1) coplanar vector
共面向量
2) coplanar vectors
向量共面
3) conjugate vector
共轭向量
1.
This paper presents a recursive implementation method for associative memory by constituting conjugate vectors,which can give ideal output when input vectors are linear independent,and offers simulation example
通过构造共轭向量，给出联想记忆的一种递归实现方法。
2.
Determining conjugate vectors is a key in conjugate direction algorithm.
共轭方向算法是非线性最优化理论中一类重要的算法,确定共轭向量是共轭方向算法的关键。
4) shared vector
共享向量
5) collinear vector
向量共线
6) Conformal Vector
共形向量
补充资料：共面向量
共面向量
co-planar vectors
共面向最fc，planar vec奴盯;~皿p圈e .eKr叩b，] 平行于一个平面的向量.二个向量 a，置{、一_、}，:l}，a:二{翔，八，“2}。 a;二{，、;.‘。.:。}共面的必要和充分条件是 …*，、、:、 {一x己‘2￡2 }一笼”飞￡3
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条