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선형대수학개론

4.1 Eigenvectors and Eigenvalues

[4.1]Theorem 2

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안녕하세요, 강의를 수강하고 있는 학생입니다.

Theorem 2 증명과정 중에서

v_1, ... v_r이 만약 linearly dependent하다면,

chapter 1의 7번 정리에 의해

c_1v_1+c_2v_2+...+c_{p-1}v_{p-1}=v_p 식을 작성할 수 있고 (단, v_1~ v_{p-1}은 선형독립)

그 다음 matrix A multiplication으로

(lambda를 L로 작성하겠습니다.)

c_1L_1v_1+c_2L_2v_2+...+c_{p-1}L{p-1}v_{p-1}=L_pv_p

식이 나온다고 하셨는데 그 계산 과정이 잘 이해가 되지 않습니다. 상세히 설명해주시면 정말 감사하겠습니다.

 

감사합니다.

답변 2

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eigenvalue와 eigenvector의 정의에 의해서 Av = Lv 이기 때문입니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴이에요.

홍재백 님께서는 Theorem 2의 증명과정에서 선형 종속인 벡터 v_1, … v_r에 대해, v1~v{p-1}이 선형 독립이고 c_1v_1+c_2v2+…+c{p-1}v_{p-1}=v_p 식을 작성할 수 있고, 또한 matrix A의 곱셈으로 c_1L_1v_1+c_2L_2v2+…+c{p-1}L{p-1}v{p-1}=L_pv_p 식이 나온다는 계산 과정을 이해하고자 하십니다.

제가 전체 내용을 정확히 파악하고 답변드리기 위해서는 Theorem 2와 chapter 1의 7번 정리가 어떻게 정의되어 있는지 알아야 할 것 같습니다. 이 부분에 대한 정보를 좀 더 자세히 알려주실 수 있을까요? 그렇게 되면, 보다 정확한 답변을 제공해 드릴 수 있을 것 같아요. 감사합니다.

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