선형대수학 기본 용어 -상급자편 4-

1. vector space 추상적으로는 벡터들의 집합이지만 일반적으로는 임의의 $v _{1} ,v _{2} \in V$와 scalar c에 대하여 $v _{1}+v _{2} \in V$를 만족시키고 $cv _{1} \in V$를 만족시키면 $V$를 vector space라고 부릅니다. vector space $V$의 부분집합이 vector space이면 $V$의 linear subspace 혹은 간단히 subspace라고 부릅니다. 2. span 어떤 vector space S에 속하는 $v _{1} ,v _{2} ,...,v _{n} \in S$에 대하여 $v _{1} ,v _{2} ,...,v _{n} \in S$의 임의의 부분집합으로 만들 수 있는 모든 linear combination의 집합을 ..

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• · 2021. 11. 16.
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선형대수학 기본 용어 -상급자편 3-

1. gaussian elimination 1) 주어진 행렬의 $i$번째 행과 $j$번째 행을 뒤바꾼다. 2) 주어진 행렬의 $i$번째 행에 0이 아닌 scalar를 곱한다. 3) $i$번째 행의 scalar배를 다른 $j$번째 행에 더한다. 이 때 $i$번째 행은 그대로 되고 $j$번째 행만 변하는 것이다. 위의 3가지 elementary row operation은 행이 아니라 column에서도 가능하다 elementary row operation으로 주어진 행렬을 변환시켜도 행렬의 rank는 변하지 않는다. elementary row operation의 결과로 주어진 행렬을 변환시켰을 때 얻을 수 있는 행렬로 다음과 같은 조건을 모두 만족시킨 형태를 말한다. 1) 모든 원소가 0인 행은 밑에 있다. ..

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• · 2021. 11. 15.
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선형대수학 기본 용어 -상급자편 2-

1. rank 주어진 행렬의 linear independent인 행의 수를 row rank, linear independent인 열의 수를 column rank라고 부릅니다. linear algebra에서 가장 중요한 결과 중 하나는 row rank와 column rank가 항상 같다는 것으로 그래서 둘 중 하나를 행렬의 rank라고 부릅니다. 기호로 보통 $r _{A} =r(A)=rank(A)$라고 표시합니다. 1) square matrix $A _{nn}$의 rank가 n이면 full rank를 가진다고 하고 모든 행이나 열이 linear independent하다고 부르며 $A _{nn}$이 invertible인 것과 필요충분조건이다. 2) square matrix가 아닌 경우 $A _{pq}$에서 ..

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• · 2021. 11. 10.
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선형대수학 기본 용어 -상급자편 1-

1. linearly independent n개의 0이 아닌 vector $v _{1},v _{2} ,...,v _{n}$의 linear combination은 scalar $a _{1} ,a _{2} ,...,a _{n}$에 대하여 $$\sum _{i=1} ^{n} a _{i} v _{i} =a _{1} v _{1} +a _{2} v _{2} + \cdots +a _{n} v _{n}$$ 을 말한다. 이때 0이 아닌 vector $v _{1},v _{2} ,...,v _{n}$가 linearly dependent라는 것은 linear combination $a _{1} v _{1} +a _{2} v _{2} + \cdots +a _{n} v _{n}=0$을 만족시키는 적어도 하나가 0이 아닌 scalar..

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• · 2021. 11. 9.
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선형대수학 기본 용어 -중급자편 5-

1. definite matrix 임의의 0이 아닌 벡터 $x \in R ^{n}$에 대하여 $x ^{T} Ax>0$이면 행렬 A를 positive definite matrix라고 부른다. 모든 $x \in R ^{n}$에 대하여 $x ^{T} Ax \geq 0$이면 행렬 A를 positive semi-definite matrix라고 부른다. 반대로 임의의 0이 아닌 벡터 $x \in R ^{n}$에 대하여 $x ^{T} Ax

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• · 2021. 11. 8.
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선형대수학 기본 용어 -중급자편 2-

1. eigenvalue 행렬 $A$에 대하여 등식 $Au= \lambda u$을 만족시키는 어떤 실수 $\lambda$를 $A$의 eigenvalue라 부르고 이에 대응하는 벡터 $u$를 eigenvector라고 부릅니다. $A _{nn}$의 eigenvalue는 n개가 존재하는데 각각의 eigenvalue에 대하여 대응하는 eigenvector는 무수히 많을 수 있습니다. $Au= \lambda u$를 생각하면 eigenvector $u$는 선형변환 $A$에 의해 변환을 하더라도 단순히 길이만 변하거나 방향이 반대만 되는 벡터를 의미합니다. 1) A의 eigenvalue의 곱은 A의 determinant와 같습니다. $$det(A)= \prod _{i=1} ^{n} \lambda _{i}$$ 2) A..

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• · 2021. 11. 4.
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