수치해석 (numerical analysis) 행렬과 연립 방정식 (part 1)
DESCRIPTION
수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1). In this chapter …. 행렬과 연립 방정식. 본 장에서는 행렬과 연립 방정식의 관계를 다룬다 . 다루는 내용은 1) 행렬에 대한 기본 지식을 리뷰하고 , 2) 역행렬과 행렬식의 개념으로 연립 방정식을 해결하는 방법을 다루며 3) 행렬의 삼각 분해를 이용한 연립 방정식 해결 방법을 배운다 . We will cover … 행렬의 개요 행렬과 선형 연립 방정식의 관계 - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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수치해석 (Numerical Analysis)
행렬과 연립 방정식 (Part 1)
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행렬과 연립 방정식In this chapter …
본 장에서는 행렬과 연립 방정식의 관계를 다룬다 . 다루는 내용은1) 행렬에 대한 기본 지식을 리뷰하고 ,2) 역행렬과 행렬식의 개념으로 연립 방정식을 해결하는 방법을 다루며3) 행렬의 삼각 분해를 이용한 연립 방정식 해결 방법을 배운다 .
We will cover …• 행렬의 개요
• 행렬과 선형 연립 방정식의 관계
• 행렬의 기본 연산과 이를 이용한 선형 연립 방정식 풀이
• 행렬의 삼각 분해와 이를 이용한 선형 연립 방정식 풀이
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We are now …
행렬의 개요
행렬과 선형 연립 방정식의 관계
행렬의 기본 연산과 이를 이용한 선형 연립 방정식 풀이
행렬의 삼각 분해와 이를 이용한 선형 연립 방정식 풀이
행렬과 연립 방정식
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행렬 ?
Although I believe that you have already studied well both in your high school and in linear algebra classes, I will review the basic knowledge of matrices first.
Some slides are extracted from those of Discrete Mathematics course.
Matrices
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Introduction
A matrix (say MAY-trix) is a rectangular array of ob-jects (usually numbers). ( 행렬은 수의 사각형 배열이다 .)
An mn (“m by n”) matrix has exactly m horizontal rows, and n vertical columns. (m 개의 행과 n 개의 열을 갖는 행렬 )
Plural of matrix = matrices
An nn matrix is called a square matrix, whose order is n.( 행과 열의 개수가 같은 행렬을 정방행렬이라 한다 .)
Tons of applications:
• Models within Computational Science & Engineering
• Computer Graphics, Image Processing, Network Modeling
• Many, many more …
Matrices
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Matrix Equality ( 행렬의 동치 )
Two matrices A and B are equal iff they have the same number of rows, the same number of columns, and all corresponding elements are equal.( 두 행렬이 같은 수의 행과 열을 가지며 각 위치의 해당 원소의 값이 같으면 “두 행렬은 같다”고 정의한다 .)
Example
061
023
61
23
61
23
Matrices
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Page 7
Row and Column Order (1/2)
The rows in a matrix are usually indexed 1 to m from top to bottom. ( 행은 위에서 아래로 1~m 의 색인 값을 갖는다 .)
The columns are usually indexed 1 to n from left to right.( 열은 왼쪽에서 오른쪽으로 1~n 의 색인 값을 갖는다 .)
Elements are indexed by row, then column.( 각 원소는 행 색인 , 열 색인의 순으로 표현한다 .)
1,1 1,2 1, 11 12 12,1 2,2 2, 21 22 2
,
1 2,1 ,2 ,
n nn n
i j ij
m m mnm m mn
a a a a a aa a a a a aa a
a a aa a a
A
Matrices
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Page 8
Row and Column Order (2/2)
Let A be mn matrix [ai,j],
ith row = 1n matrix [ai,1, ai,2, …, ai,n],
jth column = n1 matrix
j,n
j,
j,
a.
.
.a
a
2
1
Matrices
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Matrix Sums
The sum A+B of two mn matrices A, B is the mn matrix given by adding corresponding elements.(A+B 는 (i,j) 번째 원소로서 ai,j+bi,j 를 갖는 행렬이다 .)
