Function은 흔히 mapping(사상), transformation(변환)이라는 용어로 불리기도 함.
set으로 정의한다면,
- domain(정의역: 일종의 set)의 각 element에 대해
- co-domain(공역: 역시 일종의 set)의 elements 중 오직 하나 로 대응시키는
- Relation(or mapping)의 일종 ▶ 함수를 두 set(집합) 사이의 일종의 relation 으로 정의.
특정한 입력이 주어지면 거기에 따른 출력이 나오는 (maps to) 입출력 장치라고 볼 수 있음.
Programming Language에서의 Function의 정의는 다음을 참고.
https://dsaint31.tistory.com/506
[Python] Function Definition, Call and Arguments
이 문서는 function에 대한 간단한 소개를 하고 있다. 일부 자세한 내용들은 관련 URL을 추가하는 형태로 확장될 수 있음. Function이란 재사용성과 가독성을 위해 논리적으로 코드를 나누는(or 그룹짓
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1. 수학적 정의
두 set X와 Y의 원소 간에 관계 f가 다음을 만족할 경우, function이라 한다.
- ∀x∈X에 대해 y=f(x)인 y∈Y가 반드시 존재함. (Totality, 전체성)
- x1,x2∈X일 경우, x1=x2이며 f(x1)=f(x2) 가 반드시 성립함. (Uniqueness, 유일성)
위 두 조건을 만족하는 function f는 다음과 같이 표기된다.
f:X↦Y
2. 관련 용어.
- domain (정의역) : X
- codomain (공역) : Y
- image (상) : Y의 원소 중 X의 원소와 mapping이 된 원소
- 또는 해당 원소로 구성된 set(이 경우 range와 동일).
- 항상 codomain의 subset임.
- preimage (원상, 역상) : image에 대응하는 X의 원소. inverse-image(역상)라고도 불림.
- codomain의 subset B⊆Y에서 function f에 대한 preimage는 X의 subset임.
- f−1(B)={x∈X:f(x)∈B}⊆X
- coimage (코이미지): 정의역 X에서 kernel(커널)에 동일시하여 만든 quotient space(몫공간)
- X/ker(f)로 표기: quotient space가 이 나누기 기호로 표기!
- 선형 변환이 보존하는 정보를 반영하는 space
- image와 canonical isomorphism(표준 동형사상) 관계가 성립함: |image|=|coimage|
- coimage에서 한 entry는 equivalence class(동치류) 임: 한 equivalence class는 domain의 일부 elements로 구성된 set임.
- coimage의 entry와 kernel은 domain의 partition을 이룸: 분할함.
- range (치역) : 모든 image들의 set.
- indepedent variable (독립변수) : domain의 임의의 원소.
- dependent variable (종속변수) : range의 임의의 원소.
주의: Preimage vs. Coimage
- Preimage는 image의 한 원소에 대응하는 domain의 subset(부분집합)
- Coimage는 domain의 분할(partition)을 나타내는 equivalent class(동치류)들의 집합.
- Preimage는 개별 함숫값에 대한 역상 이라면, coimage는 전체 domain의 partition(분할) 임.
2025.02.07 - [.../Math] - [Math] 예제: Domain, Codomain, Image, Range, Preimage, Coimage
[Math] 예제: Domain, Codomain, Image, Range, Preimage, Coimage
예제함수 f(x)=x2, domain X=[−2,2] 를 예제로 하여 domain, codomain, image, range, preimage, coimage 를 구해봄.Domain (정의역): X=[−2,2]입력값의 범위: −2≤x≤2Codomain (공역): Y=R (실수 전체)
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https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%83%81_(%EC%88%98%ED%95%99)
상 (수학) - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
위키백과, 우리 모두의 백과사전. 수학에서 상(像, 영어: image)은 어떤 함수에 대한 정의역의 원소(들)에 대응하는 공역의 원소(들)이다. 반대로, 원상(原像, 영어: preimage) 또는 역상(逆像, 영어: inv
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참고: isomorphism
2025.02.07 - [.../Linear Algebra] - [LA] Isomorphism (동형사상)
[LA] Isomorphism (동형사상)
수학에서 isomorphism(동형)은 두 개의 수학적 구조가 본질적으로 동일하며, 서로 1:1 대응되는 관계를 의미한다. 즉, 한 구조에서 수행하는 연산과 관계를 다른 구조에서도 동일하게 수행할 수 있
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참고: domina, codomain, and range (좀 더 엄밀한 정의)
f:X→Y에서
- X를 f의 정의역(domain),
- Y를 f의 공역(codomain)
이라고 한다.

- f(x)=y라면 y는 x의 상(image)라고 하고, x는 y의 원상(preimage)이라 부름.
- X의 모든 원소에 대응되는 모든 상들의 집합을 f의 치역(range) 또는 상(image)이라 한다.
- 치역(range)는 f(X)로 표기.
- domain과 codomain이 같고 domain의 모든 원소 x에 대하여 f(x)=g(x)인 두 함수는 f,g는 서로 같다.(f=g)
- f:X→Y에서 S⊂X일 때, S의 image는 f(S)={f(s)|s∈S}로 적는데 이 set은 Y의 subset임.
3. Types of function (0)
mapping에 따른 분류.
3.1. one-to-one (단사) function
f:X↦Y에서 ∀x1,x2∈X 라 하자.
이때 f(x1)=f(x2)⇒x1=x2가 성립하는 경우,
f를 one-to-one (or injection, injective) function이라고 함.

