1. Definition of Null space
항상 이므로 null space에는 영벡터가 존재하고, null space은 empty일 수 없다.
A matrix의 경우에는 두 column이 independent하므로 null space에 영벡터 밖에 없습니다.
* Spanning space
2. Column space

두 벡터가 Spann하는 공간은 두 벡터가 독립이라면, 한 평면이 나오게 됩니다.
column을 보면 x축 벡터 하나(), y축 벡터 하나()가 있으므로 두 벡터가 만드는 공간은 xy 평면입니다.
Example3과 비슷하게, x,y,z축 벡터가 하나씩 있으므로 이 벡터들이 만드는 공간은 3차원 전체 공간입니다.
이번에는 column space, null space에 대해서 소개했고 다음에는 이 개념들을 방정식에 푸는 데 어떻게 사용하는지를 다루겠습니다.
'수학 Mathematics > 선형대수학 Linear Algebra' 카테고리의 다른 글
[응용선형대수] Linear independence, basis and dimensions (0) | 2021.03.02 |
---|---|
[응용선형대수] Understanding Ax=0, Ax=b using null space matrix (0) | 2021.02.25 |
[선형대수] Rectangular matrix의 곱과 singularity (0) | 2021.02.22 |
[선형대수] QR decomposition (0) | 2021.02.20 |
[응용선형대수] Vector Space/Subspace (0) | 2021.02.20 |