분류 전체보기72 가우스 조르단 소거법(Gauss Jordan Elimination)의 이해 - 선형대수 2-3강 :: Data 쿡북 | 들어가며지난 블로깅에는 가우스 소거법에 대해 배웠다.지난 블로깅의 링크는 아래를 참고한다.▶ 가우스 소거법(Gaussian elimination)의 이해 - 선형대수 2-2강 이번 블로깅에서는 가우스 조르단 소거법(Gauss Jordan Elimination)에 대해 이해해보자 | 가우스 조르단 소거법이란일차 연립방정식 AX = B를 쉽게 풀 수 있는 가우스-조르단 소거법은 다음의 순서를 따른다.1) 행렬 A와 B로 부터 확대행렬 C=(A|B) 를 구한다. 2) 기본행연산을 이용하여 C를 소거행제형 D로 변환한다.3) 자유변수 각각을 임의의 매개변수로 둔다.4) 행렬 D의 영행이 아닌 각 행을 선도변수에 관하여 푼다. 이를 이용해서 다음의 연립방정식을 풀어보자 | 가우스 소거법(Gauss Elimin.. 2017. 9. 10. 통계용어(선형대수) - 선도변수(leading variable), 자유변수(free variable) | 선도변수(leading variable)와 자유변수(free variable)선도변수는 선도원소가 속한 열에 대응되는 미지수를 말하며자유변수는 그 밖의 미지수를 의미한다. 예를 들어, 다음과 같이 확대행렬로 표현할때 적색으로 표기된 1이 선도원소이기 때문에이에 대응되는 x, y 가 선도 변수가 되고 ,그 나머지 변수인 z 는 자유변수이다. 2017. 9. 10. 통계용어(선형대수) - 선도원소(leading element) | 선도원소행의 원소중 0을 제외한 첫번째 나오는 원소 빨간색으로 표기된 부분이 선도원소 참고로 행제형행렬에서의 선도원소는 1이다. 2017. 9. 10. 가우스 소거법(Gaussian elimination)의 이해 - 선형대수 2-2강 :: Data 쿡북 | 들어가며가우스 소겁법을 이해해보자이전강의는 다음 링크를 참고한다.▶ 행제형, 소거행제형의 이해 - 선형대수 용어에 대해서는 해당 용어를 클릭시 관련 페이지로 이동한다. | 가우스 소거법이란선형대수학에서, 가우스 소거법(Gauß消去法, 영어: Gaussian elimination)은 연립일차방정식을 풀이하는 알고리즘이다. 풀이 과정에서, 일부 미지수가 차츰 소거되어 결국 남은 미지수에 대한 선형 결합으로 표현되면서 풀이가 완성된다. 가우스 소거법은 보통 행렬을 사용하며, 첨가 행렬을 그와 풀이가 같은 더 간단한 행렬로 변환하여 풀이를 완성한다. 가우스 소거법은 행렬식과 역행렬의 계산에도 응용된다.(출처 : 위키피디아) 가우스 소거법은 연립일차장벙식을 쉽게 풀기 위한 방법이다.가우스 소거법의 절차는 다음.. 2017. 9. 10. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 18 다음