Linear Algebra (선형대수학)/Ch 1. 선형대수의 기초3 1.3 Vector Equations (벡터 방정식) 2차원에서 Vector를 표현하는 방법을 살펴보자. 서로 다른 벡터(u vector, v vector)의 합(좌) 그리고, 어느 한 벡터의 scalar 곱은 아래와 같이 연산되며, 기하학적 의미도 확인해보자. 2차원 뿐만아니라 3차원 ~ n차원까지 vector는 곻간 존재할 수 있다. n차원에서의 Algebraic properties는 다음과 같다. (증명은 element들을 활용하여 일반화 시키면 된다.) linear combinations를 살펴보자. 예제를 풀어보자. 위 예제로 agumented matrix의 해가 존재하는가? (당연히 consistent!) Span에 대해 알아보자. 2020. 3. 20. 1.2 Row Reduction and Echelon Forms Echelon Forms Row Reduction nonzero row & nonzero coulmn Row Reduction에 대한 구체적인 알고리즘을 알아보자 시작하기에 앞서 nonzero row와 nonzero column을 알아야 한다. 어떤 Matrix에서 특정 Row 또는 Column을 뽑았을 때, Row나 Column에 내에 있는 scalar 中, 0이 아닌 값이 적어도 하나가 존재한다면 nonzero row 또는 nonzero column 이라고 한다. A leading entry of row the leftmost nonzero entry : 어떤 행에서 가장 왼쪽에 있는 nonzero entry Echelon form (정의 및 예제) All nonzero rows are above a.. 2019. 11. 15. 1.1 Linear Equations in Linear Algebra linear equation system of linear equations consistent / inconsistent elementary row operations: replacement, interchange, and scaling equivalent / row equivalent 선형 대수학에서 Linear Equations이란? coefficient의 범위는 모든 실수와 복소수를 가질 수 있다. Invalid Linear Equation Linear Equations의 모양을 반드시 기억해 놓자. A System of linear equations 1개 이상의 Linear Equation들이 모여서 A System of linear equations을 만든다. Matrix notation (M.. 2019. 11. 12. 이전 1 다음
