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기본행 연산,Gauss 소거법

가우스-조단 소거법, 행렬의 계수(=rank)

rank를 이용한 연립방정식의 근의 판단

LU분해

대칭행렬,반대칭행렬(=교대행렬)

역행렬(1)정의,성질,기본행렬

역행렬(2)기본행연산으로 역행렬구하기

삼각행렬,대각행렬,공액전치행렬,Hermite행렬

stew-에르밋 행렬,유니타리 행렬,힐버트 행렬,영인자,트레이스,치환과 호환

소행렬식과 여인수,행렬식,수반행렬

수반행렬에 의한 역행렬,adjoint matrix의 성질

수반행렬 실전문제,삼각행렬의 행렬식,Vandermonde의 행렬식

행렬식을 구하는 여러가지 기법들

행렬식의 성질

크래머(Cramer )공식

실벡터공간의 정의

부분공간(subspace),해공간

일차결합(Linear Combination)

일차독립(Linearly Independent)(1)

일차독립(Linearly Independent)(2)

일차독립(Linearly Independent)(3)

기저(basis)와 차원(1)

기저(basis)와 차원(2)

기저(basis)와 차원(3)

기저(basis)와 차원(4),직합과 차원정리

행공간,열공간,해공간(1)

행공간,열공간,해공간(2)

행공간,열공간,해공간(3)

행공간,열공간,해공간(4)

선형변환(linear transformation)의 정의, 대응하는 행렬M

합성변환,역변환,기저벡터의 상을 이용한 선형변환

선형변환에 의한 부분공간의 보존,일차독립의 보존,선형공간(V,W)핵 ker(T)의 정의

핵공간 ker(T)와 상공간 ImT의 차원(1)

핵공간 ker(T)와 상공간 ImT의 차원(2)

단사선형변환,선형변환에 의한 기저의 보존,동형사상(isomorphism)

좌표벡터(=상대좌표),기저B와 B`에 대한 변환T의 행렬(1)

좌표벡터(=상대좌표),기저B와 B`에 대한 변환T의 행렬(2)

기저변환행렬(1)

기저변환행렬(2)

회전변환

대칭변환

고윳값과 고유벡터(1)

고윳값과 고유벡터(2)

고윳값과 고유벡터(3)

고윳값과 고유벡터(4)

대각화 가능(diagonalize)(1)

대각화 가능(diagonalize)(2)

대각화 가능(diagonalize)(3)

내적공간과 직교집합(orthogonal set)

직교여공간 W perpendicular(orthogonal complement)

직교행렬(orthogonal matrix)

직교변환(orthogonal transformation)

단위(=정규)직교기저,벡터의 정사영(orthogonal projection)

그램-슈미트 직교화 과정(Gram-Schmidt orthogonalization process)

최적근사정리(best approximation),최소자승법(least-square solution)(1)

최소자승법(least-square solution)(2)

최소근사함수,푸리에급수

복소벡터공간(1)정의,복소내적의 성질

복소벡터공간(2),복소공간의 고윳값,고유벡터,ker(T),일차독립

유니타리 공간(unitary space,복소내적공간)

유니타리 행렬,유니타리 행렬의 고윳값-고유벡터,유니타리적 대각화

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