선형대수학 용어집
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Linear Algebra
KO | EN | Desc |
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가우스 소거법 | Gauss Elimination | 연립 일차 방정식을 행렬로 표현한 후, 행 연산을 통해 상삼각 행렬로 변환하여 해를 찾는 방법 |
가역 행렬 | Invertible Matrix | 정사각 행렬 중 역행렬이 존재하는 행렬 |
결합 확률 | Joint Probability | 두 개 이상의 사건이 동시에 발생할 확률 |
경험적 확률 | Empirical Probability | 실제 관측된 데이터를 바탕으로 추정한 확률 |
고유값 | Eigenvalue | 선형 변환에서 벡터의 방향은 유지하고 크기만 변화시키는 값 |
고유값 분해 | Eigen-decomposition | 정방 행렬을 고유벡터와 고유값으로 분해하는 방법 |
고유 벡터 | Eigenvector | 선형 변환에서 방향은 유지하고 크기만 변화하는 벡터 |
과결정계 | Overdetermined System | 해가 없거나 유일한 해가 존재하지 않을 가능성이 높은 연립 방정식 방정식의 수가 미지수의 수보다 많을 때 발생 |
과소결정계 | Underdetermined System | 무수히 많은 해가 존재할 가능성이 높은 연립 방정식 방정식의 수가 미지수의 수보다 적을 때 발생 |
균일 분포 | Uniformed Distribution | 주어진 구간 내의 모든 값이 동일한 확률로 나타나는 연속 확률 분포 |
그람-슈미트 과정 | Gram-Schmidt process | 주어진 벡터 집합을 서로 직교하는 단위 벡터 집합으로 변환하는 과정 |
기대값 | Expected Value | 확률 변수가 취할 수 있는 모든 값에 대한 가중 평균 |
기하 분포 | Geometric Distribution | 특정 사건이 처음으로 발생할 때까지 시행 횟수를 나타내는 이산 확률 분포 |
내적 | Dot Product | 두 벡터 사이의 각도와 크기를 이용하여 스칼라 값을 얻는 연산 |
누적 분포 함수 | CDF, Cumulative Distribution Function | 확률 변수가 특정 값 이하의 값을 가질 확률을 나타내는 함수 |
누적 확률 | Cumulative Probability | 특정 값 이하의 값을 가질 확률 |
다중선형성 | Multi-linearity | 행렬의 열 벡터 중 특정 벡터를 변화시킬 때, 다른 벡터를 고정한 상태에서 선형적인 방식으로 반응하는 성질 |
다항식 | Polynomial | 여러 개의 항으로 이루어진 식 |
다항 분포 | Multinomial Distribution | 여러 개의 범주 중 하나를 선택하는 시행을 반복할 때, 각 범주에 속하는 횟수를 나타내는 이산 확률 분포 |
단위 벡터 | Unit Vector | 크기가 1인 벡터 |
단위 행렬 | Unit Matrix | 대각선 성분이 모두 1이고 나머지 성분이 모두 0인 정방 행렬 |
단체법 | Simplex Method | 선형 계획 문제를 해결하는 알고리즘 중 하나 |
담금질 기법 | Simulated Annealing | 최적화 문제를 해결하는 확률적 알고리즘 |
대각선 | Diagonal | 행렬에서 행 인덱스와 열 인덱스가 같은 성분들의 집합 |
대각행렬 | Diagonal Matrix | 대각선 성분을 제외한 모 든 성분이 0인 정방 행렬 |
대각화 | Diagonalization | 정방 행렬을 고유벡터를 이용하여 대각 행렬로 변환하는 과정 |
대칭행렬 | Symmetric Matrix | 전치 행렬이 자기 자신과 같은 행렬 |
도함수 | Derivative | 함수의 순간적인 변화율을 나타내는 함수 |
독립항등분포 | IID, Independent and Identically Distributed | 서로 독립이고 동일한 분포를 따르는 확률 변수들 |
둘레 | Perimeter | 도형의 경계선의 길이의 합 |
매클로린 급수 | Maclaurin Series | 함수를 무한 개의 항으로 이루어진 다항식으로 표현하는 방법 |
멱영 행렬 | Nilpotent Matrix | 어떤 자연수 k에 대해 k번 제곱하면 영행렬이 되는 행렬 |
무어-팬로즈 유사역행렬 | Moore-Penrose Pseudoinverse Matrix | 일반적인 역행렬이 존재하지 않는 행렬에 대한 일반화된 역행렬 |
미분가능성 | Differentiability | 함수가 미분 가능한 성질 |
미적분 | Calculus | 함수의 변화율과 넓이를 다루는 수학 분야 |
볼록 최적화 | Convex Optimization | 볼록 함수의 최솟값을 찾는 문제 |
