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선형연립방정식의 해를 구한다는 것은 아래와 같은 수식을 푸는 것.
수식은 기호를 통해 묶을 수 있다.
방방정식의 핵심인 Matrix A
제일 왼쪽에 있는 열이 1개짜리 Matrix를 Vector라고 함. 그리고 Vector 행의 개수를 Demension(차원)이라고 한다.
vector y의 demension은 matrixA행의 갯수와 같고, vector x의 dimension은 matrix A열의 개수와 같다. 이 연립 방정식은 입력으로 n개를 넣으면 m개가 출력으로 나오는 식임.
(출처 : https://opentutorials.org/module/2336/13156)
vector y가 주어져도 vectorx를 구할 수 없다. 이 식은 늘 해를 가지는가? 는 바로 이 조건식이 독립인가? 와 같은 의미
Linearly independent의 정의는 를 만족하할 때 vector v1, v2.. vn은 선형독립의 관계를 가진다. (https://opentutorials.org/module/2336/13157)
선형연립방정식, Matrix
선형연립방정식의 해를 구한다는 것은 아래와 같은 수식을 푸는 것.
수식은 기호를 통해 묶을 수 있다.
방방정식의 핵심인 Matrix A
제일 왼쪽에 있는 열이 1개짜리 Matrix를 Vector라고 함. 그리고 Vector 행의 개수를 Demension(차원)이라고 한다.
vector y의 demension은 matrixA행의 갯수와 같고, vector x의 dimension은 matrix A열의 개수와 같다. 이 연립 방정식은 입력으로 n개를 넣으면 m개가 출력으로 나오는 식임.
(출처 : https://opentutorials.org/module/2336/13156)
Linearly independent
vector y가 주어져도 vectorx를 구할 수 없다. 이 식은 늘 해를 가지는가? 는 바로 이 조건식이 독립인가? 와 같은 의미
Linearly independent의 정의는
를 만족하할 때 vector v1, v2.. vn은 선형독립의 관계를 가진다.
(https://opentutorials.org/module/2336/13157)