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,Y의 행렬곱 XY는 X의 열의 수와 Y의 행의 수가 같을 때 정의되고 X의 i번째 행벡터와 j번째 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 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..
내 블로그 - 관리자 홈 전환 |
Q
Q
|
---|---|
새 글 쓰기 |
W
W
|
글 수정 (권한 있는 경우) |
E
E
|
---|---|
댓글 영역으로 이동 |
C
C
|
이 페이지의 URL 복사 |
S
S
|
---|---|
맨 위로 이동 |
T
T
|
티스토리 홈 이동 |
H
H
|
단축키 안내 |
Shift + /
⇧ + /
|
* 단축키는 한글/영문 대소문자로 이용 가능하며, 티스토리 기본 도메인에서만 동작합니다.