본문 바로가기
728x90

벡터39

벡터의 노름(Norm)과 벡터 공간에서의 거리 벡터의 노름(norm)과 벡터 공간에서의 거리는 벡터의 크기와 두 벡터 사이의 거리를 측정하는 데 중요한 개념입니다. 이러한 개념은 물리적 공간에서의 거리 측정뿐 아니라, 수학, 물리학, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 글에서는 벡터의 노름의 정의와 여러 가지 노름의 유형, 그리고 벡터 공간에서 두 벡터 사이의 거리 계산 방법에 대해 설명합니다.벡터의 노름(Norm)이란?벡터의 노름(norm)은 벡터의 크기 또는 길이를 나타내는 수치로, 벡터 공간에서 특정 벡터의 크기를 측정할 때 사용됩니다. 노름의 종류에 따라 계산 방식이 달라지며, 이를 통해 벡터의 길이나 크기를 계산할 수 있습니다. 가장 일반적인 노름은 \(L^2\) 노름(유클리드 노름)이며, 다음과 같은 여러 노름이 자주 사용됩니.. 2024. 11. 24.
벡터를 이용한 회전 변환 | 2차원 3차원 벡터를 이용한 회전 변환은 2차원 또는 3차원 공간에서 물체나 점의 위치를 회전시키는 데 중요한 개념입니다. 회전 변환을 수학적으로 이해하기 위해서는 회전 행렬과 벡터의 곱셈을 사용하여 회전 후 벡터의 좌표를 계산할 수 있습니다. 이 글에서는 2차원과 3차원에서의 회전 변환을 설명하고, 각 경우에 해당하는 수식을 제시하겠습니다.2차원에서의 회전 변환2차원 평면에서 점이나 벡터를 회전시키기 위해서는 회전 각도와 회전 행렬을 사용합니다. 주어진 벡터 \( \mathbf{v} = (x, y) \)를 원점 기준으로 θ만큼 회전시키면 새로운 좌표 \( \mathbf{v'} = (x', y') \)는 다음과 같은 회전 행렬과의 곱으로 계산됩니다.2차원 회전 행렬은 다음과 같이 정의됩니다:$$ R(\theta) = .. 2024. 11. 24.
선형 결합과 벡터 공간에서의 활용 선형 결합과 벡터 공간은 선형대수학의 핵심 개념으로, 수학, 물리학, 공학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 벡터 공간에서는 여러 벡터의 선형 결합을 통해 새로운 벡터를 생성할 수 있으며, 이를 통해 벡터의 독립성, 기저, 차원 등을 이해할 수 있습니다. 이 글에서는 선형 결합과 벡터 공간에서의 활용을 살펴보고, 관련 수식을 설명합니다.선형 결합의 정의선형 결합(linear combination)은 여러 벡터를 상수 배로 조합하여 새로운 벡터를 생성하는 방법입니다. 예를 들어, 벡터 \( \mathbf{v_1}, \mathbf{v_2}, \dots, \mathbf{v_n} \)이 주어졌을 때, 이 벡터들의 선형 결합은 다음과 같은 형태로 정의됩니다:$$ c_1 \mathbf{v_1} + c_.. 2024. 11. 24.
평면에서 두 벡터의 합성과 차 | 합 평면에서 두 벡터의 합성과 차는 벡터 연산의 기본 개념으로, 이를 통해 두 벡터를 조합하거나 차이를 나타낼 수 있습니다. 이러한 연산은 기하학적, 물리적 문제에서 벡터의 방향과 크기를 계산할 때 유용하게 사용됩니다. 다음은 평면 상에서 두 벡터의 합과 차를 구하는 방법과 그에 관련된 수식을 설명합니다.두 벡터의 합두 벡터 \( \mathbf{A} \)와 \( \mathbf{B} \)의 합은 두 벡터가 함께 작용하는 효과를 나타내며, 벡터를 평행 사변형 형태로 배치하여 합 벡터를 시각적으로 나타낼 수 있습니다. 두 벡터 \( \mathbf{A} = (a_x, a_y) \)와 \( \mathbf{B} = (b_x, b_y) \)의 합 벡터 \( \mathbf{C} \)는 다음과 같이 계산됩니다:$$ \mat.. 2024. 11. 23.
728x90