728x90 반응형 코시1 고유값 분해(eigen decomposition) #1 2차원 땅이나 3차원 공간에서 물체의 움직임이나 현상의 변화를 설명할 때, 행렬이 많이 쓰입니다. 또는 숫자의 배열로서 행렬이 쓰이는데, 분석을 쉽게, 또 간단히 하기 위해 주어진 행렬을 더 쉬운 형태의 행렬들로 표현하는 방법이 많이 연구되어 왔습니다. 그중 기본이 되는 것이 고윳값 분해(eigenvalue decomposition) 방법입니다. 위 도표는 고윳값 분해 이론을 사용하고 또 업그레이드하여 적용할 수 있는 다양한 작업들입니다. 고윳값 분해의 제약을 극복하고 임의의 행렬에 대해 분해를 할 수 있는 기법인 SVD나 경제/사회현상 분석에서 많이 쓰이는 주성분분석(PCA), 최적화 기법(Optimization) 등 powerful 하고 popular 한 방법들이 모두 고윳값 분해로부터 시작한다는 느.. 2022. 6. 3. 이전 1 다음 728x90 반응형
