Else/도서 리뷰 3

[Coding The Matrix] Chapter 4. 벡터 공간(Vector Space)

앞장에서는 벡터란 무엇인지에 대해 다루었고, 이번장에서는 벡터스페이스에 대한 소개를 한다. 먼저 선형결합에 대해 소개한다. Def 벡터 $v_1, ..., v_n$에 대하여, $\alpha_1v_1 + ... + \alpha_nv_n$ where $\alpha_i's$ are scalars 을 $v_1, ..., v_n$의 선형결합(linear combination)이라고 한다. 또한, $\alpha_1, ..., \alpha_n$ 은 각각 $v_1, ..., v_n$의 계수(coefficient)라고 한다. ※ $\alpha_1 = ... = \alpha_n = 0$이면 자명한(Trivial) 선형결합이라고 한다. 이외에는 nontrivial 하다고 한다. 다음은 선형대수학의 근원이자, 모든 것의 시작..

Else/도서 리뷰 2023.04.12

[Coding The Matrix] Chapter 3. 벡터

앞 장에서는 Field에 대해 소개하였고, 이번장에서는 Vector를 소개한다. 공학에서 한 용어가 여러 의미를 갖는 경우가 흔치 않은데, 이상하게 벡터는 비슷하지만 다른 의미를 갖는 정의를 여럿 갖고 있다. 물리 : 크기와 방향을 갖는 물리량으로 정의 수학 : Vector Space의 element로 정의...(vector란 무엇이다라고 정의하기 매우 어렵다.. 앞에서 설명해야 할게 너무 많다) 컴퓨터 공학 : 대체로 length가 n인 list로 정의한다.($R^n$의 원소라고 생각하면 편할듯 하다) 이 책 또한 수학 저서가 아닌 컴퓨터 공학 도서에 가깝기에 세번째 정의를 따르고 있다. (개인적으로 앞 장에서 Field가 나왔기에 Vector에 대한 소개보다는 Vector space를 알려주는게 더 ..

Else/도서 리뷰 2023.04.05