"역행렬 구하기"의 두 판 사이의 차이
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<math> {\cal D} = a_{11} C_{11} + a_{12} C_{12} + \cdots + a_{1n} C_{1n} </math> | <math> {\cal D} = a_{11} C_{11} + a_{12} C_{12} + \cdots + a_{1n} C_{1n} </math> | ||
<math> {\cal D} = a_{21} C_{21} + a_{22} C_{22} + \cdots + a_{2n} C_{2n} </math> | |||
<math> A C^T = {\cal D} I </math> | |||
의 증명은 위의 식에서 diagonal term들은 쉽게 이해가 간다. | |||
문제는 offdiagonal term들이 0이 되는 것을 증명해야하는데, | |||
선형대수에서는 다양한 방법으로 증명을 한다. | |||
그런데 가장 쉽게 이해할 수 있는 방법은 | |||
<math> a_{11} C_{21} + a_{12} C_{22} + \cdots + a_{1n} C_{2n} = 0 </math> | |||
이 되는가를 묻는 것이다. 그런데 이것은 위에 약간 힌트가 있다. | |||
<math> a_{1j} = a_{2j} </math> 라고 한다면 이것은 이 행렬의 Determinant가 되는데, | |||
두 행이 일치하므로 이 새로운 행렬의 행렬식은 0이 된다. | |||
따라서 offdiagonal term이 모두 0임은 자명하다. | |||
2025년 12월 29일 (월) 00:21 기준 최신판
참고 문헌 : Zee의 group theory in a nutshell for physicists.
물리가 근본이긴 하지. 아무도 인정하지 않더라도.
행렬의 역행렬을 구하는 방법을 익혀보자.
이고, 는 cofactor matrix이다.
는 i th row와 j th column을 제거한 행렬이다.
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행렬식의 성질
행렬식을 각 행, 또는 각 열의 element의 linear combination으로 쓸 수 있다.
라플라스 전개라고 한다.
정확히 는 a의 cofactor이다.
을 upper triagular로 변형했으면,
diagonal element들의 곱이 행렬식이다.
(첫 열의 element로 linear combination으로 쓸 수 있으므로)
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코팩터의 개념을 좀 더 확장시켜서 이해할 필요가 있다.
를 행렬식이라고 하자.
행렬식은 어떤 한 특정 행이나, 열의 원소들의 선형결합으로 쓸 수 있다.
의 증명은 위의 식에서 diagonal term들은 쉽게 이해가 간다. 문제는 offdiagonal term들이 0이 되는 것을 증명해야하는데,
선형대수에서는 다양한 방법으로 증명을 한다.
그런데 가장 쉽게 이해할 수 있는 방법은
이 되는가를 묻는 것이다. 그런데 이것은 위에 약간 힌트가 있다.
라고 한다면 이것은 이 행렬의 Determinant가 되는데,
두 행이 일치하므로 이 새로운 행렬의 행렬식은 0이 된다.
따라서 offdiagonal term이 모두 0임은 자명하다.