문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 선형대수학 (문단 편집) == 선형대수학의 주제들 == 어느 선형대수 과정에나 기본적으로 들어가는 주제들. * [[행렬(수학)|행렬]]: [[행공간]]/[[영공간]]/[[Rank|계수]], [[차원 정리]], [[선형대수학의 기본정리|추상적 선형함수와의 동치성]] * 연립일차방정식의 풀이: [[가우스-조르당 소거법]], [[rref|기약행 사다리꼴 형식(reduced row echelon form)]] * [[행렬식|행렬식(determinant)]], [[크라메르 공식]], [[수반행렬|소행렬식과 수반행렬(adjugate matrix)]][* 책에 따라서 adjoint matrix라고 쓰는 경우도 있다. 그런데 켤레 전치행렬(conjugate transpose) 또한 adjoint matrix라는 용어를 사용하기 때문에 혼동을 막기 위해 전자를 지칭할 때는 고전적 수반 행렬(classical adjoint)라는 용어를 쓰기도 한다.] * [[고유치 문제|고유벡터와 고유값, 특성다항식]], [[케일리-해밀턴 정리]][* 고교과정에서 배웠던 그 2*2 행렬 정리는 이 정리의 아주아주 특수한 경우에 해당한다! 자세한 것은 항목 참고.] * [[내적|내적공간]], [[그람-슈미트 과정|직교화 알고리즘]], [[직교행렬]] 공학수학 또는 수치해석 과정에 들어갈 수 있는 내용. * [[삼각화]], 행렬의 여러 분해방법[* LU factorization, cholesky decomposition, schur decomposition, singular value decomposition 등], [[조르당 분해|분해정리]] * 행렬지수[* matrix exponential 행렬에 대해 맥클로린 급수를 이용하여 자연스러운 지수함수를 생각하게 된다.], 행렬미적분학[* 벡터나 행렬에 '대한' 미분을 다루는 괴상한 내용. Hessian matrix 등이 중요한 개념이다.] * 선형미분방정식, 마르코프 연쇄 등으로의 응용 앞에서 말한 타과에선 빼고 수학과에서만 가르치는 내용들. * [[벡터 공간]]: 상공간 동형정리[* [[군(대수학)]] 문서 참조.], [[직합]] * 작용소의 분석: 최소 다항식, 불변 부분공간, [[조르당 분해|분해정리, 유리표준형식과 조르당 표준형 존재성]] * 다중선형대수학: [[텐서곱]], 대칭 대수, 교대 대수, [[쌍대 공간]], 쌍일차 형식 * [[정규행렬]]의 [[스펙트럼 정리]], 대칭행렬과 직교행렬로의 응용 * 이차형식, 선형군, 직교기하와 심플렉틱 기하 등 * 대수적인 접근을 위한 [[군(대수학)|군]]/[[환(대수학)|환]]/[[체(대수학)|체]], [[가군]]등 대수적 구조 맛보기저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기