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정방행렬이고, 특이행렬이 아닐 경우 즉, full rank인 정방행렬(square matrix)에서만 역행렬을 정의할 수 있다. 정방 행렬이 아닌 행렬에서는 역행렬을 정의하는 것 대신에 무어-펜로즈 유사역행렬을 다음과 같이 정의할 수 있다. \[ A^{+}= \lim_{a \rightarrow 0}(A^T A + \alpha I)^{-1} A^T \] $A^{+}$는 행렬 $A$의 무어-펜로즈 유사역행렬이다. 또한, 다음과 같은 조건을 만족해야지만 유사역행렬이라고 부를 수 있다. $ A A^+ A = A $ $ A^+AA^+ = A^+ $ $ (AA^+)^T = AA^+ $ $ (A^+A)^T = A^+A $ 이전 글에서 다룬 SVD로 유사역행렬을 쉽게 구할 수 있다. 우리는 SVD를 다음과 같이 정의한..

Contents 선형대수(Linear Algebra)는 수학의 한 분야이며, 공학 분야에서 많이 사용된다. 또한, 선형대수는 정수, 그래프, 논리 연산과 같은 구분되는 값을 가지는 대상을 연구하는 이산수학과 달리, 미적분학, 수치해석과 같이 연속적인 값을 다루는 분야와 같이 묶여 연속수학에 속한다. 기계 학습(Machine Learning)에서 사용되는 알고리즘을 이해하고 적용하기 위해서는 연속수학에 속하는 학문을 잘 알아야하며, 이번에는 선형대수에 대해서 다루어볼 것이다. 선형대수는 벡터 공간, 벡터, 선형 변환, 행렬 등을 연구하는 대수학의 한 분야이며, 선형대수에서 나오는 필수적인 주요 개념부터 차근차근 살펴보자. 목차는 다음과 같다. 변수 유형(Scalar, Vector, Matrix, Tenso..