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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결선형대수학개론
Inverse of partitioned matrix 관련 질문
partitioned matrix의 inverse의 조건이 굉장히 구체적인데,(A는 block upper triangular, A11과 A22은 square matrix)이걸 왜 배우는 지(?), 어디에 적용되는지 갑자기 의문이 들어서 질문 드립니다..ㅜ 굉장히 사이즈가 큰 matrix A가 마침 block upper triangular이고, 분할을 어떻게 잘 해봤을 때, A11과 A22이 square matrix라면 더 빨리 역행렬을 구할 수 있어서인가요? 아니면, any matrix A를 block upper triangular 형태로 만든 뒤, A11과 A22가 square matrix가 되도록 분할하면 역행렬을 빨리 구할 수 있다는 건가요? 질문이 좀 하찮은 것 같은데 죄송합니다..ㅠ 예제를 보면 바로 이해할 수 있을 것 같습니다.
- 미해결선형대수학개론
Example 6 질문.
강의 하실 때는, A의 pivot column이 바로 a1, a2, a5라고 말씀하셨는데, pivot column을 바로 알 수 있는 방법이 있는건가요? 아니면 echelon form을 만들어봐야 알 수 있는게 맞는건가요?
- 미해결선형대수학개론
Theorem 11에서 항상 T(0)=0 인 이유
linear transformation에서 T(0)=0이 항상 성립하는 이유가 0 vector 'u'가 존재한다고 치면, ( 임의의 scala : 2 )Theorem 5에 의해 A(2u) = 2 * A(u)이고, 0 vector에 어떠한 scala를 곱해도 0 vector기 때문에 A(0) = 2 * A(0)이 되고, 이 식이 성립하려면 A(0) = 0인 경우밖에 없어서다. 라고 이해해봤는데 맞나요??
- 미해결선형대수학개론
단위벡터 질문있습니다.
e1 = (1, 0) 이고 e2 = (0, 1)인데, e1, e2, e3 ... 차원이 커질수록 단위벡터들도 많아지잖아요, 그러면 j번째 단위벡터 ej는 (0, 0, ..., 1, 0, ... 0) 요런식으로 되는 건가요? ( 1의 위치는 j번째 ) 당연하게 생각하고 있긴 했었는데 뭔가 궁금해서 확실하게 알고 싶어서 질문 드립니다.
- 미해결선형대수학개론
안녕하세요 수업자료 인쇄괸련해서 문의드립니다
안녕하세요 . 오늘 수업신청한 학생입니다 선형대수학 수업자료 인쇄하려고했는데 인쇄하려고보니까 배경이 흰색이아니라 안된다네요.. 혹시 인쇄할 수 있는 수업자료가 없을까요 ?
- 미해결선형대수학개론
강의 1.2 Echelon form/Reduced echelon form 형태에 관해서 질문드립니다.
안녕하세요. 대학교에서 배우는 선형대수학에서 선생님 강의가 많은 도움이 되고 있습니다. 강의 1.2에서 설명하신 Echelon form과 Reduced echelon form에서 a11의 값이 1이 아니어도 Echelon form/Reduced echelon form인지 궁금합니다. 예를들어서 밑에 사진처럼 a11의 값이 1이아닌 0일 경우에도 echelon form, reduced echelon form 일 수 있는지 궁금합니다. 감사합니다.
- 미해결선형대수학개론
pdf
강의 자료 pdf 들로도 올려주실 수 있을까요ㅠ 아이패드 필기하기가 너무 불편합니다 좋은 강의 정말 감사드립니다.
- 미해결선형대수학개론
강사님 강의를 들으면 대학교 학부에서 배우는 선형대수학을 다 커버했다고 볼 수 있을까요~?
강사님 안녕하세요~! 강의 잘 듣고 있는 수강생입니다~! 강사님 강의를 다 듣고 완벽히 이해했다 가정한다면, 일반적으로 대학교 학부에서 배우는 선형대수는 다 배운거라고 할 수 있는걸까요~? 감사합니다~!!
- 미해결선형대수학개론
1.5강 homogeneous linear systems
안녕하세요 선생님, homogeneous linear system에서 trivial solution, nontrivial solution 이 아닌, x가 0이 아닌 실수로 나오는 경우도 있나요?
- 미해결선형대수학개론
1.6강 example1
안녕하세요 선생님 1.6강 4페이지 문제에서 row reduction한 것과 해를 도출한 것은 이해가 됩니다만 그것이 어떻게 2v1 - v2 + v3 = 0 꼴 형태의 식이 되는지 이해가 되지 않습니다. 그냥 x3 = 1을 대입해서 한가지 가능한 식을 도출해낸 것인가요? 감사합니다.
