Eigen-Value Decomposition1 고유값 분해(Eigen-Value Decomposition) -목차- 1. 배경 지식 1.1 행렬은 벡터들의 모음 1.2 행렬의 각 열의 상수를 인수분해 하는 방법 2. 고유값 분해(Eigen-Value Decomposition) 3. 대칭 행렬의 고유값 분해 1. 배경 지식 1.1 행렬은 벡터들의 모음 \(n\)개의 \(n\)차원 벡터 \(a_i \in \mathbb{R}^{n \times 1}\) \(for\,i = 1,2,..., n\)이 있다고 생각해보자. 그러면 이 \(n\)개의 벡터들을 모아 \(n\times n\) 차원의 행렬을 구성할 수 있다. \[A = \begin{bmatrix}|& | & & | \\a_1&a_2& ... & a_n \\| & | & & | \\\end{bmatrix}\in \mathbb{R}^{n\times n} \] 1.2 .. 2022. 2. 28. 이전 1 다음