실제로 어떻게 쓰이나요?
아래 예문들을 통해 각 단어가 어떤 상황에서 어떻게 쓰일 수 있는지 감을 잡아보세요!
orthogonalizing
예문
We need to orthogonalize the data to remove any correlation between the variables. [orthogonalize: verb]
변수 간의 상관 관계를 제거하기 위해 데이터를 직교화해야 합니다. [직교 : 동사]
예문
The orthogonalizing process involves finding a set of vectors that are perpendicular to each other. [orthogonalizing: gerund or present participle]
직교화 과정은 서로 수직인 벡터 집합을 찾는 것을 포함합니다. [직교화: 동명사 또는 현재 분사]
independent
예문
The two variables are independent of each other, meaning they do not affect one another. [independent: adjective]
두 변수는 서로 독립적이므로 서로 영향을 미치지 않습니다. [독립: 형용사]
예문
The outcome of the first roll of the dice is independent of the outcome of the second roll. [independent: adjective]
첫 번째 주사위 굴림의 결과는 두 번째 주사위 굴림의 결과와 무관합니다. [독립: 형용사]
추가로 알아두면 좋아요
어떤 단어가 더 많이 쓰이나요?
Independent는 일상 언어에서 orthogonalizing보다 더 일반적인 단어입니다. Independent는 더 광범위한 응용 분야를 가지고 있으며 다양한 분야에서 사용되는 반면 orthogonalizing는 주로 통계 및 선형 대수학에서 사용되는 기술 용어입니다.
어떤 단어가 더 포멀한가요?
Orthogonalizing는 보다 형식적인 의미를 지닌 기술 용어인 반면 independent는 중립적인 의미를 지닌 일반적인 단어입니다. 따라서 orthogonalizing independent보다 더 형식적입니다.
