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지금까지 배운 것들을 끄적여 보았습니다.

배운걸 그냥 두는게 아까워서 그저 아는 것만큼 작성하였습니다.
도움이 된다면 좋고, 안된다면 어쩔 수 없죠...
수정이 필요하거나 질문, 틀린 부분이 있다면 댓글로 알려주세요!

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  • 선형대수학 (선형대수학) 5-3. 역행렬 존재성에 대한 조건을 정리해보자(1) 역행렬이 존재할 조건 (즉, 역행렬이 존재한다와 "동치"인 명제들)을 정리합니다! 여기선 "정사각행렬(n by n)"인 경우만 생각합니다. (일단 길쭉한 것들은 정확한 "역행렬"의 의미가 아니므로) 행렬 A(n by n)에 대해서 역행렬이 존재한다는 것은 1. A가 Invertible하다! (이 말 자체가 역행렬이 존재한다는 뜻입니다.) 2. A의 Columns / Rows 가 모두 Linearly Independent 3. A의 Column / Row Space의 차원(Dimension) = n 4. A의 rank -> rank(A) = n (Full-rank) 5. A의 Pivot에 0이 존재하지 않는다. 6. A의 Reduced Form (혹은 Echelon Form)에 [0,0,0,...0]으로 .. 더보기
  • 선형대수학 (선형대수학) 5-1. 계속 나오는 Rank! -> 정의(Definition) 이번 시간에는 행렬의 Rank에 대한 내용이다. 행렬에서 Rank는 아주 중요한 개념이고, 계속 등장하므로 꼭 알아두자!!! (2-1 -> 가우스-조던 소거법) : https://0418cshyun.tistory.com/145 으로 다시 돌아가보자! 다음과 같은 정사각행렬이 아닌 경우의 예시가 있었다. 1. Echelon Form => 정사각행렬에서의 Upper Triangle을 뜻한다. => 정사각행렬이 아닌 경우에는 계단모양("Staircase") 행렬을 말한다! 2. Reduced Form => LU Decomposition -> LDU Decomposition으로 올 때, Triangle Matrix의 대각성분(0은 빼고)을 모두 1로 만들어 주었다. => 이런식으로 대각성분을 모두 1로 바꿔준 .. 더보기

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