벡터공간 (2) 썸네일형 리스트형 벡터공간의 4가지 부벡터공간(Subspaces) 이번 포스팅에서는 벡터공간의 4가지 Subspaces라고 불리는 부벡터공간에 대해 알아보려고 한다. 이 부벡터공간들을 배우는 이유는 저번 포스팅의 내용이였던 Basis(기저 벡터)와 연관성이 있다. Basis는 기본적으로 선형독립을 이루는 최소 개수의 unique한 벡터의 집합을 의미하며 이러한 Basis 자체는 Unique하지 않고 여러개라는 것을 알게되었다. 그런데 여러가지의 Basis 중에 적절한 Basis 하나를 선택해야 하는데 이 때 어떤 기준으로 골라야 할까? 이 때 선형독립을 이루는 벡터들끼리 서로 수직인 관계를 갖고 있는 Basis을 고르면 된다. 그렇다면 수직인 관계는 무엇을 의미할까? 이 때 알아두어야 할 개념이바로 벡터공간의 4가지 Subspace들이다. 차근차근 하나씩 알아보자. 밑.. 벡터공간(Vector space)과 열벡터공간 이번 포스팅에서는 벡터공간에 대한 개념과 특징, 그리고 열(Column)벡터공간에 대해서 알아보려고 한다. 본격적인 내용에 들어가기에 앞서 지금까지 배웠던 그리고 앞으로 배우게 될 내용의 큰 구조를 보고 들어가려고 한다. 우리는 그동안 연립방정식을 밑의 그림과 같이 나타낸 후 가우스 소거법을 이용해서 미지수를 구했고 특정 행렬의 역행렬을 구하기 위해서 가우스 소거법을 확장한 Gauss-Jordan Method를 알아보았다. 우리는 본질적으로 구하려고 하는 것이 x1,x2,x3에 해당하는 미지수였다. 미지수와 식의 개수 관계에 대한 경우의 수는 다음과 같이 세가지가 있다. 미지수 개수 = 식의 개수 미지수 개수 >= 식의 개수 미지수 개수 < 식의 개수 지금 작성하고 있는 포스팅 이전까지는 1번에 해당하는.. 이전 1 다음
