카테고리 AI INSIGHT

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선형대수학 벡터 내적과 노름, 방향과 크기

선형대수학 벡터 내적과 노름, 방향과 크기 과 노름 내적(Dot Product)과 노름(Norm)은 벡터의 방향과 크기에 대한 정보를 함께 제공함으로써, 공간 내에서 객체의 상대적 위치와 방향성을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 내적을 통해 벡터 간의 각도를 알 수 있고, 노름을 통해 개별…

선형대수학 벡터 덧셈, 뺄셈, 스칼라곱

선형대수학 벡터 덧셈, 뺄셈, 스칼라곱 벡터는 크기와 방향을 가진 수학적 객체로, 벡터 간의 연산을 통해 다양한 수학적 문제를 해결할 수 있으며 연산 중 사칙연산에는 덧셈, 뺄셈, 곱셈(스칼라곱) 을 활용한다. 벡터 덧셈 (Vector Addition) 두 벡터의 동일한 성분끼리 더하여 새로운 벡터를…

선형대수학 벡터와 행렬(Vector and Matrix)

선형대수학 벡터와 행렬(Vector and Matrix) 벡터(Vector)란? 벡터는 방향과 크기를 가지는 수학적 객체로 n 차원 공간에서의 점을 나타내는 유한 개의 실수의 순서 있는 집합으로 정의되며 일종에 배열 또는 하나의 행으로 표현된다. 백더의 표현 벡터의 표현은 대괄호[], 중괄호{}, 소괄호()로 표현한다. 본질적인 차이가…