선형대수학

두 행렬 ( A ) 와 ( B ) 에 대해, 일반적으로 행렬 곱셈은 교환법칙(Commutative Property)을 따르지 않는다.즉,$$AB \\neq BA$$가 성립하는 경우가 많다.즉, 행렬의 곱셈은 순서에 따라 결과가 달라질 수 있다! 🚨예를 들어, 다음과

주어진 ( n ) 개의 벡터 ( $\\mathbf{a}\_1, \\mathbf{a}\_2, ..., \\mathbf{a}\_n$ ) 가 선형 독립(Linearly Independent) 이려면,이들의 스칼라배(일차 선형결합)가 0이 되는 유일한 방법이 다음과 같아야 한

벡터 공간은 벡터들의 집합으로, 두 가지 연산이 가능해야 한다.1\. 벡터 덧셈(Vector Addition)2\. 스칼라 곱(Scalar Multiplication) 즉, 임의의 두 벡터를 더하거나 스칼라 배를 해도 같은 공간에 속하는 벡터가 나오는 집합이 벡터 공

벡터 공간에서 다른 벡터 공간으로 구조를 유지하며 매핑하는 함수.두 가지 성질을 만족해야 함:덧셈 보존: $T(\\mathbf{u} + \\mathbf{v}) = T(\\mathbf{u}) + T(\\mathbf{v})$스칼라 곱 보존: $T(c\\mathbf{v})