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rank2

[선형대수] A의 역행렬이 존재하지 않을 때, AB와 BA의 역행렬이 존재하지 않음을 보이시오. "If A is singular matrix, AB and BA are also singular." 위 명제 때문에 한참을 고민했다.. 그러나 결국 나온 증명은 좀 허무한 듯 싶다. 물론 확실히 맞는지는 모르겠지만,, 고등학교 때 행렬 진위형 그렇게 많이 풀었었는데, 제대로 증명을 기억해서 풀 지는 않았던 것 같다. 물론 그 때는 선형 대수 개념도 몰랐을 때니깐... 쨋든 본론으로 들어가자면, A가 비가역적, 즉 역행렬이 존재하지 않다는 것은, A의 rank가 n보다 작다는 걸 의미하고, 이는 A의 열벡터 중 선형 종속인 벡터가 존재한다는 것이며 이는 Ax = 0를 만족하는 0벡터가 아닌 벡터 x가 존재한다는 걸 의미한다. 여기서 우선 위 식, Ax = 0의 양 변에 n x n 행렬 B를 곱해보자. (여.. 2020. 5. 3.
[선형대수] 열 랭크(column rank)와 행 랭크(row rank) 선형 대수를 공부하던 중에 이 명제가 쉽게 와닿지 않았다. "열 랭크와 행 랭크는 항상 같다." 뭔가 해보면 그런거 같기는 한데, 정확히 왜 그런걸까? 그럴 수밖에 없는 이유가 뭘까? 우선 랭크(rank)에 대해 알아보자. 선형 독립(linearly independent)의 개념과 연관지어서 설명하자면, mxn행렬 A의 열벡터 중 선형 독립인 최대 벡터들의 개수이다. -wikipedia, rank 필자는 선형 독립을 배우기 전에 rank의 개념을 배웠기에 행렬에 소거법을 적용하고 그 결과 남게되는 사다리꼴 행렬(row echelon form)에서 0이 아닌 행의 개수가 곧 A의 rank라고 배웠다. 물론 이 소거법(가우스, 혹은 가우스-조던 소거법)자체가 선형 종속인 행 벡터들을 제거하는 거라 결국은 선.. 2020. 5. 3.
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