첫댓글 ker(L) 의 기저로 (1,2,0,1) 도 있으므로 2차원입니다.그래서 image(L)의 차원은 2차입니다. image(L) 의 basis 를 찾는거는 multiplication L(3x4 행렬) 을 row-echelon form 으로 바꾸어서 leading'1 을 찾으면 됩니다. 즉 (1,1,1)^T,(-1,0,1)^T 이 됩니다. 이 두개의 벡터의 선형결합으로 image(L)의 어떠한 원소도
표현할 수 있습니다.
더 궁금한게 있어서 그러는데요...row-echelon form바꾸면 (1,1,1),(0,1,2)가 기저가 되는 것이 아니예요? rank의 수를 구할때 처럼 행과 행을 더하거나 빼줘서 (1,1,1)(0,1,2)(0,0,0),(0,0,0)을 나열 한것이 나왔거든요~ㅠㅠ
기저는 여러개 있으니깐 이것두 가능한가요? 정말 기저문제는 헷갈립니다...ㅜㅜ
n차원인 집합에 n개의 독립벡터는 기저라 할수 있죠 결국 무수히 많이 존재하고 모두 기저가 될수있죠.. 이중 아무거나 사용 하면 되니까요.. 결국 독립벡터를 찾는것이 문제인거죠..
가능하지요. 비버님이 다 말했네요.
첫댓글 ker(L) 의 기저로 (1,2,0,1) 도 있으므로 2차원입니다.그래서 image(L)의 차원은 2차입니다. image(L) 의 basis 를 찾는거는 multiplication L(3x4 행렬) 을 row-echelon form 으로 바꾸어서 leading'1 을 찾으면 됩니다. 즉 (1,1,1)^T,(-1,0,1)^T 이 됩니다. 이 두개의 벡터의 선형결합으로 image(L)의 어떠한 원소도
표현할 수 있습니다.
더 궁금한게 있어서 그러는데요...row-echelon form바꾸면 (1,1,1),(0,1,2)가 기저가 되는 것이 아니예요? rank의 수를 구할때 처럼 행과 행을 더하거나 빼줘서 (1,1,1)(0,1,2)(0,0,0),(0,0,0)을 나열 한것이 나왔거든요~ㅠㅠ
기저는 여러개 있으니깐 이것두 가능한가요? 정말 기저문제는 헷갈립니다...ㅜㅜ
n차원인 집합에 n개의 독립벡터는 기저라 할수 있죠 결국 무수히 많이 존재하고 모두 기저가 될수있죠.. 이중 아무거나 사용 하면 되니까요.. 결국 독립벡터를 찾는것이 문제인거죠..
가능하지요. 비버님이 다 말했네요.