제3장: 선형변환과 행렬 | 선형대수학의 본질 

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처음에 한 말이 맞는 듯.. 모든 장 중에 딱 하나 고르라면 제3장이 제일 중요하다고 하고 싶어요. 행렬과 벡터의 관계를 정확하게 시각화 해주는 정말 소중한 자료

선형대수학과 관련한 이런 훌륭한 시각적 자료를 한국어로 볼 수 있다는 게 너무 기쁘네요. 물리학을 공부하는 입장에서 선형대수학이 중요한 도구 중 하나인데, 그걸 한국어로 보다 수월하게 이해할 수 있다는 게 너무 좋습니다 ㄹㅎ

선형대수 많이 번역해주세요~ 감사합니다!!

와 드디어 3장!! 나머지도 기다리겠습니닷

선형 변환이라는게 있다는걸 알게 되고 찾아보던 참이였는데 오늘 딱 이 영상이 업로드됐네용. 좋은 영상 감사합니다.

영상에는 기저벡터 i햇과 j햇만 나왔는데 이는 단위벡터와는 다르다는 설명이 필요해보입니다. 물론 개념은 다르지만 계산의 편의성을 위해 2차원 벡터공간에서 두 개를 동일시합니다. 단위벡터는 공간의 축 위에 존재하며 크기가 1이고 서로 수직인 벡터를 지칭하므로 각각 (1, 0)과 (0, 1)로 정의합니다. 2차원 벡터공간에서 기저벡터의 정의는 임의의 기저후보벡터 (x1, y1), (x2, y2) 에 각각 '변환'시킬 대상 벡터 (c1, c2)를 곱한 c1(x1, y1) + c2(x2, y2)을 만족하는 해 c1과 c2의 조합이 단 하나만 존재함을 만족하는 값 x1, y1과 x2, y2입니다. 이는 선형독립에 대한 설명입니다. 이때 각각 (1, 0)과 (0, 1)을 넣어주면 c1y1과 c2x2는 소거되고 (c1, c2)만 남게 됩니다. 즉 '단위벡터'도 기저벡터이지요. 하지만 반대로 모든 기저벡터가 단위벡터는 아닙니다. 기저벡터는 단위벡터이기 위한 필요조건입니다. 두 기저벡터의 각도는 90도가 아니어도 되고 크기도 1이 아니어도 됩니다. 단, 스케일링을 통해 같은 직선위에 존재해서는 안되는 '선형독립'원칙만 지키면 됩니다.

감사합니다! 건강하십쇼!

처음 봤을 땐 아예 몰랐는데 두번째 보니 한 70~80프로 정도 이해가 된다 ㅎㅎ 먼가 신기하면서도 아직 좀 어색한 느낌... ㅋㅋ 이번 영상에서 기억해야 될 건 행렬은 공간의 변환으로 볼 수 있다 정도..?? 기억하자!

진짜 세상엔 천재들이 많구나.. 수학자들은 컴퓨터등등 기술이 발전하지 않은시대에 오직 머리하나로만 이런 발상을 했는지.. 수학은 공부하면 공부할수록 제가 멍청하다는걸 깨닫게되는 학문인거같습니다..ㄷㄷ

대학에서 선형대수학 배울때 몰랐던 재미를 느끼네요! 감사합니다!🎉

너무 재밌어요... 소름돋았어요.... 선형대수공부할때 그렇구나 그런거구나하고 넘겼는데... 짜릿하네요

미쳐따 걍 미쳤음 이건 신임

그동안 수식으로만 배워왔던 행렬이 뭔지, 곱셈이 왜 그렇게 정의되는지 분명히 이해할 수 있었네요. 감사합니다~

1. 이 영상에서 제일중요한 부분은 바로 여기다. 6:10 2. 특정 기저벡터가 합쳐지면서 2개열을 가지는 행렬이 되고 거기에 또다시 벡터를 곱하면 그건 상수로서 작용을 해서 선형결합이 되고 상수배를 한 것이 되면서 3. 이 기저벡터가 합쳐진 행렬은 결국 함수역할을 하게 되며 선형변환이 된다는 것이다. 4. 이렇게 해서 선형결합에서 선형변환으로 자연스럽게 넘어간다. 24.05.30(목)

진짜 최고입니다..

이거 듣는 고3인데 제가 배웠던 고급수학이랑 느낌이 다르네요..무작정 행렬의 곱셈을 외웠었는데, 이런 원리가 ㄷㄷ 진짜 재밌어요

진짜 최고네요..

수고하셨습니다~

이 재밌는게 고등학교 교육과정에서 빠졌다는게 너무 슬퍼요 이거 할줄알면 수능 문제도 암산이 되는데

허.. 이제 이걸 암산을 할 수 있게 되다니... ㅋㅋㅋㅋ 엄청난 영상입니다

감사합니다 4장만 기다리구 있어요 ㅠㅠ

3:21 격자선이 평행하고 "균등한 상태"를 유지 한다고 되어있는데, 원어로 parallel and evenly spaced 라고 하는걸 봐서는 "균등한 간격" 이라고 번역하는게 더 이해가 쉬울 것 같아요

도움이 되는 영상입니다

와우 이게 진짜로 나오네. 너무 좋다

재미있습니다!

드디어!!

이거 진짜 재밌네요 ㅋㅋ

우와! 드디어!!

이 영상을 보고 눈물을 흘렸습니다..

채널이 인공지능과 관련이 있는 채널인가요? 나오는 영상들의 내용이 거의 최적화 이론쪽이나 딥러닝 관련이네요

감사합니다.

자주와죠

감사합니다

5:13 변환된 j가 [4 0] , [5 0] 등 아무거나 다 될 수 있는 건가요? i도 마찬가지고요. 너무 설명잘해주시는것 같은데 헷갈리는 부분이 있네요

행렬의 곱셈은 변화된 i햇 j햇에 따른 변화된 z값을 계산하는것..?

오오 떴다!

선형변환(전단)시 변환된 기저들은 선형독립성을 만족하지 못 하지 않나요?

어흑 마이깟!

3:33

개쩐다 y=Ax+b 에서 A를 저렇게 이해할 수 있는거구나

이게 X스지

왔다

에잇 좋아요나 먹어라

감사합니다.

감사합니다.