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[기타][메모용] 행렬 기초

sam0308 2023. 10. 22. 12:30

※ 해당 포스팅은 개인의 공부 정리용 글입니다. 틀린 내용이 있다면 추후 수정될 수 있습니다.

※ 해당 포스팅은 하기 출처들을 참조하였습니다.

- 프랭크 D.루나, DirectX 12를 이용한 3D 게임 프로그래밍 입문(류광 옮김), 한빛미디어, 2021

 

 

1. 기본 표현

- 아래첨자로 행과 열 표현

 

그림 1. 행렬의 원소 표현

 

 - 각 행과 열을 벡터로 간주하여 표현 가능

 

그림 2. 행과 열을 벡터로 표현

 

 

2. 덧셈과 뺄셈, 곱셈(스칼라 값)

- 행렬간의 덧셈, 뺄셈은 행과 열 수, 즉 차원이 같은 행렬끼리만 가능

- 같은 행과 열의 원소끼리 덧셈, 뺄셈 실행

- 교환법칙(A + B = B + A)과 결합법칙((A + B) + C = A + (B + C)) 성립

 

그림 3. 행렬의 덧셈 / 뺄셈

 

- 행렬에 스칼라 값을 곱하는 경우 행렬의 모든 원소에 해당 값을 곱함

 

그림 4. 행렬의 곱셈(스칼라 값)

 

 

3. 행렬간의 곱셈

 - 행렬간의 곱셈 A × B 는 A의 행벡터와 B의 열벡터의 내적으로 계산

    즉, A × B = C 일 때 C의 i, j번째 원소 = A의 i번째 행벡터 × B의 j번째 열벡터

 - 따라서 A × B 가 정의되려면 A의 열 수와 B의 행 수가 일치해야 함

   일치하지 않는다면 곱셈 불가

 - A가 m × n 행렬이고 B가 n × p 행렬일 때, A와 B의 곱 C는 m × p 행렬이 됨

- 교환 법칙이 성립하지 않음(A × B ≠  B ×  A)

 

그림 5. 행렬간의 곱셈

 

 

4. 단위행렬, 전치행렬, 소행렬, 행렬식

 - 단위행렬(I): 행렬 A에 대하여 A * I = A를 만족하는 행렬

 - 행과 열의 수가 같은 정방행렬(n × n)에만 존재

-  좌상단(1,1)부터 우하단(n,n)까지의 모든 원소가 1, 나머지는 0

 

그림 6. 단위행렬(identity matrix)

 

- 전치행렬(T): 행렬의 모든 행들과 열들을 맞바꾼 행렬

- 행과 열을 바꾸므로 m × n 행렬은 n × m 행렬이 됨

- 행렬 이름 뒤에 윗첨자로 T를 붙여 표현

 

그림 7. 전치행렬(transpose matrix)

 

 - 소행렬: 정방행렬에서 i번째 행과 j번째 열을 삭제한 행렬

 - 원본 행렬이 n × n 이었다면 소행렬은 (n - 1) × (n - 1)

 - 행렬 이름 위에 선을 긋고, 아랫첨자로 i, j 표현

 

그림 8. 소행렬(minor matrix)

 

 - 행렬식(det): 정방행렬을 입력받아 실수를 출력하는 함수

 - 후술할 역행렬을 구할 때 사용됨

 - 행렬 A가 n × n 이고 n > 1일 때, A의 행렬식 det A는 다음과 같이 정의됨

 

그림 9. 행렬식(determinant)

 

 

5. 여인수행렬, 딸림행렬, 역행렬

 - 여인수행렬(cofactor): 정방행렬에서 i,j번째 원소의 여인수(C)를 i,j번째 위치에 배치한 함수

 - 여인수의 정의 및 여인수행렬(C)은 다음과 같음

 

그림 10. 여인수(cofactor) & 여인수행렬(cofactor matrix)

 

 - 딸림행렬(adjoint): 여인수 행렬의 전치행렬

 - 행렬 이름 위에 윗첨자로 *을 붙여 표현

 

그림 11. 딸림행렬(adjoint matrix)

 

 - 역행렬(inverse): 행렬 A와 곱한 결과가 단위행렬이 되는 행렬

 - 행렬식이 0이 아닌 정방행렬에만 고유하게 존재함

 - 역행렬이 존재하는 행렬을 가역행렬(invertible matrix), 존재하지 않는 행렬을 특이행렬(singular matrix)이라 함

 - 행렬 A와 그 역행렬의 곱셈은 교환법칙이 성립(순서 상관없이 결과는 단위행렬)

 - 행렬 A의 역행렬은 A의 딸림행렬과 행렬식을 통해 구할 수 있음

 - 행렬 이름에 윗첨자 -1로 표기

 

그림 12. 역행렬(inverse matrix)