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Orthogonal Matrices 1

[Linear Algebra] #12 Orthogonal Matrices

1. vector 의 곱 정의와 Orthogonality (1) vector 곱 정의 · product ㉮ Inner product : a · b = c (dot product, scalar product) ㉯ Outer product : a x b = c (cross product, vector product) · 표현법 ㉮ Inner product : c = a · b = $A^{T}b$ = |a||b|cos $\theta$ → 같은 방향일 때 힘이 최대 ㉯ Outer product : c = a x b = |a||b|sin $\theta$ $u$ ($u$ : a x b 방향의 unit vector) → 직각일 때 힘이 최대 · 의미 (Inner product) : a · b = |a||b|cos $..

Linear Algebra 2021.02.03
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벡터 공간, Quadratic forms, Vector Space, Back Substitution, Skew-symmetric, 대기업준비, Orthogonal Matrices, 선대, Inverse of matrix, Diagonalization, 해 공간, 잡플랫, Complex matrix, determinant, Gauss-Jordan Elimination, Eigenbases, solution space, 선형대수학, Symmetric, 가우스 조던 소거법,

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