SInce 20180106

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필요충분조건 1

10-6. Ax = b가 단사함수가 되는 조건

(1) Ax = b의 해집합과 단사함수 10-3 글에서 변환이 가역성을 가지기 위해서는, 단사함수이면서 전사함수이어야 한다고 했다. 10-4에서는 변환이 전사함수가 되는 조건을 설명했다. ( Rank(A) = m 이면 전사함수 / 모든 열이 피벗변수 ) 10-5에서 Ax = b의 해집합이 Xh + Xp와 같이 표현된다고 했다. (Xp는 particular한 벡터, Xh는 N(A)) 그러므로 이번에는 x = Xh + Xp라는 해집합이 단사함수가 되는 조건에 대해서 알아보도록 하겠다. 변환 T는 X를 Y로 사상하고, T(x) = Ax라고 표현할 수 있다. A는 변환행렬이라고 가정했기 때문에, 변환 T는 A를 정의역 내의 벡터와 곱하는 것이라고 생각할 수 있다. 만약 T가 단사함수라면, 공역 Y의 어떤 b를 ..

선형대수(Linear Algebra) 2023.04.07
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영공간, 열공간, 선형독립, linear algebra, 가역성, 고유벡터, 행렬식, 정사영, 정규직교집합, 선형대수학, 정규직교기저, Python, 선형변환, 변환행렬, 부분공간, 기저변환, 선형대수, 파이썬, 기저, 고유값,

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