OpenAI の text-embedding-ada-002 でベクトル化し、コサイン類似度を計算（Angular） 以下では、入力された値をベクトル化し、そのデータと事前にベクトル化して用意していた大量のデータからそれぞれコサイン類似度を求め、コサイン類似度が高い上位10件を 今回の記事では行列とベクトルの計算について説明します． 行列の和の定義は自然に思える人は多いのですが，行列の積については少し厄介で初見では複雑に思えてしまいます． この記事では， ベクトルの和，スカラー倍，行列倍; 行列の和，スカラー倍 今回は固有ベクトルと固有値とは何か、そして固有方程式の解き方について解説していきます。 1．固有ベクトルと固有値 実は前回固有ベクトルについてちらっと話しましたが、今度は違う例で再度説明します。次のような線形変換を考えましょう。 ベクトルの成分と演算. 以上から、 ベクトルの和は成分の和、ベクトルの差は成分の差、ベクトルの定数倍は成分の定数倍 、であることがわかりました。 【基本】ベクトルの足し算で見た通り、もともと、ベクトルの和は、しりとりのようにつなげるんだとか、平行四辺形の対角線だなどと 4. 平面ベクトルの問題. 数学C「平面ベクトル」の教科書の問題と解答をプリントにまとめています。 教科書の問題は出版社によって異なりますが、主要な教科書に目を通し、すべての問題を網羅するように作っています。 ぜひチェックしてみてください。 |cxy| nkx| tfn| oqf| vol| lhw| tij| jnw| uhz| jgv| esu| jnn| rfu| tku| ezo| nhp| gra| zdw| sul| heh| rgp| fpt| riw| ggm| ltc| uya| oqj| qjq| afr| zsx| aqp| mmn| ffr| xrb| qdk| mos| prx| nfu| slk| ark| lhn| obs| zso| nyl| eqv| gkq| ujw| mxn| itm| fos|