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제조사 아이비김영
원산지 국내산
브랜드 아이비김영
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    편머리 편입수학 선형대수 Work Book

    9788965121190.jpg

    도서명:편머리 편입수학 선형대수 Work Book
    저자/출판사:김영편입,컨텐츠평가연구소/아이비김영
    쪽수:320쪽
    출판일:2020-09-04
    ISBN:9788965121190

    목차
    01. 행렬과 행렬식
    Topic 1 행렬의 정의 10
    Topic 2 행렬의 연산(1) 13
    Topic 3 행렬의 연산(2) 16
    Topic 4 특수행렬 19
    Topic 5 행렬식(determinant) 21
    Topic 6 행렬식의 성질 24
    Topic 7 수반행렬(adjont matrix) 28
    Topic 8 역행렬(inverse matrix) 31
    Topic 9 역행렬의 성질 33

    02. 선형연립방정식과 행렬
    Topic 10 선형연립방정식의 해 구하기 42
    Topic 11 역행렬과 선형연립방정식 47
    Topic 12 LU분해와 선형연립방정식 49
    Topic 13 행렬의 계수(rank) 51
    Topic 14 선형연립방정식의 해의 존재성과 유일성 53

    03. 평면벡터와 공간벡터
    Topic 16 기하적 벡터 60
    Topic 17 R2와 R3에서의 벡터 62
    Topic 18 내적(dot product) 66
    Topic 19 방향코사인과 벡터의 정사영 69
    Topic 20 외적(cross product) 71
    Topic 21 평행사변형과 삼각형의 넓이 74
    Topic 22 삼중곱(triple product) 76
    Topic 23 평행육면체와 사면체의 부피 79

    04. 직선과 평면의 방정식
    Topic 24 직선의 방정식 88
    Topic 25 평면의 방정식 90
    Topic 26 직선과 평면의 위치 관계 93
    Topic 27 직선과 평면의 사잇각 96
    Topic 28 교점과 교선 99
    Topic 29 공간에서의 거리 102

    05. 벡터공간(vector space)
    Topic 30 벡터공간과 부분공간 110
    Topic 31 일차독립과 종속 112
    Topic 32 기저(basis)와 차원(dimension) 115
    Topic 33 행공간, 열공간, 영공간(해공간) 119
    Topic 34 계수(rank)와 퇴화차수(nullity) 122

    06. 고윳값 문제(Eigenvalue Problem)
    Topic 35 고윳값과 고유벡터 130
    Topic 36 고윳값과 고유벡터의 성질 134
    Topic 37 케일리-해밀턴 정리 137
    Topic 38 행렬의 닮음과 대각화 140
    Topic 39 행렬의 거듭제곱 143


    07. 선형변환(Linear Transformation)
    Topic 40 선형변환(선형사상) 150
    Topic 41 표준행렬과 표현행렬 153
    Topic 42 R2와 R3에서의 선형변환 156
    Topic 43 핵(kernel)과 치역(range)의 차원 161
    Topic 44 선형변환의 성질 164Topic 45 넓이 또는 부피와 선형변환 167Topic 46 기저변환과 선형변환 169

    08. 내적공간(Inner Product Space)
    Topic 47 내적공간 176
    Topic 48 직교여공간(orthogonal complements) 180
    Topic 49 최소제곱문제 183

    09. 직교, 대칭, 멱등, 멱영 행렬
    Topic 50 직교행렬(orthogonal matrix) 190
    Topic 51 대칭행렬의 대각화 193
    Topic 52 멱등행렬과 멱영행렬 196
    10. 이차형식(quadratic form)
    Topic 54 이차형식(quadratic form) 202
    Topic 55 이차형식을 수반한 문제들 204
    Topic 56 특이값 분해(Singlular Value Decomposition) 207


    정답 및 풀이 213
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