A+B = C = [ci,j] = [ai,j+bi,j] where A = [ai,j] and B =
[bi,j]
Example
252
313
244
211
031
143
043
322
101
Matrices
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Matrix Products (1/2)
For an mk matrix A and a kn matrix B, the product AB is the mn matrix:
I.e., element (i,j) of AB is given by the vector dot product of the ith row of A and the jth column of B (considered as vectors). (AB 의 원소 (i,j) 는 A 의 i 번째 열과 B
의 j 번째 행의 곱이다 .)
k
j,,ij,i bac1
CAB
1,1 1,2 1,
1,1 1,2 1, 1,2,1 2,2 2, 1,1 1,2 1,
2,1 2,2 2, 2, 2,1 2,2 2,
,1 ,2 ,
,1 ,2 , ,
,1 ,1 ,
...
... ...... ...
... ... ...
...
... ...
...
k
j nk n
j n n
i i i k
k k k j k n
m m m k
a a a
b b b ba a a c c c
b b b b c c c
a a a
b b b b
a a a
,
,1 ,2 ,...i j
m m m n
c
c c c
Matrices
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Matrix Products (2/2)
Example
Matrix multiplication is not commutative! ( 교환법칙 성립 안 함 )
• A = mn matrix, B = rs matrix
• AB can be defined when n = r
• BA can be defined when s = m
• Both AB and BA can be defined when m = n = r = s
31123
1501
1301
0202
0110
302
110
BAAB
BA
23
34
35
23
11
12
12
11,
Matrices
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Identity Matrices ( 단위 행렬 )
The identity matrix of order n, In, is the order-n ma-
trix with 1’s along the upper-left to lower-right diag-onal and 0’s everywhere else. ((i,i) 번째 원소가 1 이고 ,
나머지는 모두 0 인 행렬 )
AIn = InA = A
100
010
001
if 0
if 1
ji
jinI
Matrices
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Matrix Inverses ( 역행렬 )
For some (but not all) square matrices A, there ex-ists a unique inverse A-1 of A, a matrix such that A-
1A = In. ( 정방 행렬 A 에 대해서 하나의 유일한 역행렬 A-1 이 존재한다 .)
If the inverse exists, it is unique, and A-1A = AA-1.
100
010
001
111
354
587
311
121
132
A A-1 I3
Matrices
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Matrix Transposition ( 전치 행렬 )
If A=[ai,j] is an mn matrix, the transpose of A (often
written At or AT) is the nm matrix given by
At = B = [bi,j] = [aj,i] (1in,1jm)
If the inverse exists, it is unique, and A-1A = AA-1.
Flipacrossdiagon
al
23
11
02
210
312t
Matrices
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Symmetric Matrices ( 대칭 행렬 )
A square matrix A is symmetric iff A=At.
I.e., i,jn: aij = aji .
Which is symmetric?
211
120
103
213
101
312
11
11
11
Matrices
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Powers of Matrices ( 멱행렬 )
If A is an nn square matrix and p0, then:
Ap AAA···A (A0 In)
Example:
p times
23
34
12
23
01
12
01
12
01
12
01
12
01
12 3
Matrices
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We are now …
행렬의 개요
행렬과 선형 연립 방정식의 관계
행렬의 기본 연산과 이를 이용한 선형 연립 방정식 풀이
행렬의 삼각 분해와 이를 이용한 선형 연립 방정식 풀이
Matrix vs. Simultaneous Equation
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연립 방정식의 행렬 표현 (1/2)
다음과 같이 n 개의 변수를 갖는 m 개의 선형 연립 방정식이 있다고 하자 .
Matrix vs. Simultaneous Equation
11 1 12 2 1 1
21 1 22 2 2 2
1 1 2 2
n n
n n
m m mn n m
a x a x a x b
a x a x a x b
a x a x a x b
상기 선형 연립 방정식을 행렬로 나타내면 다음과 같다 .
