Matrix Decompositions 행렬 분해
- Determinant(행렬식) : ad - bc. det(A) 또는 $\left| A\right|$ 로 표현. 정사각행렬에서만 가능
역행렬 존재하는지 판별해주는 역할(행렬의 특성을 결정해줌)
- 기하학적으로 "부피"를 구하는 것과 동일함
- sarrus' rule : 주로 3차 이상 행렬식 구하는 공식 ## 행렬식 곱할때 그냥 규칙성 찾은거(대각선으로 이동하면서)
- Laplace expansion : 행렬의 행렬식 계산으로 축소(치환, reduction)
* 행렬식 구하면 sarru's rule = Laplace expansion
-
- 대각합
* tr(A) := $\sum_{i=1}^{n}a_{ii}$
- Eigenvalues : 길이가 변하는 배수를 선형 변환의 그 고유 벡터에 대응하는 고유값
* A$\nu$ = $\lambda$$\nu$ A는 행렬, v는 벡터, 람다는 상수.
## trivial solution : 당연해. 당연한 해^^
선형 변환이 적용된 결과가 자기 자신의 상수배가 되는 어떠한 0이 아닌 벡터