반응형
직교 행렬이란?
직교 행렬이란 각 행과 열의 크기가 1이고, 각 행 벡터들이 서로 직교하고, 열 벡터들도 서로 직교하는 정사각 행렬이다. 즉, 다음 두가지 조건을 만족하는 행렬이다.
1. 행과 열의 크기가 1이다.
2. 행 벡터들끼리 서로 직교하며, 열 벡터들끼리 서로 직교한다.
직교 벡터(Orthogonal Vector)는 서로 직교하는 벡터이고, 정규 직교 벡터(Orthonormal Vector)는 각 직교하는 벡터들의 크기가 1인 벡터를 뜻하는 것을 생각해보면, 직교 행렬은 정규 직교 벡터(Orthonormal Vector)들을 행렬에 집어 넣은 것과 같다.
이름이 정규 직교 행렬(Orthonormal Matrix)이어야 할 것 같은데 직교 행렬(Orthogonal Matrix)라 표현해서 조금 헷갈린다.
직교 행렬의 특성
이런 조건을 가진 직교 행렬은, 특수한 특성들을 몇 개 가진다. 다음은 그 특성들이다.
이곳에서는 직교 행렬을 Q라고 표현한다.
1. 직교 행렬의 역행렬은 전치 행렬과 동일하다.
Q−1=QT
2. 직교 행렬은 벡터의 길이와 내적을 보존한다. 즉, 직교 행렬로 변환된 벡터들의 길이와 내적이 변하지 않는다.
1) 직교 행렬을 곱한 벡터의 길이는 원 벡터의 길이와 같다.
‖Qx‖=‖x‖
2) 직교 행렬을 통해 변환된 벡터의 내적이 변하지 않는다.
(Qx)⋅(Qy)=x⋅y
3. 직교 행렬의 행렬식은 ±1 이다.
|Q|=±1
반응형
'Machine Learning Math > Linear Algebra' 카테고리의 다른 글
고유 벡터(Eigenvector)와 고유 값(Eigenvalue)이란 무엇인가? Numpy, TensorFlow, PyTorch로 고유 벡터 구해보기 (0) | 2024.08.02 |
---|---|
아핀 변환(Affine Transformation)이란 무엇인가? (0) | 2024.08.01 |
대각 행렬(Diagonal Matrix) 한 번에 정리하기 (0) | 2024.07.23 |
역행렬(Inverse Matrix) 이란 무엇인가? Numpy, TensorFlow, PyTorch 에서 계산 방법 알아보기 (0) | 2024.07.22 |
가우스 조던 소거법(Gauss-Jordan Elimination) 알아보기 (0) | 2024.07.21 |