Kyujinpy (154) 썸네일형 리스트형 블로그 제작할 때 참고하는 사이트 1. 특수문자 https://gslow.tistory.com/1054 [IT] 컴퓨터 특수문자. 알파α 도씨℃, 파이ø, 화살표→, 원문자 등등 Special characters in computer 문서 작성하다보면 간혹 특수 문자 찾는데 시간을 허비하는게 너무 안타까워서 나름 정리해 봅니다. 이게 있으면 좀 더 편하겠죠? 검색어 특수문자 도씨(온도) ℃ 파이(지름) ø 알파(그리스문자) gslow.tistory.com 2. HTML https://hianna.tistory.com/295 [HTML] 위첨자, 아래첨자 표현하기 HTML에서 위첨자, 아래첨자 표현하기 위첨자란 보통크기의 글씨 위에 작게 쓴 글씨를 말한다.아래첨자란 보통크기의 글씨 아래에 작게 쓴 글씨를 말한다. 주로 수학식이나 화학기호를.. The matrix of Linear Transformation * 본 글은 선형대수학 복습을 상기시키기 위한 글로, 설명이 매우 부족할(?) 수 있습니다. T가 만약 one-to-one transformation이면, T(x)=0은 trivial solution을 갖는다. 왜냐하면 one-to-one이기 때문에, Rm에 mapping되는 Rn의 좌표는 한개씩 가지게 된다. 따라서, T(x) = 0인 x는 exactly one solution이다. T가 onto이면 standard matrix A의 column은 span Rm이다. onto라는 것은, Rn에서 Rm으로 mapping 될 때, Rm의 원소는 최소 한개 이상의 Rn의 원소와 mapping이 된다. 즉 trivial solution을 가지는 것이 아니라, nontrivial solution을 가지게 되는 .. Introduction to Linear Transformation * 본 글은 선형대수학 복습을 상기시키기 위한 글로, 설명이 매우 부족할(?) 수 있습니다. Image: T(x) Range: 치역 Domain: 정의역 Codomain: 공역 Linear Transformation의 중요한 특징!!! 1. T(u+v) = T(u) + T(v) 2. T(cu) = cT(u) 를 만족해야 한다. Linear Independence - Independent, Dependent * 본 글은 선형대수학 복습을 상기시키기 위한 글로, 설명이 매우 부족할(?) 수 있습니다. Theorem 7. Characterization of Linearly Dependent Sets 2개 이상의 vector가 linearly dependent라면, 적어도 하나의 벡터는 다른 벡터들의 linear combination으로 표현된다. U, V라는 vector가 linear independent이고, W in Span{U, V}이면, {U, V, W}는 linear dependent이다. Solutions Sets of Linear Algebra - homogeneous, nonhomogenous * 본 글은 선형대수학 복습을 상기시키기 위한 글로, 설명이 매우 부족할(?) 수 있습니다. Nonhomogeneous systems의 solution은 Particular solution과 Homogeneous solution으로 표현이 가능하다. Ax = b의 solution을 p라고 하고, Ax = 0의 solution을 Vh라고 하자. 이때 Ap = b가 되고, AVh = 0이다. Matrix의 성질에 의해서, A(p + Vh) = Ap + AVh = b + 0 = b가 된다. ∴ p는 Particular solution, Vh는 homogeneous solution이다. Matrix Equation Ax=b * 본 글은 선형대수학 복습을 상기시키기 위한 글로, 설명이 매우 부족할(?) 수 있습니다. Vector equations - Span * 본 글은 선형대수학 복습을 상기시키기 위한 글로, 설명이 매우 부족할(?) 수 있습니다. Span{v1, ..., vp}는 v1, ..., vp로 표현할 수 있는 vector들의 집합을 나타내는 기호이다. Row Reduction and Echelon forms - Pivot, Echelon form, Existence and Uniquenss Theorem * 본 글은 선형대수학 복습을 상기시키기 위한 글로, 설명이 매우 부족할(?) 수 있습니다. Echelon form 1. Zero-row vector 위에는 반드시 하나 이상 값이 있어야 한다. 2. 행의 각각 leading entry는 위의 행을 기준으로 오른쪽에 위치해야 한다. Reduced Echelon form (Echelon form 조건에 +α) 3. 모든 leading entry가 1이다. 4. leading entry가 있는 column은, leading entry를 제외하고 전부 0이어야 한다. Theorem2. Existence and Uniqueness Theorm 1. Augmented matrix에서 echelon form을 만들 었을 때, 맨 마지막 row에서 맨 마지막 colu.. Systems of Linear Equations - Inconsistent, Consistent, Elementary row operations * 본 글은 선형대수학 복습을 상기시키기 위한 글로, 설명이 매우 부족할(?) 수 있습니다. Linear Equation은 위의 3가지 경우 중 한가지를 반드시 갖는다. (*그 외의 케이스는 없음.) 1. Inconsistent: Matrix가 No solutions일 때를 의미한다. 2. Consistent: Exatly One solutions 3. Infinitly many solutions 순수한 AI 개발자가 되고 싶은 사람 2022-12-02 시작. 이전 1 ··· 10 11 12 13 다음
