Tags
- update
- 뷰
- delete
- Tree
- regexp
- stack
- M:N
- DB
- count
- 큐
- 그리디
- 완전검색
- 스택
- 트리
- 쟝고
- 백트래킹
- 이진트리
- outer join
- N:1
- ORM
- Vue
- 통계학
- create
- Article & User
- SQL
- Django
- Queue
- distinct
- drf
- migrations
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Notice
Recent Posts
Link
데이터 분석 기술 블로그
Properties of Matrix Multiplication (행렬 곱의 성질) 본문
행렬 곱은 단순한 숫자 곱과는 달리 조심해야 할 성질들이 있습니다.
하지만 동시에 연산을 체계적으로 다룰 수 있게 해주는 중요한 규칙들이 존재합니다.
결합법칙 (Associative Law)
A(BC) = (AB)C
세 행렬의 곱에서 연산 순서를 바꾸어도 괜찮습니다.
※ 단, 곱이 정의되는 경우에만!
분배법칙 (Distributive Law)
A(B + C) = AB+AC, (A + B)C = AC + BC
행렬 곱은 덧셈에 대해 분배됩니다. 즉, 곱하기 전에 더하든, 나중에 따로 곱하든 결과는 같습니다.
단위원 (Identity Element)
교환법칙은 성립하지 않음 (Non-Commutative)
'데이터 사이언스 > 선형대수학' 카테고리의 다른 글
Element-Wise Product (원소별 곱, Hadamard Product) (0) | 2025.05.19 |
---|---|
Matrix-Vector Product (행렬-벡터 곱) (0) | 2025.05.18 |
Matrix Multiplication (행렬 곱) (0) | 2025.05.16 |
Matrix Addition and Scalar Multiplication (행렬의 덧셈과 스칼라 곱) (0) | 2025.05.15 |
What is a Matrix? (행렬이란 무엇인가?) (0) | 2025.05.14 |