본문 바로가기

Basic for AI

(10)

벡터의 선형종속과 선형독립, 기저 벡터의 선형종속과 선형독립, 기저 선형독립(Linear independent) 집합 $S = {v_1, v_2, ..., v_n}$ 의 벡터들은 $c_1v_1+c_2v_2 + ... c_nv_n = 0 $을 만족하는 계수들이 $c_1=c_2=...c_n=0 $ 이외에는 존재하지 않을 때 선형적으로 독립이라고 한다. 즉 어떤 벡터들이 선형 독립이라는 것은 각각의 벡터들이 선형 결합으로 표현되지 않는다는 것 선형독립인 벡터들의 선형결합으로 구성된 벡터 $u$ 가 있다고 하자. $u = c_1a_1+... + c_na_n$ 이때 $u$를 특징짓는 $c$들은 유일(unique)하다. cf. 선형결합 수학에서 각 항에 상수를 곱하고 결과를 추가함으로써 일련의 항으로 구성된 표현식 예: x와 y의 선형 결합: $a..

01-1. 기본적 수학 개념 수의 체계 복소수: 실수부 + 허수부 실수: 허수부가 0 허수: 실수부, 허수부 둘다 0 아님 순허수: 실수부가 0 유리수: 실수 중 분수 형태로 표현 가능한 수 무리수: 분수로 표현할 수 없는 수 집합(set) 특정 조건을 만족하는 원소들의 모임 원소나열법(tabular form): {1,2,3,4} 조건제시법(set builder form): {2n | n=1,2,3,4} 모든 집합은 공집합을 부분집합으로 갖는다 사상(mapping) f:A → B로 표현 집합 A,B에 대해서 A의 각 원소가 B의 어떤 원소 하나에 대응될 때 이 관계를 A에서 B로의 사상이라고 함 A: 정의역(domain), 정의구역 B: 공역(codomain), 공변역 치역(range): 정의역 원소, 즉 A의 원소의 상을 모아둔 ..

이전 1 2 다음

티스토리툴바