A x b
11 12 1 1 1
21 22 2 2 2
1 2
, ,
n
n
m m mn n m
a a a x b
a a a x b
a a a x b
Ax b
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연립 방정식의 행렬 표현 (2/2)Matrix vs. Simultaneous Equation
[A :b]
11 12 1 1
21 22 2 2
1 2
n
n
m m mn m
a a a b
a a a b
a a a b
또한 , 다음과 같이 b 의 계수를 한꺼번에 표시할 수도 있는데 , 이를 augmented matrix 라 부른다 .
1 2 3
1 2
2 3
2 6 2 7
3 3 0
4 5 1n
x x x
x x x
x x
연립 방정식의 행렬 표현 예제
1
2
3
2 6 2 7 2 6 2 7
3 3 1 0 , 3 3 1 0
0 4 5 1 0 4 5 1
x
x
x
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Page 20
행렬식의 정의
A = [a] 가 1 x 1 행렬이면 A 의 행렬식은 |A| = a 이다 .
A 가 n x n 행렬이면 , 소행렬 (minor) Mij 는 행렬 A 의 i 행과 j 열을
소거하여 얻은 (n-1)x(n-1) 부분행렬의 행렬식이다 .
Mij 와 관련된 여인자 (cofactor) Aij 는 Aij = (-1)i+jMij 이다 .
n x n 행렬 A 의 행렬식은
또는
이다 .
1 1
( 1) , where is one index in [1, ]n n
i jij ij ij ij
j j
A a A a M i n
1 1
( 1) , where is one index in [1, ]n n
i jij ij ij ij
i i
A a A a M j n
Matrix vs. Simultaneous Equation행렬식 복습 (1/2)
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행렬식 예제
2 1 3 0
4 2 7 0
3 4 1 5
6 6 8 0
A
4 4 14 14 24 24 34 34 44 441
3 434 34 34 34 34
2 1 30 0 0 5 5 ( 1) 5 5 4 2 7
6 6 8
2 7 4 7 4 25 2 ( 1) 3
6 8 6 8 6 6
10 ( 2) 8 7 6 5 32 42 15 24
n
i ii
ij ij
A a A a A a A a A a A
a A a A A M M
( 12)
10 (26) 5 ( 8) 15 ( 12) 260 40 180 40
풀이 : 네 번째 열 (j=4) 을 사용하여 전개한다 .
Matrix vs. Simultaneous Equation행렬식 복습 (2/2)
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행렬식의 성질 (1/5)
성질 1): 행렬에서 임의의 행이나 열에 다른 행이나 열을 더하거나 빼도 행렬식은 변하지 않는다 .
Matrix vs. Simultaneous Equation
2 12 2 4 1 8
4 2
1 12 ( 1) 11 2 6 1 8
6 24 2 2
2 1 2 12 3 2 1 8
4 2 2 ( 1) 2 3
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행렬식의 성질 (2/5)
성질 2): 행렬의 모든 원소에 k 를 곱한 행렬의 행렬식은 k2 배가 된다 .
Matrix vs. Simultaneous Equation
2
2 12 2 4 1 8
4 2
10 2 10 1 20 10 2 120 20 40 10 800 10
10 4 10 2 40 20 4 2
성질 3): 단위 행렬의 행렬식은 1 이다 .
1 01 1 0 0 1
0 1
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Page 24
행렬식의 성질 (3/5)
성질 4): 행렬에서 두 개의 행 혹은 두 개의 열을 서로 바꾸면 행렬식의 부호가 바뀐다 .
Matrix vs. Simultaneous Equation
2 1 4 22 2 4 1 8, 4 1 2 2 8
4 2 2 1
성질 5): 행렬에서 어느 한 행 혹은 한 열의 원소 값이 모두 0 이면 행렬식은 0 이다 .
0 0 4 00 2 4 0 0, 4 0 2 0 0
4 2 2 0
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Page 25
행렬식의 성질 (4/5)
성질 6): 전치 행렬의 행렬식은 원래 행렬의 행렬식과 같다 .
