CH 01. Vector (벡터)
CH 02. 기저(basis) 벡터와 선형조합(Linear combination), 스팬(span)
span = 벡터가 선형조합하여 확장가능 한 2차원 평면(범위) 인듯?
Technical definition of basis: The basis of a vector space is a set of linearly independent vectors that span the full space.
cf, Linearly dependent = 스팬의 축소 없이 하나의 벡터를 제거해도 되는 상태 = 벡터들 중 하나가 다른 벡터들의 선형조합으로 표현 가능한 경우. = 즉 이미 다른 벡터의 스팬에 포함된 경우 (선형 종속적)
*linearly independent : 각각의 벡터가 기존 스팬에 또 다른 차원을 추가해주는게 가능한 경우
CH 03. Linear transformations and matrices
CH 04. Matrix multiplication as composition
CH 05. Three-dimensional linear transformations
CH 06. The determinant
CH 07. Inverse matrices, column space and null space
CH 08. Nonsquare matrices as transformations between dimensions
CH 09. Dot products and duality
CH 10. Cross products
CH 11. Cross products in the light of linear transformations
CH 12. Cramer's rule, explained geometrically (기하학적으로 설명한 크래머의 법칙)
CH 13. Change of basis
CH 14. Eigenvectors and eigenvalues
CH 15. A quick trick for computing eigenvalues
CH 14. Abstract vector spaces
3Blue1Brown
Mathematics with a distinct visual perspective. Linear algebra, calculus, neural networks, topology, and more.
www.3blue1brown.com