직교벡터(Orthogonal vectors) 식 1에 의하면 두 벡터의 사잇각이 직각일 경우 정사영 의 노름(norm)은 0이 됩니다. 즉, 내적은 0으로 식 2와 같이 나타낼 수 있습니다. \begin{align}u\cdot v & = \Vert{u}\Vert \Vert{v}\Vert \cos(\theta)\\ \cos(\theta) &= \frac{u\cdot v}{\Vert{u}\Vert \Vert{v}\Vert}\end{align} (식 1) \begin{align}x·y &= \Vert{x}\Vert \Vert{y}\Vert \cos(90°)\\ &= 0\end{align} (식 2) 식 2가 성립하는 두 벡터들은 서로 직교벡터(Orthogonal vectors) 이며 직교성(orthogonality )을 가진다고 합니다. 그림 1에서 벡터 u 와 v , 그리고 벡터 u 와 -v 는 모두 직각관계를 나타냅니다. 그림 1. 직교벡터 fig, ax=plt.subplots(figsize=(2,2)) ax.arrow(0,0, 1,0,color="r", lw=2, head_width=0.05) ax.arrow(0,0, -1,0, color="b", lw=2, head_width=0.05) ax.arrow(0,0, 0, 1, color="g", lw=2, head_width=0.05) ax.arrow(-1, 0, 1, 1, ls="-.", color="b",alpha=0.3) ax.arrow(1, 0, -1, 1, ls="-.", color="r",alpha=0.3) ax.spines['left'].set_position(("data", 0)) ax.spines['bottom'].set_position(("data...
python 언어를 적용하여 통계(statistics)와 미적분(Calculus), 선형대수학(Linear Algebra)을 소개합니다. 이 과정에서 빅데이터를 다루기 위해 pytorch를 적용합니다.