Matrix vs. Simultaneous Equation
2 1 2 4
2 2 4 1 8, 2 2 1 4 84 2 1 2
성질 7): 대각 행렬 (diagonal matrix) 의 행렬식은 대각 원소들의 곱과 같다 .
2 0 01 0 0 0 0 1
0 1 0 2 0 00 7 0 7 0 0
0 0 7
2 7 0 0 0 0 0 0 0 2 7 14 2 1 7
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Page 26
행렬식의 성질 (5/5)
성질 9): 두 행렬의 곱으로 만들어진 행렬의 행렬식은 각 행렬의 행렬식의 곱과 같다 .
Matrix vs. Simultaneous Equation
2 1 1 2 0 10 ( 8) 8
4 2 2 3 8 14
2 1 1 24 ( 4) 3 ( 4) 8 1 8
4 2 2 3
성질 8): 삼각 행렬의 행렬식은 대각 원소들의 곱과 같다 .
2 4 61 2 0 2 0 1
0 1 2 2 4 60 7 0 7 0 0
0 0 7
2 7 0 4 0 0 6 0 0 2 7 14 2 1 7
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역행렬의 성질 (1/2)Matrix vs. Simultaneous Equation
1) AA-1 = A-1A = I
2) I-1=I
3) [A-1]-1 =A
4) 대각 행렬의 역행렬은 역시 대각 행렬이다 .
A A 1
13 00
3, 10 0 22
5) (kA)-1 = (1/k)A-1
A A A A
1
11 1
113 0 9 0 0
0 9 13, 31 3 320 00 2 02 2 3
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Page 28
역행렬의 성질 (2/2)Matrix vs. Simultaneous Equation
6) (AB)-1 = B-1A-1
n 개 변수를 갖는 n 개의 선형 연립 방정식을 nxn 행렬 A 로 나타내면Ax=b 가 되며 , 양변에 역행렬 A-1 를 곱하면 , A-1Ax=Ix=A-1b 가 성립한다 .
결국 , 행렬의 역행렬을 알 수 있으면 방정식을 쉽게 해결할 수 있다 .
행렬의 역행렬이 존재하면 그 행렬은 정칙 행렬 (nonsingular matrix)
이라 한다 . 또한 , 행렬의 행렬식이 0 이 아니면 그 행렬은 정칙
행렬이라 한다 .
결국 , 어떤 행렬이 정칙 행렬이라는 이야기 , 그 행렬의 역행렬이
존재한다는 이야기 , 그 행렬의 행렬식이 0 이 아니라는 이야기는
동치이다 .
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Page 29
We are now …
행렬의 개요
행렬과 선형 연립 방정식의 관계
행렬의 기본 연산과 이를 이용한 선형 연립 방정식 풀이
행렬의 삼각 분해와 이를 이용한 선형 연립 방정식 풀이
Inverse Matrix & Simultaneous Equation
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Page 30
기본 행렬 및 기본 연산 (1/4)
기본 행렬 (elementary matrix): 주어진 행렬에 대해서1) 행 ( 혹은 열 ) 의 순서를 바꾸거나 , 2) 행 ( 혹은 열 ) 에 임의의 상수를 곱하거나 , 3) 행 ( 혹은 열 ) 에 다른 행을 k 번 더하는 연산이 이뤄지게 하는 행렬이다 .
행에 대한 연산은 기본 행렬을 앞에 곱해주고 , 열에 대한 연산은 기본 행렬을 뒤에 곱해주는 형태가 된다 .
