오늘 할 일 행렬의 조건과 문제의 목적을 보고 LU·QR·고유분해·SVD의 쓰임을 구별한다.
이번 차시는 분해의 개요이다. 이미 배운 소거와 직교화를 비교하고 20–24차시에서 각 계산을 자세히 다룬다.
먼저 확인 $\begin{bmatrix}2&1\\0&3\end{bmatrix}(x,y)^T=(5,3)^T$를 푸시오.
풀이 읽기분해마다 요구하는 조건
LU는 행연산, QR은 열의 직교화, SVD는 입력·출력의 직교방향을 정리한다.
\[PA=LU,\qquad A=QR,\qquad A=U\Sigma V^T\]
P는 필요한 행 교환을 기록한다. 대각화는 정사각행렬과 고유기저가 필요하지만 SVD는 직사각행렬에도 존재한다. 각 분해의 계산은 다음 차시에서 다룹니다.
설명을 읽고 개념 정리
- LU 분해는 가우스 소거를 기록하여 반복되는 풀이에 유리하다.
- QR 분해는 열을 정규직교화하여 문제를 안정적으로 푼다.
- 대칭행렬의 고유분해는 서로 직교하는 고유벡터와 방향별 을 보여 준다.
- SVD는 직사각형 행렬에도 적용되며 와 압축에 쓰인다.
주의할 점 분해 이름만 외우지 말고 행렬의 모양·대칭성·구하려는 결과를 먼저 확인한다.