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| 3._간단한_선형대수 [2021/06/14 16:58] – created jonghoon | 3._간단한_선형대수 [2023/09/05 15:46] (current) – external edit 127.0.0.1 | ||
|---|---|---|---|
| Line 14: | Line 14: | ||
| print(vec) | print(vec) | ||
| </ | </ | ||
| + | $$ | ||
| A = \begin{pmatrix} | A = \begin{pmatrix} | ||
| 1 & 2\\ | 1 & 2\\ | ||
| 3 & 4\\ | 3 & 4\\ | ||
| \end{pmatrix} | \end{pmatrix} | ||
| + | $$ | ||
| 를 만든 후 eigen() 함수로 고유값과 고유벡터를 구하고 각각을 출력하는 코드이다. | 를 만든 후 eigen() 함수로 고유값과 고유벡터를 구하고 각각을 출력하는 코드이다. | ||
| Line 32: | Line 33: | ||
| 세미콜론(; | 세미콜론(; | ||
| + | |||
| + | 고유 벡터만을 구하고 싶다면 eigvecs() 함수를, 고유값만을 얻고 싶다면 eigvals() 함수를 사용하면 된다. | ||
| + | 첫번째 고유벡터만을 얻고 싶다면 eigvecs(A)[:, | ||
| + | 왼쪽 고유 벡터를 얻고 싶다면 inv(eigvecs(A))를 하면 된다. | ||
| + | |||
| + | 행렬 곱의 경우 | ||
| + | < | ||
| + | A = [1 2; 3 4]; | ||
| + | B = [2 3; 4 5]; | ||
| + | M = A*B | ||
| + | </ | ||
| + | 하면 | ||
| + | $$\begin{pmatrix} | ||
| + | 1 & 2\\ | ||
| + | 3 & 4 | ||
| + | \end{pmatrix} | ||
| + | \begin{pmatrix} | ||
| + | 2 & 3\\ | ||
| + | 4 & 5 | ||
| + | \end{pmatrix} | ||
| + | = | ||
| + | \begin{pmatrix} | ||
| + | 10 & 13\\ | ||
| + | 22 & 29 | ||
| + | \end{pmatrix} | ||
| + | $$ | ||
| + | 로 일반적인 행렬곱의 결과가 나온다. | ||
| + | |||
| + | 전치(Transpose)는 A' 으로 쓴다. | ||