Day_02. 선형대수-2

행렬- matrix	행과 열로 이루어진 집합,n개의 row와 n개의 column을 가질 때 총 개수는 mn개
행&열 벡터	row와 column 이 1개로 서로transpose 관계
스칼라	m,n이 1일 때, 즉 단일값
영벡터	모든 원소가 0인 벡터
항등행렬의 I 번째 열벡터	i번째의 원소만 1이고 나머지는 0이다
전치행렬(Transpose matrix)	행렬 ij에서 ji로 위치를 바꾸는 것
대칭행렬(symmetric matrix)	행과 열이 같고 Transpose한 형태
대각행렬 (diagonal matrix)	행렬의 대각원소감 값을 가지고 나머지는 0이다, 이때 대각원소가 1이고 나머지가 0이면 단위행렬( unit matrix, identitiy matrix) 라고 한다
정방행렬	가로세로의 원소의 개수가 갑음

행렬의 곱셈 조건

=승수(앞에 위치)와 피승수(뒤에 위치)에서 승수의 행의수와 피 승수의 열의 수가 같아야 한다

==행렬의 곱에는 교환법칙이 성립하지 않음

==결합, 분배 법칙이 성립히자 않는다

==한 행렬에 transpose한 matrix를 곱하면 대칭행렬이 나온다, 비 정방 행렬의  transpose한 것을 곱해도 대칭 행렬이 나온다 

행렬식(determinant)	=|A| , det(A)로 표시되며 “ 하나의 실수값” 으로 표시된다 =모두 정방행렬일 경우 |AB|  = |BA| = |A| * |B|
역행렬(inverse matrix	=정항행렬이며 행렬식이 0이 아닐 때 를 만족시키는 B가 있다면 B는 역행렬이다
직교행렬(orthogonal matrix)	정방행렬의 역행렬이 전치행렬과 같을 때 직교행렬이라 한다 길이가 1이고 직교시 = 정규직교(정규직교 orthogonal normal) 벡터라고 한다
고유값과 고유벡터(eigen value/vector)	행렬변환(벡터의 선형변환)을 의미한다 행렬 a 의 고유값을 구하기 => 이 되는를 구하는것

예시 문제등은  Material - Day-00 를 참조한다