3.2. onto (전사) function
f:X↦Y에서 ∀y∈Y가 적어도 하나의 x∈X의 image인 경우,
f를 onto (surjection, surjective) function이라고 함.
- functon f의 range(치역)는 codomain(공역)가 일치함.

3.3. one-to-one correspondence (전단사) function
- onto 이면서 one-to-one.
- bijection (or bijective)이라고 함.

4. Types of function (1)
domain과 codomain의 dimension에 따른 분류.
Vector Function (f:R→Rn)
- 정의역(domain)이 R이면서 공역(codomain)이 Rn인 경우
- single-variable vector-valued function 또는 single variate vector-valued function 이라고 불림.
- vector 가 output인 것을 나타내기 위해 f (bold)를 사용하거나 upper case F를 사용.
- output vector 의 각 element를 component function fi이라고 부름.
Vector Field (f:Rn→Rm)
- 정의역(domain)이 Rn이면서 공역(codomain)이 Rn인 경우
- multivariable vector-valued function 또는 multivariate vector-valued function 이라고 불림.
- vector 가 output인 것을 나타내기 위해 f (bold)를 사용하거나 upper case F를 사용.
- output vector 의 각 element를 component function fi이라고 부름.
Scalar Function (f:R→R)
- 정의역(domain)이 R이면서 공역(codomain)이 R인 경우
Scalar Field (f:Rn→R)
- 정의역(domain)이 Rn 이면서 공역(codomain)이 R인 경우
- multi-variable function 또는 multi-variate function 이라고 불림.
- level set이라는 개념이 scalar field에서 매우 빈번하게 나옴. 기억할 것: https://dsaint31.tistory.com/entry/Math-Level-Set
[Math] Level Set
real multi-variate function f:Rn→R 에서 Level Set은 real value c에 대해 다음을 만족하는 set을 의미함. {(x1,…,xn)∈Rn|f(x1,…,xn)=c} 위의 정의를 따르면서 $
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5. Composite Function (합성함수)
어떤 domain에서 co-domain으로 mapping 될 때, 2개 이상의 함수를 거치는 경우를 가르킴.
y=f(g(x))=(f∘g)(x)
일반적으로 composite function에서는
- commutative law가 성립하지 않음.
- 하지만, associative law는 성립함.
참고로 distribute law는 ∘ (composite function)에 직접 적용되지 않음을 주의할 것.
6. Inverse Function (역함수)
2024.02.26 - [.../Math] - [Math] Inverse Function
[Math] Inverse Function
수학 용어에서 "reciprocal"과 "inverse"는 다른 뜻을 가지므로 주의해서 사용해야 함. Inverse vs. Reciprocal: 쉽게 살펴본 역함수 "reciprocal"은 "역수"로 특정 수나 expression에 대해 역수를 취하는 것을 의미
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7. Increasing Function and Decreasing Function
f:X→Y에서 ∀x1,x2∈X, x1<x2→f(x1)≤f(x2)이면
increasing function(증가함수) 혹은 monotonic increasing function (단조증가함수)라고 하며,
f(x1)<f(x2)이면 strictly increasing function 이라고 한다.
마찬가지로 f:X→Y에서 ∀x1,x2∈X, x1<x2→f(x1)≥f(x2)이면
decreasing function(감소함수) 혹은 monotonic decreasing function (단조감함수)라고 하며,
f(x1)<f(x2)이면 strictly decreasing function 이라고 한다.
8. 기타
8.1. 디리클레(Dirichlet)의 정의: Function
variable x, y에 대해 x의 값이 정해지면, 이에 따라 y=f(x)의 값이 정해질 때, f(x)는 x의 function이라 한다.
8.2. Function: 특별한 Relation
set A에서 set B로의 relation f가 다음의 두 조건을 모두 만족할 경우,
해당 relation을 A에서 B로의 function이라고 부름.
- ∀x∈A,∃y∈B:(x,y)∈f
- [(x,y)∈f∧(x,z)∈f]⇒y=z
위의 정의에서 (x,y)∈f인 경우, y=f(x)라고 표기함.
2024.02.25 - [.../Math] - [Math] Relation
[Math] Relation
다음은 Relation에 대한 간단한 정의임. A relation (or, more precisely, a binary relation) on a set A is a collection of ordered pairs of elements from A. 이를 Cartesian Product를 통해 설명하면, A로부터 B의 (binary) relation
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8.3. 다양한 representation
function을 보다 쉽게 다루기 위한 다른 표현법도 존재함. 아래와 같이
- diargram 으로 표시하거나,
- Input/output을 가지는 box로 나타내는 경우와
- Graph로 표시하기 위한 tuple (or ordered pair, 순서쌍)의 set으로 나타내기도 함.

Graph로 나타내기 위한 순서쌍을 elements로 가지는 set G는 다음과 같음.
G={(x,f(x))|x∈D}
- D: domain
같이 읽어보면 좋은 자료들
https://dsaint31.tistory.com/entry/Math-Multi-variable-vs-Multi-variate-and-Multiple-Regression
[Math] Multi-variable vs. Multi-variate and Multiple Regression
1. Multi-variable vs Multi-variate (in Regression) 위의 용어에서 variable은 독립변수에 해당하며, variate는 종속변수에 해당함. variable (변수) : 독립변수에 해당. univariable : independent variable이 scalar. multi-variable
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[Math] Week 01
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