최상의 답변
개념 상 동일합니다. 벡터 일뿐입니다.
그 뒤에있는 데이터 구조는 다릅니다. 희소하다는 것은 각 좌표를 명시 적으로 포함하지 않음을 의미합니다. 제가 설명하겠습니다.
광고 차원 벡터 u \ in I \! R ^ d, u = (u\_1, …, u\_d),
때로는 벡터는 많은 u\_i = 0 값을 갖습니다. 그런 다음 메모리 낭비를 방지하고 0이 아닌 값을 저장 한 다음 다른 값을 0으로 고려할 수 있습니다. 이것은 원-핫 을 사용할 때 매우 유용합니다.
일반적으로 희소 벡터는 튜플 (id, value) 예 : u\_i = values [j] if id [j] = i; u\_i = 0 그렇지 않은 경우 (i가 id에없는 경우)
개발 관점에서 볼 때 희소 고밀도 벡터의 벡터는 다음과 같습니다.
sparse\_vec = {“id”: [], “values”: []}
d = len(dense\_vec)
for i in range(0, d):
if d[i] != 0:
sparse\_vec["id"].append(i)
sparse\_vec["values"].append(d[i])
예를 들어 조밀 한 벡터 (1, 2, 0, 0, 5, 0, 9, 0, 0)가 표시됩니다. {(0,1,4,6), (1, 2, 5, 9)}
pltrdy
Answer
Vector는 크기와 방향을 가진 모든 물리량. 여기에 추가로 벡터 덧셈의 법칙을 준수해야합니다.
예 : 힘, 속도, 변위, 토크 운동량, 가속도, 전기 화 등
위치 벡터도 벡터입니다. 기준 프레임의 원점에 대한 입자의 위치를 찾습니다. \ vec {r} = x \ hat {i} + y \ hat {j} + z \ hat {k}로 표시됩니다.
Where \ hat {i}, \, \ hat { j} 및 \ hat {k}는 각각 x, \, y 및 z 축을 따라있는 단위 벡터입니다. 그리고 (x, \, y, \, z)는 굴절 프레임의 원점에 대한 입자의 위치 좌표입니다.