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縮空間は連続的に一点に縮められるような空間である。 可縮空間はちょうど点のホモトピー型の空間である。可縮空間のすべてのホモトピー群は自明であることが従う。それゆえ非自明なホモトピー群をもつ任意の空間は可縮ではありえない。同様に、特異ホモロジーはホモトピー不変であるから、可縮空間の被約ホモロジー群(英語版)はすべて自明である。
分割が可能であること。
的な問題を回避する。 特定の手法の適用により、独立変数と従属変数の関係、従属変数とその空間的差分間、または誤差項に関して、空間的依存性を回帰モデルに入力できる。 地理的加重回帰(GWR)は、分析対象である空間単位で分解した媒介変数を生成する局所版の空間回帰であり、
数学における部分空間(ぶぶんくうかん、英: subspace)は、ある構造を持った集合 X について、それを空間と呼ぶとき、その構造を保つような X の部分集合あるいは、構造を保つように X に埋め込まれた別の集合 A のことをいう。 部分位相空間: 位相空間論における位相空間の部分空間。 部分線型空間:
数学、特にホモトピー論では、位相群 G の分類空間(classifying space) BG は、G の自由作用(英語版)により弱可縮(英語版)空間 EG の商空間である(つまり、すべてのホモトピー群が自明となるような位相空間)。分類空間は、パラコンパクトな多様体上の任意の G 主バンドルが、主バンドル
X が可算コンパクト空間(英: Countably compact space)であるとは、任意の可算開被覆が有限部分被覆を持つことをいう。即ち、 X = ⋃ λ O λ {\displaystyle X=\bigcup _{\lambda }O_{\lambda }} を満たす任意の可算開集合族
バイナリ空間分割(バイナリくうかんぶんかつ、英: binary space partitioning、BSP)は、(N次元)空間の((N-1)次元)超平面での分割を再帰的に繰返し、何らかの目的に適したデータ構造を構築する手法である。3次元コンピュータグラフィックスへの応用では、シーンをBSP木(BSP tree)と呼ばれる木構造による表現に変換する。
クリロフ部分空間(クリロフぶぶんくうかん、英語: Krylov subspace)線型代数において、n次正方行列Aとn次ベクトルbによって生成されるr次クリロフ部分空間は、bとAのべき乗の像が張る線型部分空間である。 K r ( A , b ) = span { b , A b , A 2 b