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행렬 변환은 행렬이 각 행에 피벗 위치를 가지고있는 경우에만 적용됩니다. 행을 줄인 다음 피벗 수가 행 수와 같은지 확인합니다.
좋아요, 그게 끝났으니 지금 내 목소리를 높여야합니다.
누군가 “onto”또는 “linearly independent”형용사를 행렬에 적용 할 때마다 나는 약간 움찔합니다. 이것은 카테고리 오류입니다. 대신 “행렬 변환 이 있는지 어떻게 알 수 있습니까?”라고 말하십시오.
알다시피, 용어는 수학에서 매우 중요합니다. . 선형 대수의 장점은 선형 시스템 또는 선형 변환이 주어지면 행렬 을 작성할 수 있다는 것입니다. 그 선형 시스템 또는 선형 변환. 그런 다음 숫자 상자로 다양한 작업을 수행하면 원래 시스템 또는 변환에 대한 모든 종류의 정보를 뒤로 얻을 수 있습니다. 선형 대수는 주로 이러한 관계에 대한 연구입니다. 그러나 대부분의 선형 대수학 학생은 용어를 부적절하게 사용하면 실제로 관련되는 별도의 개념이 어떻게 있는지 이해하지 못한다는 것을 나타냅니다.
형용사 onto는 단순히 행렬에 적용되지 않습니다. 이것은 “침대가 졸려 있는지 어떻게 알 수 있습니까?”라고 묻는 것과 같습니다. 이 질문을한다는 사실은 졸음 이 무엇을 의미하는지 또는 침대가 무엇을 의미하는지 이해하지 못한다는 것을 의미합니다. 은 또는 둘 다를 의미합니다.
다음은 선형 대수학에서 발생하는 주요 유형의 객체와이를 설명하는 데 사용되는 가장 일반적인 용어 몇 가지가 포함 된 치트 시트입니다.
행렬 A, B 의 경우 다음 구문은 의미없는 표현이 아닙니다.
– A 가 (행 계단식 / 축소 된 행 계단식)
-피벗 (위치 / 행 / 열 ) / A;
-A 는 (정사각형 / 대각선 / invertible / upper triangular / lower triangular)
-(Rank / Determinant / Eigenvalues / Eigenvectors / Characteristic polynomial) of A
-(null 공백 / 열 공백) / A;
– A 는 B
-행렬 변환 \ mathbf x \ mapsto A \ mathbf x와 같습니다.
A x = b 는 일차 방정식 시스템 이며 다음 구문입니다. 횡설수설하지 않음 :
-(솔루션 / 솔루션 세트 / 일반 솔루션) 시스템
-시스템에 (고유 한 솔루션 / 솔루션 없음 / 무한히 많은 솔루션 / n 자유 변수)
-시스템은 (일관성 / 일관되지 않음 / 미달 결정 / 과도 결정)
-(계수 행렬 / 증가 행렬)
T : \ mathbb R ^ n \ mapsto \ mathbb R ^ m이 선형 변환 인 경우 다음과 같습니다. 문구는 gibberi가 아닙니다 sh. A 가 행렬이면 행렬 변환 \ mathbf에 대해 말할 수 있습니다. x \ mapsto A \ mathbf x, 선형 변환입니다.
-(Domain / Codomain / Range) of T
– T 는 (onto / one-to-one / invertible)입니다.
– T; 기수 \ beta\_1, \ beta\_2
에 대한 T 의 행렬
-(Rank / Determinant / Eigenvalues / Eigenvectors / Characteristic 다항식) of T
If S = \ {v\_1, v\_2, \ ldots, v\_n \} is a iv id = “a5a14ed83e \ mathbb R ^ m 의 “>