분류 | Classification | 데이터를 여러 개의 클래스로 나누는 작업 |
블록행렬 | Block Matrix | 행렬을 작은 행렬로 나누어 표현한 것 |
블록대각행렬 | Block Diagonal Matrix | 대각선 이외의 모든 행렬 블록이 영행렬인 블록 행렬 |
비직교 | Non-orthogonal | 서로 직교하지 않는 |
빗변 | Hypotenuse | 직각삼각형에서 직각을 마주보는 가장 긴 변 |
사다리꼴행렬 | Echelon Form | 행렬의 특정한 형태로, 가우스 소거법을 통해 얻을 수 있음 |
사다리꼴 공식 | Trapezoidal Rule | 정적분을 근사적으로 계산하는 방법 중 하나 |
삼각법 | Trigonometry | 삼각형의 변과 각 사이의 관계를 다루는 수학 분야 |
삼각행렬 | Triangular Matrix | 대각선 아래 또는 위의 모든 성분이 0인 정방 행렬 |
선형 독립 | Linear Independence | 벡터들의 조합으로 어떤 벡터도 다른 벡터를 나타낼 수 없는 성질 벡터들의 선형 결합이 영벡터가 되기 위해서는 모든 스칼라 값이 0이여야함 |
선형 방정식 | Linear Equation | 미지수의 최고차항이 1인 다항식으로 이루어진 방정식 |
선형 종속 | Linear Dependence | 하나 이상의 벡터가 나머지 벡터들의 선형 결합으로 표현될 수 있는 성질 |
사영 | Projection | 한 공간의 벡터를 다른 공간으로 투영하는 작업 |
선형계획법 | Linear Programming | 선형으로 정의된 목적 함수를 최대화하거나 최소화하면서, 선형 부등식 또는 등식 제약 조건을 만족하는 최적의 해를 찾는 문제 |
손실함수 | Loss Function | 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정하는 함수 |
수신자 조작 특성 | ROC, Receiver Operating Characteristics | 분류 모델의 성능을 평가하는 곡선 |
실수 | Real | 유리수와 무리수를 포함하는 수 |
아다마르 곱 | Hadamard product | 두 행렬의 같은 위치에 있는 성분끼리 곱하여 새로운 행렬을 만드는 연산 |
아인슈타인 표기법 | Eienstein Summation Convention | 반복되는 문자(인덱스)가 보이면 자동으로 더하는 표기법 시그마 생략 |
아핀 공간 | Affine Space | 벡터 공간에서 원점을 포함하지 않는 공간 |
아핀 변환 | Affine Transformation | 평행 이동, 회전, 축척 등의 변환을 포함하는 선형 변환 |
양의 정부호 행렬 | Positive Definite Matrix | 모든 고유값이 양수인 대칭 행렬 |
양의 준정부호 행렬 | Positive Semi-definite Matrix | 모든 고유값이 0 이상인 대칭 행렬 |
여사건 | Complement Event | 어떤 사건이 발생하지 않는 사건 |
연속 확률 변수 | Continuous Random Variables | 실수 전체 또는 그 부분 집합을 값으로 가지는 확률 변수 |
열 | Column | 행렬에서 가로로 나열된 원소들의 집합 |
영 | Nought | 0 |
영 공간 | Null Space | 어떤 행렬 A에 대해 Ax=0을 만족하는 모든 벡터 x의 집합 |
외적 | Outer Product | 두 벡터의 곱으로 만들어지는 행렬 결과 행렬의 각 성분은 두 벡터의 대응하는 성분의 곱으로 계산 |
유사 변환 | Similarity Transformation | 두 행렬 A와 B가 존재하여 를 만족할 때, A와 B는 서로 유사함 기하학적으로 같은 선형 변환을 다른 기저에서 표현한 것과 같음 |
음의 정부호 | Negative Definite Matrix | 모든 고유값이 음수인 대칭 행렬 |
음의 준정부호 | Negative Semi-definite Matrix | 모든 고유값이 0 이하인 대칭 행렬 |
이계도함수 | Second-Order Partial Derivatives | 다변수 함수에서 각 변수에 대해 두 번 미분한 값 |
이산 확률 변수 | Discrete Random Variables | 특정한 값들만 취할 수 있는 확률 변수 |
이차계획법 | Quadratic Programming | 목적 함수가 이차 함수이고 제약 조건이 선형 부등식으로 주어진 최적화 문제 |
이항 분포 | Binomial Distribution | 베르누이 시행을 n번 반복했을 때 성공한 횟수를 나타내는 이산 확률 분포 |
임계점 | Critical Point | 함수의 도함수가 0이 되거나 존재하지 않는 점 극값이나 변곡점 |
자동 미분 | Automatic Differentiation | 컴퓨터 프로그램을 이용하여 함수의 미분을 자동으로 계산하는 기법 |
전치 행렬 | Transposed Matrix |