정규 직교 벡터2 기초 행렬 이론 정리 1. 성분별 곱(element-wise product) or 아다마르 곱(Hadamard product) -> 행렬들과의 성분끼리 곱하는 연산 (A ⊙ B 로 표현) 2. 내적(dot product) -> 차원이 같은 두 벡트 x와 y의 내적은 아래와 같은 행렬곱이다 그리고 행렬곱 C =AB에서 아래의 각 성분은 A의 i 행과 B의 j 열의 내적에 해당된다. (중고등학교 때 배웠던 행렬 연산과 동일) 3. 행렬 전치 4. 대칭 행렬 -> 전치행렬이 자기 자신의 행렬이 될 때 예시 5. 단위 벡터 -> 길이가 1인 벡터 6. 직교 벡터 (Orthogonal Vector) -> 벡터 x와 y가 아래의 식을 만족할 때, 그러한 두 벡터를 가리켜 서로 직교(orthogonal)라고 말한다. 7. 정규 직교 벡터.. 2021. 5. 27. 직교 행렬, 정규 직교 벡터, 직교 행렬, 특이값 분해 (singular value decomposition) Orthogonal matrix(직교 행렬) 직교 행렬은 행벡터와 열벡터가 유클리드 공간의 정규 직교 기저를 이루는 실수 행렬이다. 행들이 서로 서로 정규직교이고 열들도 서로 정규직교인 정방행렬이다. 이는 다음을 함의한다. 직교 행렬은 역행렬을 계산하기가 아주 쉽다. 이 점이 직교 행렬에 관심을 두는 주된 이유다. 정규직교벡터(Orthonormal vector) 직교 벡터는 벡터 사이의 각도가 90도, 즉 직각(perpendicular)를 이루는 벡터를 말한다. 벡터 a와 b가 직각을 이룰 때, a와 b를 직교 벡터라고 한다. 정규직교벡터란 : 직교 벡터(orthogonal vector)이면서 단위 벡터(unit vector)인 벡터를 발한다. 즉, 두 벡터가 90도의 각도를 이루고 각 벡터의 길이는 1.. 2021. 3. 10. 이전 1 다음
