Eigen value #Eigen vector #Eigen Decomposition1 Eigenvalue Decomposition(고유값 분해)-1 1. 고유값(eigen value)와 고유벡터(eigen vector)란? 고유벡터: 어떤 선형변환 \(A\)에 의한 변환결과가 자기 자신의 상수배(고유값)이 되는 0이 아닌 벡터 즉, \(n{\times}n\) 정방행렬(square matrix) \(A\)에 대해 \(Av={\lambda}v\)를 만족하는 0이 아닌 열벡터 \(v\)를 고유벡터, 상수 \(\lambda\)는 고유값이라고 합니다. 2. 고유값 분해를 이용한 대각화 (Eigen Decomposition) 단, 이 방법은 square matrix에 대해서만 가능!! 이와 같이 행렬 \(A\)는 자신의 고유벡터들을 열벡터로 하는 행렬과 고유값을 대각원소로 하는 행렬의 곱으로 대각화 분해가 가능합니다(Eigen Decomposition) 3. .. 2022. 9. 14. 이전 1 다음
