외적(Outer product) 3차원 공간에서 임의의 두 벡터들과 수직인 벡터는 외적(outer product, cross product) 에 의해 산출됩니다. 3차원의 두 벡터 a, b의 외적은 식 1와 같이 산출합니다. 두 벡터의 외적은 " × " 기호로 나타냅니다. a = [a 1 a 2 a 3 ] b = [b 1 b 2 b 3 ] (식 1) a×b = [a 2 b 3 − a 3 b 2 a 3 b 1 − a 1 b 3 a 1 b 2 − a 2 b 1 ] 식 1과 같이 벡터들의 외적은 벡터입니다. 이 식의 계산은 식 2와 같이 소행렬식과 여인수 를 사용하여 계산할 수 있습니다. \begin{align}\begin{bmatrix}a_1& a_2& a_3\\ b_1& b_2& b_3\end{bmatrix}&=\begin{bmatrix} \begin{vmatrix} a_2& a_3\\ b_2& b_3\end{vmatrix} & \begin{vmatrix}a_3& a_1\\ b_3& b_1 \end{vmatrix} & \begin{vmatrix} a_1& a_2\\ b_1& b_2\end{vmatrix}\end{bmatrix}\\&=\begin{bmatrix} a_2b_3-a_3b_2& a_3b_1-a_1b_3& a_1b_2-a_2b_1 \end{bmatrix}\end{align} (식 2) 벡터의 외적은 numpy.cross() 함수를 사용하여 계산합니다. 예 1) 두 벡터 a, b의 외적을 계산합니다. a = [2 1 -1] b = [-3 4 1] a=np.array([2,1, -1]) b=np.array([-3, 4, 1]) print(np.cross(a, b)) [ 5 1 11] 위 결과 벡터는 그림 1에서 나타낸 것과 같이 벡터 a, b에 ...
python 언어를 적용하여 통계(statistics)와 미적분(Calculus), 선형대수학(Linear Algebra)을 소개합니다. 이 과정에서 빅데이터를 다루기 위해 pytorch를 적용합니다.