matrix2 23. 연립 일차 방정식과 가우스 소거법 23.1. Linear Systems of Equations. 다음 연립방정식이 있다고 합시다. $\begin {cases} a_{11} x_1 + \cdots + a_{1n} x_n = b_1 \\ a_{21} x_1 + \cdots + a_{2n} x_n = b_2 \\ \cdots \\ a_{m1} x_1 + \cdots + a_{mn} x_n = b_m \end {cases}$ (1) 이제 이 연립방정식을 matrix를 이용하여 $\mathbf{Ax} = \mathbf {b}$와 같이 나타내 봅시다. $\mathbf {A} = [a_{ij}] = \begin {bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2.. 2020. 5. 15. 21. 선형 대수학 : 행렬, 벡터 길고 길었던 상미분 방정식 파트를 끝냈습니다. 이제 Linear algebra, 즉 선형 대수학에 대해 작성할 차례입니다. 먼저 기본이 되는 Matrix(행렬), Vector(벡터)에 대하여 알아봅시다. 21.1. Matrices, Vectors. 21.1.1. Matrices. Matrix란 괄호 안에 싸여서 수나 함수들로 이루어진 직사각형 집합체를 말합니다. Matrix를 표현하는 괄호로 대괄호를 사용하여 나타내겠습니다. 예를 들면 다음과 같은 형태를 Matrix라고 할 수 있겠습니다. $\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end {bmatrix}$ (1) $\b.. 2020. 5. 7. 이전 1 다음