Inverse Matrix & Simultaneous Equation
1-1)행의 순서를 바꾸는 기본 행렬
11 12 13 21 22 23
21 22 23 11 12 13
31 32 33 31 32 33
0 1 0
1 0 0
0 0 1
a a a a a a
a a a a a a
a a a a a a
![Page 31: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/31.jpg)
Page 31
기본 행렬 및 기본 연산 (2/4)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
1-2)한 행에 상수를 곱하는 기본 행렬
11 12 13 11 12 13
21 22 23 21 22 23
31 32 33 31 32 33
1 0 0
0 0
0 0 1
a a a a a a
k a a a ka ka ka
a a a a a a
1-3)한 행에 다른 행을 k 번 더하는 ( 다른 행에 k 를 곱하여 더하는 ) 기본 행렬
11 12 13 11 31 12 32 13 33
21 22 23 21 22 23
31 32 33 31 32 33
1 0
0 1 0
0 0 1
k a a a a ka a ka a ka
a a a a ka ka
a a a a a a
![Page 32: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/32.jpg)
Page 32
기본 행렬 및 기본 연산 (3/4)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
2-1)열의 순서를 바꾸는 기본 행렬
11 12 13 12 11 13
21 22 23 22 21 23
31 32 33 32 31 33
0 1 0
1 0 0
0 0 1
a a a a a a
a a a a a a
a a a a a a
2-2)한 열에 상수를 곱하는 기본 행렬
11 12 13 11 12 13
21 22 23 21 22 23
31 32 33 31 32 33
1 0 0
0 0
0 0 1
a a a a ka a
a a a k a ka a
a a a a ka a
![Page 33: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/33.jpg)
Page 33
기본 행렬 및 기본 연산 (4/4)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
11 12 13 11 13 12 13
21 22 23 21 23 22 23
31 32 33 31 33 32 33
1 0 0
0 1 0
0 1
a a a a ka a a
a a a a ka a a
a a a k a ka a a
2-3)한 열에 다른 열을 k 번 더하는 ( 다른 열에 k 를 곱하여 더하는 ) 기본 행렬
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Page 34
기본 연산과 역행렬 / 행렬식 관계 (1/4)
강의 노트 “ 06” 에서 언급한 바와 같이 , 크레이머의 법칙을 사용할 경우 , 행렬식 계산에 많은 어려움이 있다 .
반면에 , 기본 연산을 이용하면 , 역행렬과 함께 행렬식까지 구할 수 있다 .( 역행렬을 구하면 연립 방정식을 푸는 것과 같음에 주목한다 .)
Inverse Matrix & Simultaneous Equation
행 관련 기본 연산을 계속하여 행렬 A 를 단위 행렬로 만들 수 있다고 하면 , 그 식은 다음과 같이 정리할 수 있다 .
그리고 , 상기 식을 사용하면 다음과 같이 역행렬을 구할 수 있다 .
P PP A I2 1k
P PP AA IA A P PP1 1 12 1 2 1 k k
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Page 35
기본 연산과 역행렬 / 행렬식 관계 (2/4)
Inverse Matrix & Simultaneous Equation
( 동일한 개념으로 ) 열 관련 기본 연산을 계속하여 행렬 A 를 단위 행렬로 만들 수 있다고 하면 , 그 식은 다음과 같이 정리할 수 있다 .
그리고 , 상기 식을 사용하면 다음과 같이 역행렬을 구할 수 있다 .
A Q Q Q I1 2 j
A A Q Q Q A I A Q Q Q1 1 11 2 1 2 j j
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Page 36
기본 연산과 역행렬 / 행렬식 관계 (3/4)
Inverse Matrix & Simultaneous Equation
기본 행렬로 역행렬을 구하는 과정에서 그 부산물로 행렬의 행렬식까지 구할 수 있다 .
기본 행렬을 사용하여 다음 조건이 성립한다고 가정하자 .
그러면 , 행렬식의 성질 ( 성질 9) 에 의하여 다음 식이 성립한다 .
2 1k P P P A I
P P P A P P P A I2 1 2 1 k k
이를 A 의 행렬식으로 정리하면 다음과 같다 .
I 1
AP P P P P P2 1 2 1 k k
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Page 37
기본 연산과 역행렬 / 행렬식 관계 (4/4)
Inverse Matrix & Simultaneous Equation
그런데 , 기본 행렬에 대한 행렬식은 다음과 같으므로 , A 의 행렬식을 쉽게 계산할 수 있다 .
