Essence of linear algebra - Chapter 12. Cramer's Rule

jwKim·2023년 2월 13일
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크래머 공식(Cramer's rule)

크래머 공식이란?

크래머 공식은 가우시안 소거법처럼 연립방정식을 푸는 방법이다. 연립방정식을 행렬과 벡터의 곱으로 나타는 것(3강)을 잠깐 복기해보자.

[2101][xy]=[42]\begin{bmatrix} 2 & -1 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 4\\2 \end{bmatrix}

위 식을 해석하면 아래와 같다.

  • 선형변환한 결과로 기저벡터는 [1001]\begin{bmatrix}1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix}에서 [2101]\begin{bmatrix}2 & -1 \\ 0 & 1 \end{bmatrix}로 바뀌었다.
  • 미지의 벡터 [xy]\begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix}를 동일하게 선형변환하면 [42]\begin{bmatrix}4\\2\end{bmatrix}가 된다.
  • 이 때 원본 벡터인 미지의 벡터 [xy]\begin{bmatrix} x\\y \end{bmatrix} 는 무엇이 되어야할까?

연립방정식을 풀기에 앞서 우리는 위 선형변환 결과로 공간의 차원이 줄어드는지 확인해야한다. 즉 det(A)=0det(A) =0인지 확인해야한다. det(A)=0det(A)=0이면 선형변환 전후로 대응되는 벡터는 1대 1 대응이 아니므로 해를 구할 수 없다.(7강 참고) 따라서 우리는 det(A)0det(A) \ne 0를 가정한다.



직교행렬

그렇다면 본격적으로 크래머 공식을 설명하기 앞서 이렇게 접근해보자.

선형변환하여 [42]\begin{bmatrix} 4 \\ 2 \end{bmatrix}가 되는 벡터는 [xy]\begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix}를 선형변환하면 되지 않을까?(미지의 벡터를 먼저 구한 후 선형변환하자는 의미)

[xy][10]=x,[xy][01]=y\begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 \\ 0 \end{bmatrix} = x,\quad \begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0 \\ 1 \end{bmatrix} = y

\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad⇓⇓⇓

T([xy])T([10])=4,T([xy])T([01])=2T(\begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix}) T(\begin{bmatrix} 1 \\ 0 \end{bmatrix}) = 4, \quad T(\begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix}) T(\begin{bmatrix} 0 \\ 1 \end{bmatrix}) = 2

좋은 생각이지만, 대부분의 벡ㅌ들은 선형변환 전/후로 내적의 결과가 매우 다르다. 아래 예를 보자
선형변환 전/후로 내적의 결과가 다르다는 단적인 예로, 선형변환 전에는 행렬식이 양수였지만, 선형변환 후에는 행렬식이 음수가 된다는 점이다.(공간이 뒤집힌 경우)

그런데 아주 특수한 경우, 변환 전/후의 내적이 보존되는 경우가 있다. 바로 직교변환이다. 직교변환은 그냥 공간이 시계방향(혹은 반시계방향)으로 회전만 하여 변환 후에도 두 기저벡터가 직교하는 상태를 말한다.

vw=T(v)T(w)\overrightarrow{v} • \overrightarrow{w} = T(\overrightarrow{v}) • T(\overrightarrow{w})

위 식을 만족하면 직교변환으로 판단한다.

(직교변환이 크래머 공식에 중요한 것은 아니지만, 위에서 소개한 접근방법은 크래머공식을 이해하는 좋은 접근방법이고, 그 방법 중 파생된 내용이기에 소개했다.)



크래머 공식을 기하학적으로 바라보기

[2101][xy]=[42]\begin{bmatrix} 2 & -1 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 4 \\2 \end{bmatrix}

평행사변형을 i^\hat{i}j^\hat{j}로 만드는 것이 아니라 i^\hat{i}x\overrightarrow{x}로 만드는 것으로 생각해보자. 그렇다면 평행사변형의 넓이는 전적으로 yy에 의해 결정된다. i^\hat{i}x\overrightarrow{x}는 고정되어있기 때문이다.

선형변환을 하면 그 공간 안에 있는 모든 것들이 동일하게 det(A)det(A)만큼 확대/축소 되므로 선형변환한 평행사변형의 넓이는 det(A)ydet(A)y가 된다. 따라서 아래 식이 나온다.

T(평행사변형  넓이)=det(A)y  y=T(평행사변형  넓이)det(A)T(평행사변형\;넓이) = det(A)y \\\;\\ y = \frac{T(평행사변형\;넓이)}{det(A)}

그렇다면 선형변환 후 평행사변형의 넓이는 어떻게 될까?

평행사변형은 i^\hat{i}x\overrightarrow{x}로 만들어졌기 때문에 선형변환 후에는 T(i^)T(\hat{i}) (=[20])(=\begin{bmatrix}2\\0 \end{bmatrix})[42]\begin{bmatrix} 4 \\2 \end{bmatrix}로 만들어진다고 봐도 된다. 따라서 선형변환 후의 평행사변형 넓이는 det([2402])det(\begin{bmatrix}2 & 4 \\ 0 & 2 \end{bmatrix})로 구할 수 있다.

따라서 yy를 구하기 위해 아래와 같은 식이 완성된다.

y=T(평행사변형  넓이det(A)  =det([2402])det([2101])y = \frac{T(평행사변형\;넓이}{det(A)} \\\;\\ = \frac{det(\begin{bmatrix}2 & 4 \\ 0 & 2 \end{bmatrix})}{det(\begin{bmatrix} 2 & -1 \\ 0 & 1 \end{bmatrix})}

위와 같은 방법으로 xx도 구할 수 있다.

크래머 공식에서 중요한 것은 변 하나를 고정시킨 후 선형변환 전 후의 행렬식을 구한다는 것이다!

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