혁펜하임의 "보이는" 선형대수학 (Linear Algebra) 8강

혁펜하임의 선형대수학 강의는 “선형대수학을 눈으로 보이게” 만드는 것을 목표로 한, 총 40강짜리 시각 중심 강의 시리즈입니다. 선형대수의 기본 개념부터 고급 분해 기법과 응용까지 차근차근 다루고 있어, 공대/컴공 전공자뿐 아니라 머신러닝·데이터사이언스를 공부하는 학습자에게 최적의 커리큘럼이라 할 수 있습니다.

 

전체 강의 소개는 아래 포스팅을 참고하세요.

 

 

혁펜하임의 "보이는" 선형대수학 (Linear Algebra)

 

 

 

[선대] 8강. Similar Matrix (유사 행렬)

8강에서는 두 행렬 A,B가 B=P −1 AP 관계를 만족할 때 “유사(similar)”하다고 정의합니다. 이는 둘이 서로 다른 기저에서 표현된 같은 선형변환이라는 뜻이라서, 고윳값 같은 많은 성질을 공유하게 됩니다.​​

유사 행렬은 행렬식, trace, rank, 고윳값, 최소다항식 등 여러 불변량을 동일하게 가지며, 특히 대각화 가능 여부와 고윳값 구조가 동일하다는 점이 중요합니다. 강의에서는 여러 특성을 문제 형식으로 나열하며, “결국 그 놈이 그 놈이다”라는 표현처럼 좌표계만 다를 뿐 같은 변환이라는 직관을 강조합니다.​​

 

 

 

[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/인공지능 수학] - 혁펜하임의 "보이는" 선형대수학 (Linear Algebra) 9강

혁펜하임의 "보이는" 선형대수학 (Linear Algebra) 9강