Orthogonal MatrixMatrix의 row vector (and column vector)들이자기자신을 제외한 나머지 row vector (and column vector)들과 orthonormal인 square matrix.$$A^{-1}=A^\top \\ A^\top A = I \\ \mathbf{a}_i^\top \mathbf{a}_j = \mathbf{a}_i \cdot \mathbf{a}_j = 0, \quad \text{ where } i\ne j \\ \mathbf{a}_i^\top \mathbf{a}_j = \mathbf{a}_i \cdot \mathbf{a}_j = 1, \quad \text{ where } i = j$$엄격히 애기해서 orthogonal matrix는 $A^{-..

Projection $\textbf{x}_1$  onto $\textbf{w}$ (vector $\bf{x}$를 vector $\bf{w}$에 투영) 를 수식으로 표현하면 다음과 같음. $$\begin{aligned}\text{proj}_\textbf{w}\textbf{x}&=\dfrac{\bf{x}\cdot\bf{w}}{\bf{w}\cdot\bf{w}}\bf{w}=\dfrac{\bf{x}\cdot\bf{w}}{\bf{w}^\top\bf{w}}\bf{w}=\dfrac{\bf{x}\cdot\bf{w}}{\|\bf{w}\|^2}\bf{w}\\&=\dfrac{\bf{x}\cdot\bf{w}}{\|\bf{w}\|} \frac{\bf{w}}{\|\bf{w}\|} \\&=\mathbf{w}\dfrac{\mathbf..

Scalar오직 magnitude(크기)만을 가지는 물리량.숫자 하나.ndim=0, rank=02024.07.08 - [.../Linear Algebra] - [LA] Rank: Matrix의 속성 [LA] Rank: Matrix의 속성Definition: Rank ◁ matrix 속성The rank of a matrix $A$, denoted by rank $A$,is the dimension of the column space of $A$.Matrix를 이루는 Column Vectors에서 Linearly Independent 인 것들의 수를 의미Row Space의 Dimension 의 경우를 강dsaint31.tistory.com2025.02.03 - [Programming/ML] - [ML] Te..