막상 선대를 프리드버그 canonical form 제외하고 전부 공부했는데
통계학 응용하면서 필요했던 직관들은 대부분 그냥 통계학 교재에서 얻었거나 내가 수차례 개념을 들여다보면서 알게된거같음
특히 rank와 correlation이나 PCA랑 SVD 같은거 지나치게 대수적으로 접근하다보니 응용할때 사실상 새로 공부하는 느낌이긴 했음
이 점에서는 선대군이나 프리드버그나 또이또이임 대신 프리드버그는 읽기라도 쉽지..
거기다 정작 위에서 말한 내용 관련해서는 프리드버그에서 못 얻었어도 나름 마코프 체인같은거 따로 응용챕터 있긴함. 거기서는 비교적 직접적이긴 하지
그런 걸 원하면 프리드버그가 아니라 searle좌의 선대책을 보셈. 대놓고 통계학도용 선형대수책임.
그땐 그걸 몰랐지.. 사실 조금 불편하긴 했어도 이렇게 프리드버그 먼저 본게 도움이 많이 되긴함
searle 책은 걍 통계학 맞춤용이 아니라 유학준비 수준이라서 너에게 더 좋을 듯
서얼은 연습문제나 본문에서 설명 대충하고 넘어가는 부분까지 제대로 이해하려면 그 책에 있는 이론만으론 부족한 거 같음.
선대군에는 PCA SVD가 나오지도 않으니까
그렇게 따지면 진짜 응용력 길러주려면 공대에서 보는 책이랑 수치해석 책 같은거 같이 끼고 보던지 해야지 ㅋㅋㅋ
사실 strang이나 안톤을 안봐서 잘 모르겠지만 또 너무 계산에 치중하기엔 중요한 대수적 개념이 너무 많긴 함. 그래서 내 말은 프리드버그만 봐선, 특히 통계학 기준으론, 응용쪽 공부에 직접적인 도움이 안된다는거지. 그래도 어차피 선형대수를 '도구'로서만 다루기엔 이 과목의 포용력이 넓어서 좀 더 수학과스러운 이해가 필요하다고 봄.
말마따나 그놈의 복소수체 위의 내적공간만 봐도 내 입장에서 그다지 직접 다룰 일이 없는데도 프리드버그에서 꼼꼼히 다뤄준 덕분에 adjoint operator를 보다 깊게 이해할 수 있었다고 생각함. 그리고 이게 그저 잉여적인 앎이라고 보기도 어렵겠지
이건 응용력을 안 길러주는게 아니라 답만 받아먹으려고 했는데 답을 안줬다고 불평하는건데.
수붕게이야.. 그럼 내가 읽은 통계 책들은 깊은 대수적 개념 없이 답만 알려주는 개노답 책이겠누.. 그래도 누구한텐 그런 책이 필요하다 이말이야