데이터 다루기/선형대수학 (20) 썸네일형 리스트형 [선형대수학] 5. Digonal Matrix 안녕하세요, 이번 포스팅에서는 Digonal Matrix에 대해서 알아보도록 하겠습니다. Digonal Matrix을 한글로 하면 대각행렬입니다. $\begin{matrix}1&0&0\\0&5&0\\0&0&7\end{matrix}$ 1 0 0 0 5 0 0 0 7 위의 행렬 같이, 행렬에서 대각선에 위치한 값을 제외한 모든 값이 0인 행렬을 Digonal Matrix이라고 부릅니다. 그리고, 또 다른 행렬로 upper triangular 행렬과 lower triangular 행렬이 존재합니다. upper triangular 행렬은 행렬의 대각선보다 아래에 있는 모든 값들이 0인 행렬입니다. 예를 들면 아래와 같은 행렬이 되겠네요. $\begin{matrix}1&2&3\\0&4&5\\0&0&6\en.. [선형대수학] 3. Subspace [Ref] Linear Algebra by Stephen H. Friedberg et al. 안녕하세요, 이번포스팅에서는 Subspace (부분공간)에 대해서 배워보도록 하겠습니다. 저번에 벡터공간의 정의에 대해서 기억하시나요? 부분공간의 벡터공간의 부분집합이라고 생각하시면 됩니다. 정의를 보시면, 벡터공간 내에서 정의된 덧셈과 곱셈에 대해서 V의 부분집합이 W에서도 만족하면, V 의 부분공간이 되는것이지요. 위에 나오는 정리는 부분공간임을 보일 때, 굳이 벡터 공간의 조건이였던 8가지를 다 보일 필요가 없다는 것입니다. 위에서 나온 (a), (b), (c) 만을 증명한다면, W 는 V 의 부분공간으로 정의됩니다. 부분공간의 다음 성질로써, 벡터 공간 V 에 대한 부분공간 A와 B에 대해서 A와 .. [선형대수학] 2. Vector Space [Ref] Linear Algebra by Stephen H. Friedberg et al. 안녕하세요, 이번 포스팅에서는 벡터 공간 (Vector Space)에 대해서 배워보도록 하겠습니다. 벡터 공간은 벡터들의 집합이라고 생각하시면 됩니다. 하지만 모든 벡터들의 집합이 벡터 공간이 되는 것은 아닙니다. 특정한 조건들을 따를 때, 벡터 공간으로 정의 되는 데, 한 번 정의해보도록 하겠습니다. 벡터 공간의 정의는 앞선 벡터의 정의와 크게 다른바는 없습니다. 벡터 공간에서의 덧샘과 곱셈의 의미는 기존에 알고 있던 바와 다릅니다. 덧셈과 곱셈도 그 공간만의 방식대로 따로 정의되게 됩니다. 예를 들어서, 벡터 공간으로 분류되는 예와 그렇지 못한 예를 보여드리도록 하겠습니다. 다음으로, 벡터 공간 내에서.. [선형대수학] 1. 벡터의 성질 [Ref] Linear Algebra by Stephen H. Friedberg et al. 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 선형대수학의 가장 기초인 벡터에 대해서 배워보도록 하겠습니다. 벡터는 화살표의 형태로 표현이 되는데, 그 자체로 크기와 방향성을 가지고 있습니다. 특히 이 때, '방향성'을 가지고 있다는 점이 가장 중요한 포인트입니다. 벡터의 다른 특징으로는 바로 연산이 가능하다는 점입니다. 예를 들어서, 두 개의 벡터는 서로 덧셈이 가능합니다. 하지만, 기존에 알고 있는 덧셈과는 많이 다르다고 할 수 있습니다. 이 처럼 두개의 방향이 한 개의 방향으로 합쳐집니다. 벡터의 다양한 성질들을 배워보도록 하겠습니다. 이 8가지 특성은, 기존에 알고 있는 사칙연산에서와 같기 때문에, 굉장히 친숙하실.. 이전 1 2 3 다음
