Answer:
vbvcfvbnbvcxcvbnvcxvbnmbvcvbvfdfgbhnbgvfgvbnbgfghbnbgvfgvbnbgfgbngfgbgfgfgfgfgfgfgfgfgfgfgrrrdrd
Step-by-step explanation:
Answer:
The equation does not match the form of any conic section.
Not a Conic Section
Step-by-step explanation:
Necesitas reconocer los múltiplos u submúltiplos del sistema métrico decimal si son lineales por cada nivel que avanzas multiplicas o divides con el 10
siempre y cuando la unidad de medida es el metro ese queda al centro.
Km Hm Dam m dm cm mm yo los ubico en escalera el metro queda al centro y de cualquier lugar que te posicionas,buscas a donde quieres convertir y revisas si vas a la derecha multiplicas por 10 o si vas a la izquierda divides entre 10 siempre y cuando sea un lugar a donde te vas a mover si son dos lugares es con el 100 por que 10x10 es 100 y si son tres lugares es con el 1000 porque es 10x10x10.
ejemplo 2000m convertirlos a Hm= 20 Hm dividí 2000 entre 100 porque me moví 2 lugares a la izquierda otro ejem. 100 Dam convertirlos a cm=100000 porque 100x 1000 por que avance 3 lugares a la derecha
Answer:
1st box: Asso. prop= m+(4+x)
2nd box: Comm. Prop= m+4=4+m
3rd box: iden. prop= m+0=m
4th box: Zero prop: m x 0=0
The purpose of the tensor-on-tensor regression, which we examine, is to relate tensor responses to tensor covariates with a low Tucker rank parameter tensor/matrix without being aware of its intrinsic rank beforehand.
By examining the impact of rank over-parameterization, we suggest the Riemannian Gradient Descent (RGD) and Riemannian Gauss-Newton (RGN) methods to address the problem of unknown rank. By demonstrating that RGD and RGN, respectively, converge linearly and quadratically to a statistically optimal estimate in both rank correctly-parameterized and over-parameterized scenarios, we offer the first convergence guarantee for the generic tensor-on-tensor regression. According to our theory, Riemannian optimization techniques automatically adjust to over-parameterization without requiring implementation changes.
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brainly.com/question/16382372
#SPJ4
