Vector Space
= Set of vectors in
(1) Closed under addition ( 덧셈이 가능하다 )
(2) Closed under scalar multiplication ( 스칼라곱이 가능하다 )
(3)
- Column space of
A
= Set of all linear combinations of column vectors in
if,
if,
- Span : 벡터들로 만들 수 있는 모든 Linear Combinations 집합 Whole space is constructed by linear combinations
Null space of A ( N(A) )
= Set of vectors such that
There are infinite solutions
They form a vector space - null space of A
- The null space of a matrix A consists of all vectors x such that
Ax=0 ,N(A) -> subspace
(i) Closed under addition
(ii) Closed under scalar multiplication
ex) (1)
-> homogeneous equation!
(2)
-> same
-->
we will find
Solving Ax=0 (null space) & Ax=b
미지수 개수(unknowns) > 식의 개수(eqns)
=> 해가 아예 없거나(평행), 무수히 많다.
For an invertible matrix
A , the null spaceN(A) contains onlyx=0 , The column space is the whole spaceWhen the null space contains more than the zero vector column space contains less than all vectors
b complete solutionAxp=b andAxn=0 ->A(xp+xn)=b
ex)
(i)
-> No-Solution
(ii)
-> infinitely many solutions
=>
Echelon Form U and Row Reduced Form R for rectangular mat
-> the simplest matrix that elimination can give it
ex)
Pivot 2 가 0이라 column 2의 Pivot이 존재하지 않는다.
3번식 - 2* 2번식
- Pivot 위치에 따라 Upper triangular이 된다. == 이것이 "Echelon form U" 이다. 그리고 2번식을 3으로 나눈다
모든 Pivot들이 1이 되었다.
위의 식은 1번식 - 3* 2번식의 결과이다.
이를 " Row Reduced form R " 형태이다. ( 모든 Pivot이 1 )
이는 Pivot위의 성분들을 다 0으로 만들어줄 때 쓰인다.
Pivot Variables and Free Variables
for solving
빨간색으로 표시된 성분들은 " Special solution ( reverse sign ) " 이다.
Pivots는 첫 번째, 세 번째 열에 위치해 있다.
- Pivot Variables with pivot columns =
u,w - Free Variables without pivot columns =
v,y
solve =
- Special Solution : (-3,1,0,0) , (1,0,-1,1) <= (v=1, y=0) and (v=0, y=1)
=> Null space contains all combinations of special solutions using free variables
v,y 와 같은 개수가 null space의 diemension이 됨. 모양새가 4차원 같지만 사실은 2차원이다.
(미지수 = 4 , 표현 가능 벡터 = 2)
원래
사실 Dim(
나머지 2차원은 row space( 행 벡터 )