大家好，维数是什么意思相信很多的网友都不是很明白，包括矩阵的维数怎么判断也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于维数是什么意思和矩阵的维数怎么判断的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

本文目录

1. 解集的维数是什么
2. 高维纠缠态的维数是什么意思
3. 向量组的维数和个数
4. 基维数是什么意思

解集的维数是什么

齐次线性方程组的解空间的维数即基础解系所含向量的个数；即n-r(A)。线性方程组主要讨论的问题是：

①一个方程组何时有解。

②有解方程组解的个数。

③对有解方程组求解，并决定解的结构。这几个问题均得到完满解决：所给方程组有解，则秩(A)=秩(增广矩阵)；若秩(A)=秩=r，则r=n时，有唯一解；r

高维纠缠态的维数是什么意思

高维数据的概念其实不难，简单的说就是多维数据的意思。平时我们经常接触的是一维数据或者可以写成表形式的二维数据，高维数据也可以类推，不过维数较高的时候，直观表示很难。

目前高维数据挖掘是研究重点，这是它的特点：

高维数据挖掘是基于高维度的一种数据挖掘，它和传统的数据挖掘最主要的区别在于它的高维度。目前高维数据挖掘已成为数据挖掘的重点和难点。随着技术的进步使得数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，如各种类型的贸易交易数据、Web文档、基因表达数据、文档词频数据、用户评分数据、WEB使用数据及多媒体数据等，它们的维度（属性）通常可以达到成百上千维，甚至更高。

由于高维数据存在的普遍性，使得对高维数据挖掘的研究有着非常重要的意义。但由于“维灾”的影响，也使得高维数据挖掘变得异常地困难，必须采用一些特殊的手段进行处理。随着数据维数的升高，高维索引结构的性能迅速下降，在低维空间中，我们经常采用欧式距离作为数据之间的相似性度量，但在高维空间中很多情况下这种相似性的概念不复存在，这就给高维数据挖掘带来了很严峻的考验，一方面引起基于索引结构的数据挖掘算法的性能下降，另一方面很多基于全空间距离函数的挖掘方法也会失效。解决的方法可以有以下几种：可以通过降维将数据从高维降到低维，然后用低维数据的处理办法进行处理；对算法效率下降问题可以通过设计更为有效的索引结构、采用增量算法及并行算法等来提高算法的性能；对失效的问题通过重新定义使其获得新生。

向量组的维数和个数

向量组的个数指的是这组向量的最大线性无关组的个数。

比如a1=（1，0，0），a1=（0，1，0），a3=（0，0，1），则a1，a2，a3的维数是3。

向量的维数指的是这个向量含几个分量，比如b=（x1，x2，x3，x4）的维数就是4。

在空间直角坐标系中，分别取与x轴、y轴，z轴方向相同的3个单位向量i，j，k作为一组基底。若为该坐标系内的任意向量，以坐标原点O为起点作向量a。由空间基本定理知，有且只有一组实数(x,y,z)，使得a=ix+jy+kz，因此把实数对(x,y,z)叫做向量a的坐标。

基维数是什么意思

基是生成一个向量空间的最小向量组。维数就是基中的向量个数。

好了，关于维数是什么意思和矩阵的维数怎么判断的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！