사다리꼴행렬: 두 판 사이의 차이
내용 삭제됨 내용 추가됨
'행 사다리꼴행렬변환' 부분 각주 추가 |
편집 요약 없음 |
||
1번째 줄:
'''행사다리꼴행렬'''(Row Echelon Form matrix, 약자 REF)이라고도 불리는 사다리꼴행렬(echelon form matrix)은 [[가우스 소거법]] 및 [[가우스 조단 소거법]] 알고리즘을 통해서 알 수 있듯이, 모든 성립하는 연립방정식<!-- 연립n차방정식 -->으로부터 [[첨가 행렬]]의 과정을 거쳐 해를 갖는 행사다리꼴행렬(REF) 또는 기약행사다리꼴행렬(Reduced Row Echelon Form,약자 RREF)로 변환할 수 있다.<ref>http://www.ktword.co.kr/abbr_view.php?nav=1&m_temp1=4359&id=698</ref>
이것은, [[선형 대수학]]에서 [[행렬]]이 가우스 소거법으로 인해 사다리꼴(에쉴론,echelon) 형태의 모양을
사다리꼴 행렬(Echelon form matrix)은 가우스 소거법이 행과 열에 대해 작동한다는 것을 의미한다.
또한, 연립방정식의 풀이가 행렬식의 과정을 통해서 행사다리꼴행렬 및 기약행사다리꼴행렬에 대한 풀이로
이러한
사다리꼴행렬은 [[삼각행렬]]의 특수한 경우이다.
12번째 줄:
==조건==
행렬, 특히 행사다리꼴행렬(<math>REF</math>)에서,
*모든 <math>0</math>이 아닌 행(적어도 하나의 <math>0</math>이 아닌
*행이 모두 <math>0</math>이 아닌 행의 [[계수#선형 대수학|선행 계수]](최고차 계수)는 항상 그 위 행의 선행 계수의 오른쪽에 있다. (일부 문헌에서는 선행 계수를 <math>1</math>로 표기하기도 한다 <ref>See, for instance, {{harvtxt|Leon|2009|p=13}}</ref> )
이 두 조건은 선행 계수 아래의
<!--
다음은 <math>3 \times 5 </math>행렬의 예
30번째 줄:
행사다리꼴행렬(REF)의 두 조건를 모두 만족하고 다음의 조건을 만족할때 기약행 사다리꼴행렬이라고 한다.<ref>[[가우스 소거법#행사다리꼴행렬 |행사다리꼴행렬 정의]]</ref>
<math>{\color{black}{\rightarrow}}</math> [[계수#선형 대수학|선행 계수]] <math>1</math>이 존재하는 열에서 그 선행 계수 <math>1</math> 이외의 열의 배열원소가 모두<math>0</math>인 경우이다.
이러한 행렬식의 과정에서, 행렬의 많은 속성은
==사다리꼴행렬의 형태의 예==
123번째 줄:
0 & 0 & 1 & 2
\end{pmatrix} </math>
이렇게 사다리꼴행렬을
다음처럼 사다리꼴행렬을
:<math> \begin{pmatrix}
2 & 1 & 1 & 5 \\
167번째 줄:
0 & 0 & 1 & 2
\end{pmatrix} </math>
이렇게도 같은 사다리꼴행렬을
<!-- 이렇게 <math>M</math>
:<math>M = \begin{pmatrix}
2 & 1 & 1 & 5 \\
181번째 줄:
[[가우스 소거법]]을 사용해서,
다음과 같은 행렬 <math>M</math>의 단위행렬 <math>I</math>을 [[첨가 행렬]]로 계산하면,
역행렬 <math>M^{-1}</math>를
:<math>M = \begin{pmatrix}
-1 & 1 & 2 \\
258번째 줄:
==역사==
16세기와 17세기
이러한 [[행렬식]](determinant)들은 행,열 및 커널(Kernel)과 같은 행열단위 형식인 배열원소들을 통해서 [[행렬]](matrix)의 많은 속성을 보여줌으로써 순수한 행렬 개념을 정립하<!-- 얻게되-->는데 많은 기여를 하였다.<ref>[[행렬식#역사|행력식의 역사]]</ref>
|