LINEAR TRANSFORMATION in Thai translation

• การแปลงเชิงเส้น

Examples of using Linear transformation in English and their translations into Thai

Let's say if this was our first linear transformation, what I just did is I performed another linear transformation, T2.
สมมุติว่านี่คือการแปลงเชิงเส้นอันแรก, สิ่งที่ผมทำคือใช้การแปลงเชิงเส้นอีกอัน, T2

And we could represent this linear transformation as being, we could say T2 applied to some vector x is equal to some transformation vector S2, times our vector x.
และเราสามารถแทนการแปลงเชิงเส้นนี่ด้วยเราบอกว่าT2ใช้กับเวกเตอร์xตัวหนึ่งเท่ากับเมทริกซ์การแปลงS2,คูณเวกเตอร์xของเรา

Now, our first linear transformation we did-- we saw that right here-- that was equivalent to multiplying S1 times A.
ทีนี้, การแปลงเชิงเส้นอันแรกที่เราทำ--เราเห็นไปตรงนี้--มันเทียบเท่ากับการคูณS1กับA

If you take the composition of one linear transformation with another, the resulting transformation matrix is just the product, as we have just defined it, of their two transformation matrices.
ถ้าคุณการแปลงประกอบของการแปลงเชิงเส้นอันหนึ่งกับอีกตัวหนึ่ง, เมทริกซ์การแปลงที่ได้ก็แค่ผลคูณ, อย่างที่เรานิยามมันไป, ของ

I said that the matrix representation of our linear transformation is going to be an m by n matrix.
ผมบอกว่าการแทนการแปลงเชิงเส้นด้วยเมทริกซ์จะเป็นเมทริกซ์ขนาดmคูณn

And so the image of any linear transformation, which means the subset of its codomain, when you map all of the elements of its domain into its codomain, this is the image of your transformation..
แล้วอิมเมจของการแปลงเชิงเส้นใดๆ, ซึ่งหมายถึงสับเซตของโคโดเมน, เวลาคุณโยงสมาชิกทุกตัวของโดเมนไปยังโคโดเมน, นี่คือ

So we already know that if I have some linear transformation, T, and it's a mapping from Rn to Rm, then we can represent T-- what T does to any vector in x, or the mapping of T of x in Rn to Rm-- we could represent it as some matrix times the vector x.
เรารู้แล้วว่าถ้าเรามีการแปลงเชิงเส้น, T, และมันเป็นการโยงจากRnถึงRm, แล้วเราสามารถแทนT--Tทำกับเวกเตอร์ใดๆในx, หรือ

And if the transformation is equal to some matrix times some vector, and we know that any linear transformation can be written as a matrix vector product, then the kernel of T is the same thing as the null space of A.
และถ้าการแปลงนี้เท่ากับการคูณเมทริกซ์ตัวหนึ่งกับเวกเตอร์, และเรารู้ว่าการแปลงเชิงเส้นใดๆสามารถเขียนได้ด้วยผลคูณเมทริกซ์กับเวกเตอร์, แล้วเคอร์เนลของT

This is the transformation of that vector right there by this linear transformation, 0, k2, which is equal to the vector bk2 and dk2, so this point right here is bk2 and then this coordinate right there is dk2.
นี่คือการแปลงของเวกเตอร์นั่นตรงนั้นโดยการแปลงเชิเงส้น, 0,k2,ซึ่งเท่ากับเวกเตอร์bk2และdk2,แล้วจุดนี่ตรงนี้คือbk2

By definition, linear transformations have to satisfy these properties.
ตามนิยามแล้ว, การแปลงเชิงเส้นต้องเป็นไปตามสมบัติเหล่านี้

All linear transformations can be a matrix vector product.
การแปลงเชิงเส้นทุกอย่างคือผลคูณเมทริกซ์กับเวกเตอร์

Linear transformations and this condition.
เงื่อนไขการแปลงเชิงเส้นและเงื่อนไขนั้น

In the next video I'm going to talk about linear transformations.
ในวิดีโอหน้าจะพูดถึงการแปลงเชิงเส้น

These are both conditions for linear transformations.
พวกนี้คือเงื่อนไขสองอย่างสำหรับการแปลงเชิงเส้น

Triangle area computation and linear transformations.
การคำนวณพื้นที่สามเหลี่ยมและการแปลงเชิงเส้น

Is the composition of two linear transformations even a.
ฟังก์ชันประกอบของการแปลงเชิงเส้นสองตัว

We met both of our conditions for linear transformations.
เรามีเงื่อนไขทั้งสองข้อของการแปลงเชิงเส้นแล้ว

Linear transformations, the sum of the transformations of two vectors is equal to the transformation of the sum of their of vectors.
การแปลงเชิงเส้น, ผลรวมของการแปลงของเวกเตอร์2ตัวเท่ากับการแปลงของผลรวมของเวกเตอร์พวกนั้น

Now, let's apply what we already know about linear transformations to what we have just learned about this identity matrix.
ทีนี้, ลองใช้สิ่งที่เรียนไปเกี่ยวกับการแปลงเชิงเส้นกับสิ่งที่เราเพิ่งเรียนไปเกี่ยวกับเมทริกซ์เอกฐานกัน

They're actually for the composition of two transformations where each of A and B are the transformation matrices for each of the individual linear transformations.
พวกมันก็แค่การประกอบการแปลงสองตัวโดยAกับBเป็นเมทริกซ์การแปลงของการแปลงเชิงเส้น