Linearly Indepdent와 One-to-one의 관계에 대한 rough한 이해

다른 질문에 댓글 달았던 내용인데, 행여나 도움되실까 해서 공유해봅니다. rough하게 적어서 조금 엄밀하지는 못합니다 :)

Matrix A의 Column들이 linearly independent 하다는 것은 if and only if A가 one-to-one mapping입니다. 증명은 여러 가지로 많이 소개되어있으니 직접 찾아보시면 되겠습니다. 제가 이 동치를 직관적으로 이해하는 방법은 아래와 같습니다. 우선 one-to-one의 linear mapping에서의 직관적 의미부터 되새겨봅시다. A가 one-to-one mapping이라는 것은 Ax = b에서 서로 다른 x가 각각 서로 다른 b로 mapping 된다는 뜻입니다. 여기서 Column들의 linear independence 의 linear mapping 에서의 의미를 되새겨봅시다. Column들의 linear independence는 A의 Column들 중 어느것도 서로 다른 column들의 linear combination으로 표현될 수 없다는 뜻입니다. 반대로, column 들이 linearly dependent하다면, 어떤 column은 다른 column들의 linear combination으로 표현됩니다. 여기서, i번째 column이 vector x의 i번째 element 를 mapping 하는 것임을 상기해보면 (1.8 강의 standard matrix 부분을 보시면 됩니다), linearly dependent 하다면, vector x의 '어떤 element k'가 mapping되는 결과는 vector x의 다른 element가 mapping 된 것의 조합으로 표현됩니다. 따라서, element k는 어떻게 결정되어도 상관없는 free variable이게 됩니다. 따라서, one-to-one이지 않습니다. 이의 대우로, one-to-one이면 linearly independent하게 됩니다.