linear algebra에서는 "row operations"와 유사하게 "column operation"도 존재. 이 두 유형의 operations은 matrix를 다룰 때 중요한 tool로, matrix의 성질을 조사하거나 특정한 형태(Echelon form등)로 변환하는 데 사용. Elementary Row Operations (행 연산) row operations은 matrix의 row에 적용되는 operations로, 다음 세 가지 기본 유형이 있습니다: 행 교환 (Row Swapping or Interchanging): 두 행의 위치를 서로 교환합니다. 행 스칼라 곱 (Row Scaling): 한 행의 모든 원소를 비제로 스칼라 값으로 곱합니다. 행 덧셈 (Row Addition or Repl..

Pivot (position) Matrix의 row echelon form(REF)에서 leading entry들의 위치를 가르킴. leading entry : row에서 0이 아닌 첫번째 element를 가르킴. 실제로 REF나 RREF나 pivot position은 같음. RREF는 matrix에 대해 unique하게 결정됨 : Pivot역시 고정됨! Pivot column Matrix에서 Pivot (or Pivot position)을 포함하고 있는 column. Example 다음의 matrix $A$에서 pivot position과 pivot column을 구하라. $$A= \begin{bmatrix} 0 & -3 & -6 & 4 & 9 \\ -1 & -2 & -1 & 3 & 1 \\ -2 & ..

Consistent Linear System 만약 Linear system이 consistent하다는 애기는 다음과 equivalent임. 해당 system의 augmented matrix에서 pivot column vector가 맨 오른쪽의 column이 되는 경우가 없음. 이는 REF (row echelon form)로 augmented matrix를 표시할 때, $\textbf{0} =b$ 와 같은 row가 없다는 애기임. (여기서 $\textbf{0}$은 zero row vector로 bold체로 표시됨.) Linear system이 consistent 할 경우 다음 두가지 경우 중 하나임. unique solution을 가짐 : 이 경우 free variable이 없음. (즉, REF에서 all..

Linear Equation linear equation(선형 방정식)은 variables(변수들) $x_1, \cdots, x_n$에 대한 equation(방정식)으로, $a_1, \cdots, a_n$와 같은 real (or complex) scalar coefficients(계수들, weights) 와 real (or complex) scalar $b$를 사용하여 다음과 같은 형태로 표현됨.: $$a_1x_1 + a_2x_2 + \cdots + a_nx_n = b$$. degree가 1인 polynomial equation이기 때문에 1차 방정식이라고도 불림. 2023.06.03 - [.../Math] - [Math] Monomial and Polynomial (단항식 과 다항식) System of..

linear algebra는 다음을 다루고 제공하는 분야임. vector, matrix, tensor 등을 사용하여, 대용량의 숫자로 이루어진 데이터를 효과적으로 계산 및 처리하는 방법을 다룸. "기하학적으로 이해가능한 1~3차원”에서 출발하여 “딥러닝과 같은 기계학습에서 이용하는 고차원 벡터 공간“에서의 대용량 데이터 분석을 위한 이론적 그리고 수학적 기반을 제공. Linear Algebra 관련해서 용어(terminology)에 대한 정확한 개념을 가지고 있는 것이 기계학습이나 AI 분야의 응용기술을 이해하는데 필요함. 컴퓨터의 발달로 점점 linear algebra에서 실제 손으로 하는 계산 보다는 개념이 중요해지고 있으며, 사람은 가장 효율적인 계산법을 고르고, 적절한 입력 데이터를 vector나..

Affine Combination여러 points (or vectors)를 linear combination 할 때, weights의 합을 1로 제한한 경우.즉, weights 의 합이 1로 제한된다는 조건이 붙은 특별한 linear combination임.정의주어진 vectors $\textbf{v}_1, \textbf{v}_2,\cdots, \textbf{v}_p$와 scalars $c_1,\cdots, c_p$에 대해, affine combination은 weight로 사용되는 scalars가 $c_1+\cdots +c_p = 1$를 만족하는 linear combination.위의 정의에서 주어진 vectors를 position vector로 해석하면 points로 볼 수도 있음.Affine com..