the representation as an orthogonal matrix (9 numbers). La représentation d'une rotation sous la forme d'un quaternion (4 nombres) est plus compacte que la représentation en tant que matrice orthogonale (9 nombres).
	4.	He showed that the Jacobian matrix of a spacetime diffeomorphism which preserves the Maxwell equations is proportional to an orthogonal matrix, hence conformal. Il y démontre que la matrice jacobienne d'un difféomorphisme de l'espace-temps qui préserve les équations de Maxwell est proportionnel à une matrice orthogonale, donc conforme.
	5.	(In Euclidean geometry any isometry can be written as v ↦ A v + b {\displaystyle v\mapsto Av+b} with an orthogonal matrix A {\displaystyle A} and a vector b {\displaystyle b} . (En géométrie euclidienne, toute isométrie peut être écrite comme v ↦ A v + b
	6.	A quaternion that’s slightly off still represents a rotation after being normalised: a matrix that’s slightly off may not be orthogonal any more and is harder to convert back to a proper orthogonal matrix. Un quaternion qui est légèrement erroné représente toujours une rotation après avoir été renormalisé ; une matrice qui est légèrement erronée ne sera plus orthogonale et sera difficile à convertir à nouveau en une matrice orthogonale qui convienne.
	7.	In probability theory, Maxwell's theorem, named in honor of James Clerk Maxwell, states that if the probability distribution of a vector-valued random variable X = ( X1, ..., Xn )T is the same as the distribution of GX for every n×n orthogonal matrix G and the components are independent, then the components X1, ..., Xn are normally distributed with expected value 0, all have the same variance, and all are independent. En théorie des probabilités, le théorème de Maxwell, nommé en l'honneur de James Clerk Maxwell, stipule que si la distribution de probabilité d'une variable aléatoire X = (X1, ..., Xn )T à valeurs dans un espace vectoriel est égale à la distribution de GX pour toute matrice orthogonale G de taille n, et si les composantes sont indépendantes, alors les composantes X1, ..., Xn suivent une distribution normale d'espérance 0, ont la même variance et sont indépendantes.

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