• 행 ( 열 ) 간의 자리 바꾸기 = -1
• 행 ( 열 ) 에 임의의 수 k 곱하기 = k
• 행 ( 열 ) 에 다른 행 ( 열 ) 의 곱을 더하기 ( 빼기 ) = 1
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Page 38
기본 행렬을 사용하여 다음 행렬 A 의 행렬식을 구하라 .
기본 연산과 역행렬 / 행렬식의 예제 (1/3)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
2 4
1 3A
1) 행렬 A 의 첫 번째 행에 ¼ 을 곱한다 .
1 12 40 14 21 30 1 1 3
1P A
2) 행렬 P1A 의 첫 번째 행에 -3 을 곱하여 두 번째 행에 더한다 .
111 0 11 2253 1 01 3 2
2 1P P A
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Page 39
기본 연산과 역행렬 / 행렬식의 예제 (2/3)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
4) 행렬 P3P2P1A 의 두 번째 행에 ½ 를 곱하여 첫 번째 행에서 뺀다 .
3) 행렬 P2P1A 의 두 번째 행에 -2/5 를 곱한다 .
1 11 0 1 12 22 50 0 1 05 2
3 2 1P P P A
1 1 0 11 12 21 00 1 1 0
4 3 2 1P P P P A
5) 행렬 P4P3P2P1A 에 뒤바뀐 단위 행렬을 곱한다 .
0 1 0 1 1 0
1 0 1 0 0 15 4 3 2 1P P P P P A I
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Page 40
기본 연산과 역행렬 / 행렬식의 예제 (3/3)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
7) 또한 , 이 과정에서 행렬 A 에 대한 행렬식을 다음과 같이 구할 수 있다 .
6) 결국 , A 의 역행렬 A-1 는 다음과 같이 구할 수 있다 .
1 1 110
12 11 1 1 105 45 4 3 2 1
A =P P P P P
3 21 11 00 1 1 01 0 10 52 42 1 101 0 3 10 1 0 15 10 5
-15 4 4 3 2 1A = P P P P P P
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Page 41
다음과 같은 행렬에서 ,
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 개념 (1/6)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
(0) (0) (0)11 12 1(0) (0) (0)21 22 2
(0) (0) (0)1 2
n
n
nnn n
a a a
a a a
a a a
( 피봇 1 단계 ) 첫 번째 행에 을 곱하여 a1n 을 1 로 만든다 .(0)1
1na
(0)1
1 0 0
0 1 0
0 0 1
na
(1) (1)11 12
(0)(0) (0) (0)1(1)21 22 2
1 (0)1
(0) (0) (0)1 2
1
,
jnj
n
nnn n
a a
aa a aa
a
a a a
(0) (0) (0)(0) 11 12 11 (0) (0) (0)
21 22 2
(0) (0) (0)1 2
1 0 0
0 1 0
0 0 1
nn
n
nnn n
a a aa
a a a
a a a
![Page 42: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/42.jpg)
Page 42
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 개념 (2/6)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
( 피봇 1 단계 ) 첫 번째 행에 을 곱하여 i 번째 행에서 뺀다 . (i 1)
(0)2
(0)
1 0 0
1 0
0 1
n
nn
a
a
(1) (1)11 12(1) (1)
(1) (0) (0) (1)21 221
(1) (1)1 2
1
0,
0
ij ij in j
n n
a a
a aa a a a
a a
(0)ina
(1) (1)11 12
(0) (0) (0) (0)2 21 22 2
(0) (0) (0) (0)1 2
1 0 0 1
1 0
0 1
n n
nn nnn n
a a
a a a a
a a a a
![Page 43: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/43.jpg)
Page 43
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 개념 (3/6)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
피봇 1 단계 정리 : 적용되는 기본 행렬 두 개와 그 결과 행렬은 다음과 같다 .
