Vector 의 엄밀한(?) 정의는 Vector Space의 Element임.
즉, Vector를 제대로 이해하려면 Vector Space에 대한 정의를 확실히 이해해야 한다.
Vector Space의 정의.
Vector Space는 아래를 만족하는 Non-Empty Set을 가르킴.
- Vector들을 Element로 가지는 Non-Empty Set(집합)임.
- Vector Space의 Element를 Vector라고 부름.
- 다음과 같은 2개의 연산이 정의됨
- Addition
- Scalar Multiplication
- 위 두 연산은 다음의 10가지 axioms(공리)를 만족해야함.
Vector space VV에 속하는 모든 uu, vv, ww와, 모든 scalar cc와 dd에 대해 다음이 성립.- uu와 vv의 addition (or sum)은 u+vu+v라 표기되며
그 결과 Vector 역시 VV에 속함.
즉, VV는 Addition에 대해 Closed임=닫혀 있음) - u+v=v+uu+v=v+u : Commutative
- (u+v)+w=u+(v+w)(u+v)+w=u+(v+w) : Associative
- VV는 u+0=uu+0=u를 만족하는 Zero Vector 00를 반드시 포함함.
(이 것이 VV가 Non-Empty Set인 이유임, 00는 Addition에 대한 항등원) - VV에 속하는 임의의 textbfutextbfu는 u+(−u)=0u+(−u)=0를 만족하는 vector −u−u를 가짐. (Addition에 대한 Inverse, 역원를 가진다는 뜻).
- 임의의 scalar cc와 VV에 속하는 vector uu간의 scalar multiplication은 cucu라 표기되며 그 결과 vector도 VV에 속함.
즉, VV는 Scalar Multiplication 연산에 대해 closed임(=닫혀있음). - c(u+v)=cu+cvc(u+v)=cu+cv : Distributive
- (c+d)u=cu+du(c+d)u=cu+du : Distributive
- c(du)=(cd)uc(du)=(cd)u : Associative
- 1u=u1u=u (1은 Scalar Multiplication의 항등원)
- uu와 vv의 addition (or sum)은 u+vu+v라 표기되며
Scalar를 Real Number (R)로 제한하지 않고
Complex Number(C)로 확장할 경우,
Complex Vector Space가 되며
R이 아닌 C 상의 Vector들을 다루게 된다.
위의 10개의 axiom들을 만족할 경우,
- zero vector 0는 unique함. 1개 존재.
- u에 대해 negative인 −u역시 unique함. (각 Vector별로 Unique한 Negative를 가짐.)
Subspace의 정의
Vector Space V의 Subspace H는 V에 대해 다음의 속성을 가진 Subset임.
- H는 V의 Zero Vector 0를 반드시 element로 포함함.
- H는 Addition (Vector Addition)에 대해 닫혀있어야 함.
- H는 Scalar Multiplicaton에 대해 닫혀있어야 함.
Subspace H는 단순한 Subset이 아닌,
그 자체로 vector space로서
V에서 정의된 addition과 scalar multiplication에 대해
vector space가 되기위해 만족해야하는 것들을 충족시킴.
때문에 다음이 성립.
- 모든 Subspace는 Vector Space이기도 함.
- 모든 Vector space는 Subspace라고 할 수 있음.
(가장 크게 생각하면 자기자신에 대한 subspace임.)

Theorem
If v1,v2,⋯,vp are in a vector space V, then Span {v1,v2,⋯,vp} is a subspace of V
- V에 속하는 vector들의 임의의 subset v1,v2,⋯,vn 이 있다고 가정하자.
- 해당 subset의 모든 element vector들의 linear combinaton을 element로 갖는 Span {v1,v2,⋯,vn}은 위의 Theorem에 의해 V의 subspace가 된다.
Reference
https://youtu.be/TgKwz5Ikpc8?si=um5fkjHUwzBtBXp5
2022.09.30 - [.../Math] - [LA] \mathbb{R}^n, R-n : Vector Space: 가장 대표적인 vector space.
[LA] \mathbb{R}^n, R-n : Vector Space
Rn은 일종의 set임. n개의 entry를 가지는 모든 vector들로 구성된 집합. R은 real number를 의미한다. 실제로는 실수를 entry로 가지는 vector들로 구성된 vector space이며, linear algebra에서
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2024.05.29 - [.../Linear Algebra] - [LA] Span (생성): Span이라는 용어는 상식임.
[LA] Span (생성)
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2022.09.30 - [.../Math] - [LA] Signal Space : Vector Space: 신호처리에 관심이 있다면 한번 봐도 괜찮음.
[LA] Signal Space : Vector Space
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2025.01.21 - [.../Linear Algebra] - [Summary] Linear Algebra (작성중)
[Summary] Linear Algebra (작성중)
ML 을 위해 Linear Algebra 공부시 참고할만한 책더보기전체적으로 공부를 한다면 다음을 권함.Linear Algebra and Its Application, 5th ed 이상, David C. Lay5th ed. 는 웹에서 쉽게 pdf도 구할 수 있음. 다음은 1~2개
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