그람슈미츠 프로세스 증명
그람슈미츠 프로세스 증명 시 u1 v1을 같다고 하고 시작하셨는데요. orthonamal vector는 크기가 1인데 기존의 벡터가 크기가 1이라는 보장이 없잖아요? 근데 어떻게 저런 가정이 갑자기 되는지 잘 모르겠습니다 ㅠ
Câu trả lời 1
0
안녕하세요.
기존 벡터는 크기가 1인지 상관 없습니다.
임의의 basis에 대해서 orthonormal basis를 만드는 방법이 그람슈미츠 프로세스입니다.
즉 크기1인 벡터가 필요한 것이 아니고 크기가 1이고 서로 직교인 벡터를 만드는 것 방법입니다.
크기가 1인 벡터를 구하고 싶으면 단순히 각 norm으로 나눈 벡터를 사용하기 때문에 orthogonal 성질을 어떻게 얻는지는 집중하시면 됩니다 🙂
아마 이 부분 때문에 헷갈리신 것으로 생각됩니다.
1:33분에서 "S가 orthonormal set이면 orthogonal basis라고 한다"는 말은 정의이며
만약에 orthogonal basis 아니라면 그람슈미트 프로세스를 통해 orthogonal basis로 만들 수 있다는 의미입니다.
따라서 3:38에 나오는 S는 orthogornal basis가 아니라서 그람슈미트 프로세스로 orthogornal basis T를 만드는 과정을 보여드린 겁니다!
감사합니다!
RandomForest vs lgb
0
4
1
전처리 관련질문
0
6
2
작업형3 기출
0
6
1
유형2에서 데이터분할 생략 가능여부
0
9
1
9회 기출 유형3 질문
0
8
1
lgb 기초편
0
5
1
수업자료 문의
0
8
1
괄호 사용
0
10
1
작업형 2 데이터 전처리 질문
0
10
0
11회 기출 유형 작업형1 문제 3-1
0
9
0
예시문제 작업형2 (ver2023) 질문입니다
0
12
1
Data type에 따른 처리
0
8
1
Cursor 실행 문의
1
11
2
데이터 전처리 관련
0
14
2
시험에서 문제 불러오기
0
12
2
2번문제 출력값 질문
0
17
2
pd.get_dummies()가 bool로 반환
0
16
2
대응표본검정 레빈
0
20
3
단일표본검정 문제 유형
0
22
2
[작업형 3] 6~7. 카이제곱 검정
0
18
2
A가 정방행렬일때의 동치 명제
1
125
2
least square solution에서의 rank에 대해
1
113
2
행별변환5강
1
109
2
선형대수 질문
0
596
1

