행렬식은 행렬이 역행렬을 가지는지 확인하는데 쓰인다.
행렬식이 0이면 역행렬이 존재하지 않고, 0이 아니면 역행렬이 존재한다.
또, 앞선 포스팅에서 역행렬은 정사각행렬에서만 정의된다는 점을 언급했었다.
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[Linear Algebra] Part12. 선형방정식 해의 개수
선형방정식의 해의 개수는 행렬에 따라 다르게 나타난다. 즉, Ax=b에서 행렬 A가 어떤 랭크를 가지느냐에 따라 해의 개수가 다르다. 1. Full Column Rank full column rank는 행렬 A의 열 개
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[Linear Algebra] Part14. 역행렬 (Inverse Matrix)
역행렬은 앞선 포스팅 가우스-조던 소거법의 내용과 연결된다. https://kkuneeee.tistory.com/88 [Linear Algebra] Part13. 가우스-조던 소거법(Gauss-Jordan Elimination) 가우스 조던 소거법(이하 가우스 소거법)은 이
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그리고 2×2 행렬에서 행렬식( det(A)=ad−bc )에 대한 개념을 잠깐 정리했었다.
그렇다면 3×3, n×n에 대한 행렬식은 어떻게 될까?
또, 왜 정사각행렬에서만 역행렬이 존재하는 걸까?
1. n×n 행렬식 : Laplace Expansion(Cofactor Expansion)
2×2 행렬에 대한 행렬식은 앞선 정리에서처럼 det(A)=ad−bc이다.
그렇다면, 3×3, n×n은 어떨까?
아래를 식을 보자.
A=[abcdefghi]⇒det(A)=a(ei−fh)−b(di−fg)+c(dh−eg)
3×3 행렬의 행렬식은 위와 같다.
각각의 색상은 같은 열을 나타내는 것이며, 규칙성을 보이기 위한 조치이다.
우선, 기준이 될 행을 선택한다.
여기서는 편의상 1행을 기준으로 한다. 어떤 행을 선택할지는 상관없다.
1행의 성분을 고정하고 해당 성분의 행과 열을 제외한 나머지 두 행의 행렬식을 곱한다. 그리고 각 성분에서 구해진 식을 기준이 성분의 행과 열의 합이 짝수면 +, 홀수면 -를 붙여서 모두 합한 것이다.
이러한 규칙성을 가지고 행렬식을 구하는 것을 Laplace Expansion 또는 Cofactor Expansion이라고 한다.
이와 같은 방식으로 n×n 행렬의 행렬식도 구할 수 있다.
이 외에도 3×3 행렬을 구하는 다른 연산방식이나, Laplace Expansion 외에도 Big Formula 방법도 있으나 넘어가도록 한다.
2. 성질
- det(A)=0↔Aissingular : A는 역행렬 X
- A가 rank-deficient ↔ det(A)=0 : A는 역행렬 X
- A의 열벡터 중 하나라도 선형종속인 경우 : rank-deficient
- 대각행렬(Diagonal Matrix)의 경우, det(A)=sumofdiagonalelements : a11a22⋯ann
- 대각성분 중 하나라도 0이면, det(A)=0 : 역행렬 X
- 삼각행렬(Triangular Matrix)의 경우, det(A)=sumofdiagonalelements : a11a22⋯ann
- 삼각행렬은 대각성분을 기준으로 대각성분 포함 위의 모든 성분 또는 아래의 모든 성분이 0인 행렬을 말한다.
- 이때, 위에만 성분이 있다면 upper triangular matrix, 아래에만 성분이 있다면 lower triangular matrix라고 한다.
- det(I)=1
- c는 상수, An×n일때, det(cA)=cndet(A)
- det(AT)=det(A)
- det(AB)=det(A)det(B)
- det(A−1)=1det(A)
- det(AA−1)=det(A)det(A−1)
- det(I)=det(A)det(A−1)
- det(A−1)=1det(A)
- det(A)=λ1λ2λ3⋯λn
- λn : 고윳값
- 고윳값이 전부 0이 아니어야 Invertible
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