3-3. 고급 선형대수: 고유값, 고유벡터
0. 고유값, 고유벡터가 중요한 이유 SVD, PCA, Pseudo-Inverse, 선형연립방정식의 풀이 등의 응용이 고유값, 고유벡터를 그 밑바탕에 깔고 있기 때문이다. 1. 고유값, 고유벡터의 정의 $Av=\lambda v$ 이 식을 고유방정식이라 한다. 행렬 A에 의한 변환 결과가 자기 자신의 상수배가 되는 0이 아닌 벡터를 고유벡터(eigenvector)라고 하고, 이 상수배 값을 고유값(eigenvalue)이라 한다. 말로 표현할 때는 $\lambda$는 "행렬 $A$의 고유값", $v$는 "행렬 A의 $\lambda$에 대한 고유벡터"라고 하면 된다. 여기서 다루고자 하는 내용은 행렬 A의 원소가 실수인 경우다. 컴퓨터를 활용한 대부분의 고유값, 고유벡터 활용은 실수 행렬을 사용해도 충분하다...
