Always awake,

저번 포스팅에서 2차원 공간에서 두 벡터를 orthogonal하게 만드는 방법에 대해 알아보았습니다. (orthogonal : 두 벡터가 수직(직교)) 2022.03.02 - [통계] - Orthogonal 벡터 만들기 요약하면 아래와 같습니다 기존에 벡터 $v_1$이 있을 때 linearly independent한 벡터 $v_2$를 추가하여 $v_1$과 orthogonal한 벡터를 어떻게 만들까? $v_2$을 $v_1$에 사영한 벡터 $v_2^\prime$에서 $v_2$로 향하는 벡터가 바로 $v_1$과 orthogonal한 벡터이다! $v_2- v_2^\prime = v_2 - \frac{v_1 \cdot v_2}{v_1 \cdot v_1} v_1$ 이번에는 3차원 공간, 더 나아가서 4차원 이상인 ..

orthogonal 개념 두 벡터가 "orthogonal하다"라는 것은 수직이라는 의미입니다. 두 벡터의 내적은 아래와 같으므로, orthogonal 한 두 벡터의 내적 값은 0 ($cos(\theta) = 0$)이 됩니다. $$ u \cdot v = |u| |v| cos(\theta) $$ orthogonal한 벡터 만들기 하나의 벡터 $u$가 주어져 있고, 여기에 orthogonal하지 않은 벡터 $v$를 추가한다고 합시다 그리고 추가한 벡터 $v$로 기존에 있던 $u$와 orthogonal한 벡터를 만들고 싶다면 어떻게 하면 좋을까요? 이 두 개의 벡터 $u$, $v$를 이용하여 $u$에 orthogonal한 새로운 벡터를 만들 수 있습니다! 아래와 같이 2차원 평면에 $u = [3,1]$가 있고,..