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ギブンス回転(ギブンスかいてん、英: Givens rotation)あるいはギブンス変換とは、行列 による線型変換である。ここで、sin θは、i 行 k 列、k 行 i 列、cos θは、i 行 i 列、k 行 k 列に出現する。行列 G(i, k, θ) は行列式が 1 の直交行列であり、(i, k) 平面での回転を表す。ギブンス回転の名はアメリカの数学者ウォレス・ギヴンスに由来する。 定義をより厳密に書けば、 である。 積 は、ベクトル x を (i, k) 平面で θラジアン反時計回りに回転したベクトルである。 線型代数におけるギブンス回転の主な使用法は、相似変換により行列に0の要素を増やすことである。この効果はたとえば行列のQR分解の計算に採用される。ハウスホルダー変換に対する利点は容易に並列化できることと、多くの疎行列に対して演算回数が少なくてすむということである。

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  • ギブンス回転(ギブンスかいてん、英: Givens rotation)あるいはギブンス変換とは、行列 による線型変換である。ここで、sin θは、i 行 k 列、k 行 i 列、cos θは、i 行 i 列、k 行 k 列に出現する。行列 G(i, k, θ) は行列式が 1 の直交行列であり、(i, k) 平面での回転を表す。ギブンス回転の名はアメリカの数学者ウォレス・ギヴンスに由来する。 定義をより厳密に書けば、 である。 積 は、ベクトル x を (i, k) 平面で θラジアン反時計回りに回転したベクトルである。 線型代数におけるギブンス回転の主な使用法は、相似変換により行列に0の要素を増やすことである。この効果はたとえば行列のQR分解の計算に採用される。ハウスホルダー変換に対する利点は容易に並列化できることと、多くの疎行列に対して演算回数が少なくてすむということである。 (ja)
  • ギブンス回転(ギブンスかいてん、英: Givens rotation)あるいはギブンス変換とは、行列 による線型変換である。ここで、sin θは、i 行 k 列、k 行 i 列、cos θは、i 行 i 列、k 行 k 列に出現する。行列 G(i, k, θ) は行列式が 1 の直交行列であり、(i, k) 平面での回転を表す。ギブンス回転の名はアメリカの数学者ウォレス・ギヴンスに由来する。 定義をより厳密に書けば、 である。 積 は、ベクトル x を (i, k) 平面で θラジアン反時計回りに回転したベクトルである。 線型代数におけるギブンス回転の主な使用法は、相似変換により行列に0の要素を増やすことである。この効果はたとえば行列のQR分解の計算に採用される。ハウスホルダー変換に対する利点は容易に並列化できることと、多くの疎行列に対して演算回数が少なくてすむということである。 (ja)
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  • ギブンス回転(ギブンスかいてん、英: Givens rotation)あるいはギブンス変換とは、行列 による線型変換である。ここで、sin θは、i 行 k 列、k 行 i 列、cos θは、i 行 i 列、k 行 k 列に出現する。行列 G(i, k, θ) は行列式が 1 の直交行列であり、(i, k) 平面での回転を表す。ギブンス回転の名はアメリカの数学者ウォレス・ギヴンスに由来する。 定義をより厳密に書けば、 である。 積 は、ベクトル x を (i, k) 平面で θラジアン反時計回りに回転したベクトルである。 線型代数におけるギブンス回転の主な使用法は、相似変換により行列に0の要素を増やすことである。この効果はたとえば行列のQR分解の計算に採用される。ハウスホルダー変換に対する利点は容易に並列化できることと、多くの疎行列に対して演算回数が少なくてすむということである。 (ja)
  • ギブンス回転(ギブンスかいてん、英: Givens rotation)あるいはギブンス変換とは、行列 による線型変換である。ここで、sin θは、i 行 k 列、k 行 i 列、cos θは、i 行 i 列、k 行 k 列に出現する。行列 G(i, k, θ) は行列式が 1 の直交行列であり、(i, k) 平面での回転を表す。ギブンス回転の名はアメリカの数学者ウォレス・ギヴンスに由来する。 定義をより厳密に書けば、 である。 積 は、ベクトル x を (i, k) 平面で θラジアン反時計回りに回転したベクトルである。 線型代数におけるギブンス回転の主な使用法は、相似変換により行列に0の要素を増やすことである。この効果はたとえば行列のQR分解の計算に採用される。ハウスホルダー変換に対する利点は容易に並列化できることと、多くの疎行列に対して演算回数が少なくてすむということである。 (ja)
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  • ギブンス回転 (ja)
  • ギブンス回転 (ja)
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