1. order(dimension)
m개의 행과 n개의 열을 가지는 행렬 A의 order은 m×n을 말합니다. 다른 말로 행렬의 dimension이라고도 부릅니다.
dimension은 행렬의 원소의 수와도 관련되어 있습니다. dimension이 m×n인 행렬 A의 원소의 수는 mn개 있습니다.
2. 행렬의 기본연산
2-1) 행렬의 덧셈이나 뺄셈은 두 행렬의 대응하는 원소의 덧셈이나 뺄셈으로 정의됩니다. 이로부터 덧셈은 두 행렬의 dimension이 동일해야 가능합니다.
수학적으로 Amn+Bmn={aij+bij}
2-2) 행렬의 scalar 곱은 행렬의 모든 원소에 해당 scalar를 곱하면 됩니다.
수학적으로 임의의 실수 c에 대하여 cA={caij}
2-3) 두 행렬 Amn와 Bnl의 곱셈인 AB는 A의 열의 수와 B의 행의 수가 동일(열=행이면)해야 정의되며 ABml 의 dimension은 A의row×B의column으로 (행열이 된다)구해집니다.
열=행이면 행열이 된다로 외우면 편합니다.
수학적으로 ABml의 i,j의 원소는 ABi,j=n∑k=1aikbkj

행렬의 곱셈은 그 정의에 의해 일반적으로 교환법칙이 성립하지 않습니다.
즉 AB≠BA
그래서 곱하는 순서에 주의해야합니다.
그러나 분배법칙이나 결합법칙은 성립합니다. 특히 분배법칙은 곱하는 순서에 주의해야합니다.
(AB)C=A(BC) 이고 A(B+C)=AB+AC이며 (B+C)A=BA+CA입니다.
2-4) 두 행렬이 동일하다는 것은 대응하는 모든 원소가 동일하다는 것입니다. 이 말은 기본적으로 두 행렬의 dimension이 동일하다는 것이 전제로 되어 있습니다.
수학적으로 A=B인 것은 모든 i,j에 대하여 aij=bij
2-5) 행렬은 부등식도 정의할 수는 있습니다.
A≥B라는 것은 aij≥bij
3. square matrix
행렬 A의 행과 열의 수가 동일한 행렬을 square matrix라고 부릅니다.
4. identity matrix
n×n square matrix에 대해서만 정의되며 모든 주대각선(main diagonal element)의 원소가 1이고 나머지 원소는 전부 0인 행렬을 말합니다.
기호로 In이나 차원을 명백하게 알 수 있으면 I라고도 표현합니다.
예를 들어 I3=(100010001)으로 씁니다. 이것을 대각행렬임을 강조하여 I3=diag(1,1,1)이라고도 씁니다.
unit matrix라고도 표현하지만 보통 identity matrix라고 주로 표현합니다.
중요한 성질을 몇가지 나열하자면
4-1) identity matrix와 행렬 곱이 정의되는 임의의 행렬 A에 대하여 identity matrix를 곱해도 여전히 A가 됩니다. 수식으로 표현하면 IA=AI=A
4-2) 유일하게 역행렬을 가지는 idempotent matrix입니다. 유일하게 역행렬을 가지므로 유일하게 모든 행과 열이 서로 선형독립(linearly independent)인 idempotent matrix입니다.
'선형대수학' 카테고리의 다른 글
선형대수학 기본 용어 -중급자편 2- (0) | 2021.11.04 |
---|---|
선형대수학 기본 용어 -중급자편 1- (0) | 2021.11.03 |
선형대수학 기본 용어 -초보자편 4- (0) | 2021.10.30 |
선형대수학 기본 용어 -초보자편 3- (0) | 2021.10.29 |
선형대수학 기본 용어 -초보자편 1- (0) | 2021.10.27 |