[일반] 면접때 고유벡터랑 고윳값 설명하라고 하는데

[익명(210.90)]

도대체 어떻게 말해야 할지 몰라서 어버버 했음...

근데 모범답안 뭐임??

검색을 해봐도 이걸 말로 어케 설명해야할지 감이 안옴

[익명(172.226)]

행렬이 나타내는 선형변환에 대해 서로 independent한 축들과 그 축들의 변환 스케일

[익명(210.90)]

흠...

[익명(210.90)]

직교 개념을 넣어서 설명하라고 하면... independent한 축이라는게 결국 직교라는 말?

[익명(172.226)]

굳이 직교일 필요는 없고 말 그대로 linearly independent하다고

[익명(49.166)]

대각화 했을때 나오는 한 행렬의 고유치라고 하면 무난할듯 거기에 유도 과정이랑 성질들 붙여 말하면 되고

[익명(175.192)]

vA=(lamda)•v정의 그대로 말하면 되지않을까? 어떤 v라는 벡터에 A라는 선형변환행렬을 곱했을때 v벡터가 scale만 달라지게하는 행렬A가 존재할때 v를 고유벡터 (lambda)를 고유값 이라한다. 윗댓아 대각화는 v-1가 존재할때(=고유벡터가 full rank)일때 가능함. - dc App

[Coogsgjo(coogsgjo)]

우리 교수님도 어제 사실상 다변량 분석은 행렬의 고유치와 고유벡터 문제로 귀결된다는 말씀 하시면서 엄청 강조 하셨는데 ㅋㅋㅋㅋ - dc App

[익명(dlwlrms)]

통계과에서 주로 다루는 경우가 symmetric non negative definite한 경우라 eigenvalue decomposition 해서 나오는거라는게 중요하긴 한데 정의 자체는 Av=lambda v를 만족시키는 람다랑 벡터기도 하고 일반적인 행렬에 대해 정의되는거라 - dc App

[익명(dlwlrms)]

첫 몇 댓글에 달린 대각화니 linearly independent한 벡터들이니 뭐니 하는건 eigendecomposition 이라고 보는게 맞는거 같고 eigenvalue eigen vector만 물어보는거면 정의대로 답하는게 정석일듯.. 의미를 물어보면 그때 저런 얘기를 하면 되는거고 - dc App

[익명(14.63)]

설명하라 그러면 그냥 정의를 얘기하면 되지 뭐 되도 않는 decomposition 얘기를 해

[익명(185.209)]

이새끼들은 이런 글에는 벌떼처럼 달려들어서 아는척하네 ㅋㅋ 누가 질문좀 하면 존나 비싼척 하더니만