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| Line 1: | Line 1: | ||
| - | < | ||
| - | using Pkg | ||
| - | Pkg.add(" | ||
| - | </ | ||
| - | 선형대수 계산을 하기 위해서는 LinearAlgebra 패키지를 설치해준 후 using을 해주어야 한다. | ||
| - | |||
| - | < | ||
| - | using LinearAlgebra | ||
| - | |||
| - | A = [1 2; 3 4]; | ||
| - | lambda, vec = eigen(A); | ||
| - | print(lambda) | ||
| - | print(vec) | ||
| - | </ | ||
| - | $$ | ||
| - | A = \begin{pmatrix} | ||
| - | 1 & 2\\ | ||
| - | 3 & 4\\ | ||
| - | \end{pmatrix} | ||
| - | $$ | ||
| - | 를 만든 후 eigen() 함수로 고유값과 고유벡터를 구하고 각각을 출력하는 코드이다. | ||
| - | |||
| - | < | ||
| - | A = [1 2; 3 4]; | ||
| - | </ | ||
| - | 는 | ||
| - | < | ||
| - | A = [1 2 | ||
| - | 3 4]; | ||
| - | </ | ||
| - | 로 해도 똑같은 결과를 얻는다. | ||
| - | |||
| - | 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. | ||