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마지막 파트에서는 행렬 연산과 그 특성들에 대해 알아볼 거예요! 이제 조금 더 깊게 들어가 볼게요! 😊
1. 행렬 곱셈(Matrix Multiplication) ✖️
행렬은 다른 행렬과 곱셈을 할 수 있어요. 이를 통해 데이터를 변환하거나 새로운 정보를 얻을 수 있어요.
- 예: [3x2] 행렬과 [2x3] 행렬을 곱하면 [3x3] 행렬이 돼요!
2. 행렬의 특성들 🌟
- 대각 행렬(Diagonal Matrix): 대각선에 있는 값들만 0이 아닌 행렬이에요. 이 행렬은 계산을 간단하게 만들어줘요! 🤓
- 역행렬(Inverse Matrix): 행렬에 곱했을 때 결과가 단위 행렬이 되면, 그 행렬은 역행렬을 가진다고 해요.
- 공식: A * A^-1 = I (여기서 I는 단위 행렬)
3. 행렬의 행렬식(Determinant) 🔍
행렬식은 행렬이 공간을 얼마나 변형시키는지를 나타내는 값이에요. 예를 들어, 어떤 공간의 크기를 늘리거나 줄이는 역할을 해요.
- 행렬식이 0이면, 그 행렬은 역행렬을 가질 수 없어요. 이를 특이 행렬(Singular Matrix)이라고 해요! 😮
이렇게 해서 리니어 알지브라의 주요 개념을 세 가지 파트로 나누어 설명해 봤어요! 😊 선형대수는 데이터 과학에서 아주 중요한 역할을 하니까, 이번 기회에 기본 개념을 잘 이해해 보세요! 혹시 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문 주세요! ✨
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