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부스트코스 AI Basic 강의 중 “선형방정식과 선형시스템” 강의를 바탕으로, 선형대수의 기초 개념을 자세하게 정리한 글이다.기존에 공부하던 선형대수 강의는 우리 동아리 방향과 맞지 않아 새로운 상의를 선택하였다.강의는 아래에서 확인할 수 있다.인공지능을 위한 선형대수1. 선형 결합(Linear combination)• 정의 (수식): 벡터 와 스칼라(실수) 가 있을 때, a1 v1 + a2v2 +... + an vn로 표현되는 벡터를 이들 벡터의 선형 결합이라고 부른다. 여기서 각 ai는 계수(coefficient) 또는 가중치(weight)다.• 표현 관점- 선형 결합은 행렬 곱 Ax로 깔끔하게 표현된다. 행렬 A의 열(column)들을 v1,v2,...로 보면, Ax=x1v1+x2v2+...이다..

부스트코스 AI Basic 강의 중 “선형방정식과 선형시스템” 강의를 바탕으로, 선형대수의 기초 개념을 자세하게 정리한 글이다.기존에 공부하던 선형대수 강의는 우리 동아리 방향과 맞지 않아 새로운 상의를 선택하였다.강의는 아래에서 확인할 수 있다.인공지능을 위한 선형대수1. 선형방정식이란 무엇인가?먼저 선형방정식(linear equation)은 말 그대로 미지수에 대한 1차 항만 포함된 방정식을 의미한다.가장 단순한 형태는 다음과 같다.ax = b여기서 a와 b는 숫자(스칼라)이고, x가 우리가 구해야 하는 미지수이다.이 식의 중요한 특징은 미지수 x가 1차로 등장한다는 것이다.만약 x^2처럼 비선형 항이 등장하면 더 이상 선형방정식이 아니다.이러한 선형 구조는 단순해 보이지만, 복잡한 시스템을 다룰 때..

이 글은 덕성여자대학교 인공지능 동아리 시냅스에서 진행한 선형대수학 스터디로, 칸 아카데미 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 강의는 아래 링크에서 확인 가능합니다!https://ko.khanacademy.org/math/linear-algebra/vectors-and-spaces 벡터의 삼각부등식 벡터 사이의 각 정의하기

이 글은 덕성여자대학교 인공지능 동아리 시냅스에서 진행한 선형대수학 스터디로, 칸 아카데미 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 강의는 아래 링크에서 확인 가능합니다!https://ko.khanacademy.org/math/linear-algebra/vectors-and-spaces 벡터의 내적과 벡터의 길이 벡터 내적의 성질 증명 코시-슈바르츠 부등식의 증명