TIL#6

2주차 Day6!

오늘은 행렬연산과 선형조합 이 주요포인트

분할행렬(Partitioned Matrix)

행렬을 조각 단위로 분할하여 생각해도 무방하다.
이런 관점에서 본다면, 행렬은 부분행렬로 이루어진 직사각형 구조로 확장해서 생각할수 있다.

행렬을 행벡터 단위로 보면 모양이 열벡터가 된다
행렬을 열벡터 단위로 보면 모양이 행벡터가 된다

선형조합(Linear Combination)

Ax 는 행렬 A가 가지고 있는 열벡터의 선형조합이다.
벡터들에 대한 가중치 합을 특히 선형조합 이라고 한다.

Ax의 결과는 행렬 A가 가지고 있는 열벡터의 선형조합으로만 한계가 지어진다.

선형변환(Linear Transformation)

행렬 변환은 선형변환이다.
m x n 행렬은 n-벡터를 입력받아 m-벡터를 출력으로 내는 선형변환 이며, 임의의 선형변환은 행렬로 표현가능하다. 즉, 행렬은 선형변환의 구현체 입니다.

오늘은 이거저것 배운게 많다 다만 집중력이 많이 부족했던거 같음.. 인공지능 수학 집중해서 확실하게 배우자!