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선형변환과 행렬

머신러닝과 딥러닝 · 2019. 12. 30. 10:11

선형변환의 정의

 

임의의 벡터 ˆa,ˆb와 스칼라 k에 대하여 변환 T가 

두 가지 조건을 만족하면 선형변환이다.

 

Superposition and Homogeneity

T(ˆa+ˆb)=T(ˆa)+T(ˆb) 

T(kˆa)=kT(ˆa)

 

선형변환은 행렬로 표현할 수 있다.

회전변환(Rotation) 행렬 구하기

Rotation matrix : M=R(θ)

Transformation : ˆy=R(θ)ˆx

왼쪽 그림에서

y축은 sinθ 이고,

x축은 cosθ 이다.

 

y벡터는 sinθ 이고,

x벡터는 cosθ 이다.

 

오른쪽 그림에서

y축은 cosθ 이고,

x축은 sinθ 이다.

 

다음을 참고하면 이해하기 쉽다.

OP = r=1 이면 P(x, y)는 반지름의 길이가 1인 단위원위에 그려지며

삼각함수 정의에 의해 sinθ=yr=y,cosθ=xr=x 이다.

 

왼쪽항 

임의의 ^x1 가 특정한 회전변환(M)에 의해서 ^y1 로 가고,

임의의 ^x2 가 특정한 회전변환(M)에 의해서 ^y2 로 갔다.

 

오른쪽항

하나로 합치면 M[^x1^x2] 이다. 

R(θ) 오른쪽에 있는 행렬은 단위행렬이라 곱해도 같다.

Stretch / Compress 행렬 구하기

방향을 유지하면서 늘렸다 줄였다 하는 행렬

 

 

 

 

 

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