비전공자의 인공지능 고군분투기

MIT Gilbert Strang교수님의 Linear Algebra 18강 Properties of Determinants 리뷰입니다. DeterminantsThe determinant is a number associated with any square matrix; det A or |A|determinant는 any square matrix와 연관되어 있는 숫자로써, det A 혹은 |A|로 표기한다.The matrix is invertible exactly when the determinant is non-zero.행렬은 행렬식이 0이 아닐 때 invertible하다.  Properties모든 크기의 정방행렬의 행렬식에 대한 공식을 줄 것이다.특징으로는 아래와 같다. 1. det I = 1 2. 행..

MIT GilbertStrang 교수님의 Linearalgebra 14강 Orthogonal Vectors and subspacesThe “big picture” of this course is that the row space of a matrix’ is orthog­onal to its nullspace, and its column space is orthogonal to its left nullspace.Row space & nullspace는 orthogonal(직교)한다. Column space & left nullspace도 orthogonal(직교)한다.Orthogonal vectors (직교 벡터)Orthogonal is just another word for perpendicular. T..

안녕하세요,오늘은 MIT Gilbert Strang 교수님의 선형대수학 Lecture12 Graphs, Networks, Incidence Matrices에 대해 학습하겠습니다. Graph : Nodes, Edge그래프는 꼭짓점인 Node와 변인 Edge로 구성되어 있다.아래의 그래프는 꼭짓점 4개 (N=4), 변 5개(M=5)로 이루어져 있다.Incidence Matrix (근접행렬)The incidence matrix of this directed graph has one column for each node of the graph and one row for each edge of the graph꼭짓점인 Node의 개수를 column으로, 변인 Edge의 개수를 row로 만들어 5*4 근접행렬을 ..

안녕하세요오늘은Lecture11 Matrix Spaces; Rank 1; Small World Graphs 에 대해 학습하겠습니다.  Matrix spaces (New vector spaces)New vector spaces = Matrix spaces, M = all 3 by 3 matrices새로운 벡터공간은 행렬 공간이며, M은 모든 3 * 3 행렬이다.또한, 행렬 M은 3가지 부분 공간인 Symmetric Matrix, Upper triangular Matrix, Diagonal Matrix를 가지고 있다.Dimension & BasisThe dimension of M is 9; we must choose 9 numbers to specify an element of M. The space M i..

안녕하세요,오늘은 9강 Independence, Basis and Dimension에 대해 학습하겠습니다. Linear independence : Vector가 있을 때, 모든 계수(coefficient)가 0인 경우를 제외하고, 선형 조합(Linear combination)으로도 0을 만들 수 없다면 이 벡터들은 독립(independent)하다고 한다.A combination of the columns is zero, so the columns of this A are dependent.열의 A 조합이 0이라면, A의 열은 종속(depdendent)이 된다.We say vectors x1,x2,...xn are linearly independent (or just independent) if c1x1 ..