1. 전치행렬 전치행렬(transpose)은 행과 열의 index를 서로 뒤바꾼 행렬 2. 행렬의 기본 수학연산 같은 차원을 가지는 두 행렬은 대응하는 성분끼리 연산이 가능하다 3. 행렬의 곱셈 행렬의 일반적인 곱셈은 조금 특이하게 정의된다. 두 행렬 $X,Y$의 행렬곱 $XY$는 $X$의 열의 수와 $Y$의 행의 수가 같을 때 정의되고 $X$의 $i$번째 행벡터와 $j$번째 열벡터의 내적을 성분으로 갖는다. 행렬의 곱셈은 교환법칙이 성립하지 않는다 numpy array에서 두 행렬의 곱은 @연산자를 활용 import numpy as np X = np.array([[1,-2,3],[7,5,0],[-2,-1,2]]) Y = np.array([[0,1],[1,-1],[-2,1]]) X@Y ##matrix p..
1. order(dimension) m개의 행과 n개의 열을 가지는 행렬 $A$의 order은 $m \times n$을 말합니다. 다른 말로 행렬의 dimension이라고도 부릅니다. dimension은 행렬의 원소의 수와도 관련되어 있습니다. dimension이 $m \times n$인 행렬 $A$의 원소의 수는 $mn$개 있습니다. 2. 행렬의 기본연산 2-1) 행렬의 덧셈이나 뺄셈은 두 행렬의 대응하는 원소의 덧셈이나 뺄셈으로 정의됩니다. 이로부터 덧셈은 두 행렬의 dimension이 동일해야 가능합니다. 수학적으로 $$A _{mn} +B _{mn} = \left \{ a _{ij} +b _{ij} \right \}$$ 2-2) 행렬의 scalar 곱은 행렬의 모든 원소에 해당 scalar를 곱하면..
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