Processo de Gram-Schmidt
Algoritmo
Nº Q475239 ★★★
Rara · Saberes
Processo de Gram-Schmidt
Algoritmo
Em matemática e análise numérica, o processo de Gram-Schmidt é um método para ortonormalização de um conjunto de vetores em um espaço com produto interno, normalmente o espaço euclidiano Rn. O processo de Gram–Schmidt recebe um conjunto finito, linearmente independente de vetores S = {v1, …, vn} e retorna um conjunto ortonormal S' = {u1, …, un} que gera o mesmo subespaço S inicial.
Último preço
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Preço mínimo
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Mediana 7 d
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Vendas 30 d
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Faixa 30 d
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Em circulação
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Cotação
mediana
mín – máx
vendas
Sem vendas no período
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| Data | mediana | Mín | Máx | vendas |
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Histórico de vendas
- Última venda
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- Média 30 d
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Vendas anônimas: sem comprador nem vendedor. Os números contam só vendas entre jogadores.
Na Wikipédia
Em matemática e análise numérica, o processo de Gram-Schmidt é um método para ortonormalização de um conjunto de vetores em um espaço com produto interno, normalmente o espaço euclidiano Rn. O processo de Gram–Schmidt recebe um conjunto finito, linearmente independente de vetores S = {v1, …, vn} e retorna um conjunto ortonormal S' = {u1, …, un} que gera o mesmo subespaço S inicial. O método leva o nome de Jørgen Pedersen Gram e Erhard Schmidt, mas pode ser encontrado antes nos trabalhos de Laplace e Cauchy. Em teoria de decomposição do grupo de Lie é generalizado pela decomposição de Iwasawa. A aplicação do processo de Gram-Schmidt aos vetores de uma coluna matricial completa de classificação produz a fatoração QR (decomposta numa matriz ortogonal e uma matriz triangular).
Texto: Wikipédia, CC BY-SA 4.0. · Imagem: No machine-readable author provided. Gustavb assumed (based... (Public domain) ·