개발자를 위한 필수 수학

157

4

장

선형대수학

i_hat

=

array([3,

-1.5])

j_hat

=

array([-2,

1])

basis

=

array([i_hat,

j_hat]).transpose()

determinant

=

det(basis)

print(determinant)

# 0.0

따라서

0

행렬식을 테스트하는 것은 변환에 선형 종속이 있는지 확인하는 데 매우 유용합니다.

이 문제가 발생하면 해결하기 어렵거나 해결할 수 없는 문제일 가능성이 높습니다.

4.5

특수 행렬

꼭 다루어야 할 중요한 행렬 몇 가지를 소개합니다.

4.5.1

정방 행렬

정방 행렬

square

matrix

은 행과 열의 수가 같은 행렬입니다.

427

519

401











주로 선형 변환을 표현하는 데 사용되며 고윳값 분해

eigen

decomposition

와 같은 많은 연산에 필수적

인 행렬입니다.

4.5.2

항등 행렬

항등 행렬

identity

matrix

6

은 대각선의 값이

1

이고 다른 값은

0

인 정방 행렬입니다.

6

옮긴이_ 또는 단위 행렬이라고도 부릅니다.