(0)1
1 0 0
0 1 0
0 0 1
na
(0)2
(0)
1 0 0
1 0
0 1
n
nn
a
a
(1) (1)(0)11 12
(1)(1) (1)(0)21 22
(1) (0) (0) (1)1(1) (1)
1 2
1
1 ,0,
10
ijij
in
ij ij in jn n
a aa
a ia aa
a a a a ia a
![Page 44: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/44.jpg)
Page 44
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 개념 (4/6)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
피봇 2 단계 :
1) 두 번째 행에 을 곱하여 a2,n-1 을 1 로 만든다 .
2) 두 번째 행에 을 곱하여 i 번째 행에서 뺀다 . (i 2)
피봇 2 단계 정리 : 적용되는 기본 행렬 두 개와 그 결과 행렬은 다음과 같다 .
(1)2, 1
1 0 0
10 0
0 0 1
na
(1)1, 1
(1), 1
1 0
0 1 0
0 1
n
n n
a
a
(2) (2)(1)11 12
(2)(2) (2)(1)21 22, 1
(2) (1) (1) (2), 1 2(2) (2)
1 2
0 1
2 ,1 0,
20 0
ijij
i n
ij ij i n jn n
a aa
a ia aa
a a a a ia a
(1)2, 1
1na
(1), 1i na
![Page 45: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/45.jpg)
Page 45
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 개념 (5/6)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
상기 과정을 n 단계 반복하면 다음과 같은 행렬을 얻는다 .
0 0 0 1
0 0 1 0
1 0 0 0
마지막으로 , 다음 기본 행렬을 곱해 단위 행렬을 얻는다 .
0 0 0 1
0 0 1 0
1 0 0 0
1 0 0 0
0 1 0 0
0 0 0 1
![Page 46: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/46.jpg)
Page 46
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 개념 (6/6)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
역행렬은 각 피봇 단계에서 적용한 기본 행렬들을 ( 그때 그때 ) 차례로
곱하여 구한다 .
(1)(0)1, 11(0)
(1) 22, 1
(1) (0), 1
1 0 0 11 0 0 0 01 00 0 0 110 00 1 00 0 1 0 1 0 0 1 0
1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 10 0 1
nn
nn
n n nn
a aaa
a a
![Page 47: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/47.jpg)
Page 47
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 알고리즘Inverse Matrix & Simultaneous Equation
procedure inverse(aij: real numbers, n: integer){ [aij] is an nxn matrix. (1 i,j n)}{ n is # of columns(= # of rows).}
Let [rij] be an identity matrix;k := 1;while (k n) begin
Let [pij] be the elementary matrix of the form [rij] := [pij][rij];[aij] := [pij][aij];
Let [pij] be the elementary matrix of the form[rij] := [pij][rij];[aij] := [pij][aij];
k := k + 1;endLet [pij] be the elementary matrix of the form[rij] := [pij][rij];[aij] := [pij][aij];
return [rij];
( 1), 1
1 0 0 0
0 1 0 0
1 ;
0 0 1 0
0 0 0 0 1
kk n ka
( 1)1, 1( 1)2, 1
( 1), 1
1 0
0 0;
0 1
kn k
kn k
kn n k
a
a
a
0 0 0 1
0 0 1 0;
1 0 0 0
![Page 48: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/48.jpg)
Page 48
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 프로그램 (1/5)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
![Page 49: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/49.jpg)
Page 49
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 프로그램 (2/5)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
0 0 0 1
0 0 1 0;
1 0 0 0
![Page 50: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/50.jpg)
Page 50
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 프로그램 (3/5)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
![Page 51: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/51.jpg)
Page 51
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 프로그램 (4/5)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
( 1), 1
1 0 0 0
0 1 0 0
1;
0 0 1 0
0 0 0 0 1
kk n ka
( 1)1, 1( 1)2, 1
( 1), 1
1 0
0 0;
0 1
kn k
kn k
kn n k
a
a
a
![Page 52: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/52.jpg)
Page 52
기본 연산으로 역행렬 구하기 - 프로그램 (5/5)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
행렬 곱 (matrix multiplication) 에 대한 연산은 동적 프로그래밍
(dynamic programming) 기법을 통하여 , 곱셈 연산을 크게 줄일 수
있다 .
