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DA_DS_AI_ML/Linear Algebra

[Khan Academy] Dimension of the column space or rank (열공간의 차원 - 랭크)

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  • 이번시간에는 열공간의 차원에 대해 다룬다.
  • 행렬 A가 주어지고 각 열벡터들은 행렬 A의 열공간을 생성한다.
  • 이 때 행렬 A의 열공간이 기저인가?

  • 행렬 A를 기약행사다리꼴로 나타내고 이를 R이라고 하자
  • 여기서 R의 pivot column은 서로 선형 독립임을 알 수 있다.
  • 즉, 행렬 A에서 R에 대응하는 열벡터도 선형독립이다.

  • 행렬 A의 세 벡터의 선형결합은 다른 벡터를 생성하며, 선형 독립이므로 행렬 A 열공간의 기저가 된다.
  • C(A)의 차원은 3이다.
  • 열공간의 차원은 rank라고 부르며, 모든 열공간을 생성하는 선형독립인 열벡터의 개수이다. 

본 포스팅은 칸아카데미의 선형대수학을 기반으로 작성하였습니다.

 

Vectors and spaces | Linear algebra | Math | Khan Academy

Let's get our feet wet by thinking in terms of vectors and spaces.

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