Matrix Multiplication (행렬 곱)

행렬 곱은 두 행렬을 곱해 새로운 행렬을 생성하는 연산으로, 단순히 각 원소끼리 곱하는 것이 아닙니다.
행과 열의 내적을 통해 계산합니다.

 

• 행렬 곱은 교환법칙이 성립하지 않습니다.
  즉, AB ≠ BA (심지어 둘 중 하나는 정의조차 안 될 수도 있음)

 

• 행렬 곱은 한 벡터(또는 공간)를 다른 선형 변환으로 바꾸는 것입니다.
• 예를 들어, 회전, 확대/축소, 기울이기 등 모든 선형 변환은 행렬 곱으로 표현됩니다.
• 머신러닝 모델, 신경망 연산, PCA, Markov Chain 등 핵심 알고리즘에서 반복적으로 사용됩니다.

 

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곱셈이 가능한 조건

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계산 방법 (행 × 열 내적)

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예제