알고리즘 과목에서 열심히 공부하세요…
, , ,1
n
i j i k k jk
AB T t a b
![Page 53: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/53.jpg)
Page 53
기본 연산으로 역행렬 구하기 – 실행 결과 I (1/2)
Inverse Matrix & Simultaneous Equation
사용한 행렬
2 4
1 3
입력 파일 구성
![Page 54: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/54.jpg)
Page 54
기본 연산으로 역행렬 구하기 – 실행 결과 I (2/2)
Inverse Matrix & Simultaneous Equation
![Page 55: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/55.jpg)
Page 55
기본 연산으로 역행렬 구하기 – 실행 결과 II (1/2)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
사용한 행렬
2 2 1
1 0 4
3 1 3
입력 파일 구성
![Page 56: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/56.jpg)
Page 56
기본 연산으로 역행렬 구하기 – 실행 결과 II (2/2)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
![Page 57: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/57.jpg)
Page 57
역행렬이 구해지면 다음 관계에 의해 선형 연립 방정식을 풀 수 있다 .
역행렬을 이용한 연립 방정식 풀이 – 개념 및 알고리즘Inverse Matrix & Simultaneous Equation
Ax b x A b1
procedure inverse-equation(aij, bi: real numbers, n: integer){ [aij] is an nxn matrix for coefficients. (1 i,j n)}{ [bi] is an nx1 matrix for results. (1 i n)}{ n is # of columns(= # of rows).}
[rij ] := inverse(aij, n); // get the inverse matrix
[xi] := [rij][bi];
return [xi];
역행렬을 사용한 연립 방정식 풀이 알고리즘
![Page 58: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/58.jpg)
Page 58
역행렬을 이용한 연립 방정식 풀이 – 프로그램 (1/2)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
![Page 59: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/59.jpg)
Page 59
역행렬을 이용한 연립 방정식 풀이 – 프로그램 (2/2)Inverse Matrix & Simultaneous Equation
![Page 60: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/60.jpg)
Page 60
Gauss-Jordan Algorithm
사용한 연립 방정식
1 2 3
1 2 3
1 2 3
(1) 2 4 11
(2) 2 5 2 3
(3) 4 8
x x x
x x x
x x x
입력 파일 구성
역행렬을 이용한 연립 방정식 풀이 – 실행 결과 I (1/2)
![Page 61: 수치해석 (Numerical Analysis) 행렬과 연립 방정식 (Part 1)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022050723/56814bf4550346895db8e823/html5/thumbnails/61.jpg)
Page 61
Gauss-Jordan Algorithm역행렬을 이용한 연립 방정식 풀이 – 실행 결과 I (2/2)
Gauss-Jordan 방법
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Gauss-Jordan Algorithm
사용한 연립 방정식
입력 파일 구성
1 2 4
1 3 4
1 2 3 4
1 2 3 4
2 2 4 2
3 24 6 30
20 8 25
2 5 23 14 34
x x x
x x x
x x x x
x x x x
역행렬을 이용한 연립 방정식 풀이 – 실행 결과 II (1/2)
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Gauss-Jordan Algorithm역행렬을 이용한 연립 방정식 풀이 – 실행 결과 II (2/2)
Gauss-Jordan 방법
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Gauss-Jordan Algorithm
사용한 연립 방정식
입력 파일 구성
1 2 3 4 5
1 3 4 5
2 3 4 5
1 2 3 5
1 2 3 4 5
2 3 7
2 2
2 5
3 4 5 6
3
x x x x x
x x x x
x x x x
x x x x
x x x x x
역행렬을 이용한 연립 방정식 풀이 – 실행 결과 III (1/2)
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Gauss-Jordan Algorithm역행렬을 이용한 연립 방정식 풀이 – 실행 결과 III (2/2)
Gauss-Jordan 방법