- 미해결선형대수학개론
안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다
양질의 강의 감사합니다. 강의를 듣다가 QR Factorization을 하는 이유가 궁금하여 연락드렸는데 matrix A를 orthonormal 한 Q와 upper triangular 한 R 매트릭스로 만드는 이유가 뭔가요. 좌표상에서 복잡한 벡터를 간편하게 계산하기 위해 orthonormal한 벡터와 R벡터로 나누어 준다고 생각해도 되나요?
- 미해결선형대수학개론
안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다
9p에 이부분이 이해가 잘 안되서 질문 드립니다. 정의에 의해서 [Ab1]B...[Abn]B이 된다고 하는데 조금만 더 자세히 설명 해주실 수 있을까요? T(x)가 Ax 이기 때문에 그런것인가요?
- 미해결선형대수학개론
강의 파트 질문드립니다!
안녕하세요! 대학교에서 선형대수 강의를 듣고있는데, 인프런 강의로 부족한 부분 잘 채워나가고 있습니다! 다름이 아니라, 학교 교재랑 강의 목차랑 조금 달라서 학교 진도에 맞춰서 듣고싶은데, 제가 아래에 나와있는 단원들을 공부하려면 어느 부분(몇번째 강의)을 수강하는게 좋을까요? Basic and dimension /change of basis /row space and column space linear transformations(definition and examples / matrix representation of linear transformations) scalar product in R^2 orthogonal subspaces
- 미해결선형대수학개론
4.5강의
A = PCP^-1와 같은 유동적인 관계는 4.4 강의를 통해 알았습니다. 제가 궁금한 것은 그렇다고 A와 C가 similar하고 C가 rotate하면 Ax도 찌그러진 반원 형태가 되는 이유를 모르겠습니다. Ax =PCP^-1x 여기서 P가 영향력이 없나요
- 미해결선형대수학개론
6.3 Constrained Optimization - Theorem7 질문
증명과정에서 x와 u1의 dot product가 0이기 때문에 y와 u1의 dot product가 0이라고 언급하셨는데 왜 이렇게 되는지 이해가 잘되지 않습니다.
- 미해결선형대수학개론
4.1 eigenvector 질문
Ax = λx인 nonzero vector를 eigenvector라고 하셨는데, 지금까지 Ax = b 에서 x는 vector가 아니라 coefficient 아니었나요? 선형대수에서 구하고자 하는 x가 coefficient인지 vector인지 헷갈리네요..
- 해결됨선형대수학개론
Invertible linear Transformation
T의 inverse가 S 라고 이해하면 될까요?
- 미해결선형대수학개론
chaper1 1.8에서
Example2의 matrix를 augmented matrix라고 하셨는데 맞나요? 그렇다면 3행에서 0 = 5가 되어 해가 없는 것 아닌가요 ? 이해가 잘 안 됩니다 ㅜㅜ 어떻게 onto가 되는지 설명해주실 수 있을까요?
- 해결됨선형대수학개론
Theorem9 관련 질문 드립니다
Theorem9 에서 예시를 말씀하실 때 v1이 zero vector라고 한다면 이것의 계수가 nonzero가 될 수 있기 때문에 linearly dependent라고 하셨는데요. zero vector를 포함하면 항상 dependent가 되는건가요? 만약 v1의 계수가 0이 된다면, set이 zero vector를 포함하고 있어도 linearly independent 할 수 있게 되는 것 아닌가요? 답변 부탁드립니다! 감사합니다.
- 미해결선형대수학개론
least squares problems
안녕하세요 강의 잘 수강하고 있습니다. AX=b문제에서 inconsistent하다면 normal equations를 통해 해결할 수 있다고 이해했습니다. 만약 consistent하다면 해가 존재하게 되는 것이므로 A의 역행렬을 취하든 QR Factorization을 통해 구하면 되는 것으로 이해했는데요. 만약 행렬 A with linearly independent columns 있다면 AT : A의 트랜스포즈 행렬 (AT)A is invertibale 하므로 AX=b에서 AT를 취해서 해를 구하는 방법을 소개해 주셨는데요 여기서 왜 굳이 AT를 취해서 해를 구하는 건가요? QR해결법을 적용하면 안되는 건가요? Invertible 하다는 의미는 결국 consistent하고 linearly independent하다는 의미 아닌가요? 살짝 정리가 안되어서 질문드립니다 감사합니다