Responder:
Explicación:
Si una matriz
Por ejemplo, si
#M ((x), (y), (z)) = ((0), (0), (0)) #
entonces:
# ((x), (y), (z)) = M ^ (- 1) M ((x), (y), (z)) = M ^ (- 1) ((0), (0), (0)) = ((0), (0), (0)) #
Así que el espacio nulo de
¿Qué es un orgánulo? ¿Cuáles son algunos ejemplos de un orgánulo?
Un orgánulo es como los órganos de tu cuerpo. Sin los órganos, tu cuerpo no puede o no puede funcionar. Lo mismo se aplica a las células que componen su cuerpo. Tenemos muchos órganos en nuestro cuerpo. (Por ejemplo: corazón, hígado, pulmones, etc.) Lo mismo se aplica a las células. Como se indicó en su pregunta, aquí hay algunos ejemplos: lisosomas núcleo mitocondrial retículo endoplásmico (conocido como ER) Estas son las partes de las células. Todas estas funciones para que podamos operar. Imagínalo así, ¿y si tu corazón falla? Tu m
¿De qué está hecho el espacio? Si se estima un átomo por metro cúbico de espacio, ¿qué más está llenando el espacio?
El espacio es principalmente un vacío, por lo que sabemos. Este puede ser un concepto difícil para algunos, pero la mayor parte del espacio contiene, no importa lo que sea, simplemente es el vacío. La materia oscura, una cosa poco entendida que parece tener gravedad pero que no interactúa con la radiación electromagnética, puede llenar algo (o quizás mucho) de este espacio, pero los científicos son MUY inciertos, hasta el momento, se considera que el espacio es un vacío a excepción de la pequeña cantidad de materia normal en él.
¿Cuál es la diferencia entre una matriz de correlación y una matriz de covarianza?
Una matriz de covarianza es una forma más generalizada de una matriz de correlación simple. La correlación es una versión escalada de covarianza; tenga en cuenta que los dos parámetros siempre tienen el mismo signo (positivo, negativo o 0). Cuando el signo es positivo, se dice que las variables están correlacionadas positivamente; cuando el signo es negativo, se dice que las variables están correlacionadas negativamente; y cuando el signo es 0, se dice que las variables no están correlacionadas. Tenga en cuenta también que la correlación no tiene dimensiones, ya que el nume