Computer Science/Linear Algebra :: 선형대수

선형대수 강의 9화 :: 일차 결합, 일차 독립성, 벡터의 기저와 차원

HJPlumtree 2021. 10. 14. 12:56

선형대수 9화를 듣고 배운내용

 

 

주요 내용

  • 일차결합
  • 벡터들의 일차독립성
  • 벡터공간의 기저와 차원

 

 

벡터공간 <V, +, *, F>의 차원

  • V의 차원
    • V의 기저(basis)의 원소의 개수
  • V의 기저 a의 조건
    • a는 V의 부분집합
    • a는 일차독립
    • a는 V를 생성(span)
  • 벡터들의 집합이 일차독립인지 판별하기 위해,
    벡터들이 일차결합으로 표현해야 한다.

 

 

일차 결합(Linear Combination)

상수(Scalar)와 벡터로 곱한 항으로 표현

ax + by

선형 대수에서 가장 중심이 되는 컨셉이다.

 

 

벡터들의 일차 결합

R3 공간

e1 = (1, 0, 0) / e2 = (0, 1, 0) / e3 = (0, 0, 1)

a1e1 + a2e2 + a3e3

 

 

벡터들의 일차 독립성

종속성과 독립성

일차독립이면 일차종속이 아니고,

일차종속이면 일차독립이 아니다.

 

벡터공간에서 m개의 벡터가 일차독립인 필요충분조건

 

 

일차종속의 필요충분조건

n개의 벡터 A1, A2, ... An 어떤 1개의 벡터를 나머지 n-1개의 벡터들의 일차종속으로 나타낼 수 있다.

 

 

벡터공간의 기저와 차원

 

 

벡터공간에서의 기저(basis)

벡터공간 V의 n개의 O(영 벡터) 아닌 벡터들의 집합

a = V를 생성한다

a를 V의 생성원이라고도 불린다.

 

기저의 변환 => 좌표계의 변환

기본이 되는 좌표계를 주어진 벡터로 변화

 

  • 어떤 벡터공간에서 기저는 유일하지 않다.

  • 벡터공간 V의 기저를 구성하는 원소의 개수는 일정

  • 벡터공간 V의 차원은 V의 기저를 구성하는 원소의 개수로 정의하고 dimV로 표시

 

 

연습문제

https://youtu.be/4fGbiX7UekU

 

 

math by Annie Spratt #unsplash