cross product 방향 질문입니다.

제가 괜히 너무 복잡하게 생각했군요 감사합니다 명확하게 이해가 됐습니다!

4.2 질문입니다.

아 그래프를 보니까 쉽게 이해가 되네요 감사합니다.. ㅠ

3.2 21분 30초 무한급수 기대값 유도과정 질문입니다.

감사합니다!

4.1 EigenVector Theorem 2질문입니다.

아하 드디어 이해했네요... Av = lambda*v로 생각하면 되는군요 .. 감사합니다 그러면 혹시 두번째 질문에서row operation으로 만들어지는 linear system은 같은 solution을 가질뿐이지 서로 같은 성질을 가지는건 아니군요? 저도 질문하면서 column space부분에서 얘기해주신 성질이 약간 걸리긴 했었는데 답변받으니 이해가 잘 된 것 같습니다 감사합니다!

1.4절 정리4 관련

저도 똑같은 의문가지고 있어서 한참 헤메다 이해해서 감히 댓글달아봅니다저는선생님이 아니니까 참고만해주세요 ㅠ; 질문자님이 말씀하신 matrix A를 이용해보면 정리 4번에서a. For each ~로 시작하니까 "모든" 벡터 b에 대해 Ax = b가 해가 있어야 a가 참인거잖아요?그런데 반례로 b를001로 주면 augmented matrix에서 맨 마지막 row가 0 0 0 1 이 돼서 0 =1 이 되는, 해가 없는 상태가 되죠 하나라도 해가 없는 b를 찾았으니 a는 거짓이 됩니다.그리고 d)의 모든 행에는 pivot position이 있다는 애초에 질문자님이 거짓으로 설정하셨으니까 a도 거짓, d도 거짓이 되어 정리에도 부합하게 됩니다 예를들어 지금 공 100개가 모두 빨간색이냐고 물어봤을때 하나라도 빨간색이 아니면 "거짓"인거랑 같죠Rm 의 모든 벡터 b에 대해 정리를 반박할 수 있는 하나의 반례를 가지고와서 봐 이게 참이니까 다른 무수히 많은 예들이 전부다 "거짓"이라해도 "참"이야 라고 하는느낌?마치 100개의 공중에 1개가 파란공이라면 이 공들은 모두 파란공이다