수학 개념 지도
기초(Basics)

벡터(Vector)

크기와 방향을 가진 양. 화살표로 그리고, 이어 붙여 더하고, 수를 곱해 늘인다.

u⃗+v⃗,c u⃗\vec u + \vec v, \qquad c\,\vec u

벡터는 "어느 방향으로 얼마만큼"을 담은 화살표입니다. 두 벡터를 더하려면 한 화살표의 끝에 다른 화살표를 이어 붙입니다. 순서를 바꿔 붙여도 같은 곳에 도착하니 두 경로가 평행사변형을 이룹니다. 수 c=c = 를 곱하면 방향은 그대로 두고 길이만 cc배가 됩니다(음수면 뒤집힘).

노란 u와 초록 v를 끌어 보세요. 보라색이 u + v, 분홍색이 c·u입니다.

이 두 연산을 지키는 함수⁠(function)⁠, 곧 f(u⃗+v⃗)=f(u⃗)+f(v⃗)f(\vec u + \vec v) = f(\vec u) + f(\vec v)이고 f(c u⃗)=c f(u⃗)f(c\,\vec u) = c\,f(\vec u)인 함수가 선형변환⁠(linear transformation)⁠입니다. 선형변환을 해도 원점을 지나는 제 직선을 벗어나지 않는 0이 아닌 벡터, 곧 수배(늘이기, 줄이기, 뒤집기, 0으로 눌리기)만 되는 벡터가 고유벡터⁠(eigenvector)⁠입니다.

평면의 벡터 (a,b)(a, b)를 수 하나 a+bia + bi로 보면 복소수⁠(complex number)⁠가 됩니다. 복소수의 덧셈은 벡터의 덧셈과 똑같고, 곱셈에서 비로소 새로운 일(회전⁠, rotation⁠)이 일어납니다.

벡터의 길이는 피타고라스 정리⁠(Pythagorean theorem)⁠로 재고, 두 벡터가 얼마나 같은 방향인지는 내적⁠(dot product)⁠으로 잽니다. 통계⁠(statistics)⁠에서도 같은 그림이 쓰입니다. 측정값 n개(예: 학생 n명의 키)를 한 줄로 늘어놓으면 n차원 공간의 벡터 하나가 됩니다. 각 값에서 평균⁠(mean)⁠을 뺀 벡터를 만들면, 그 길이의 제곱을 n으로 나눈 값이 분산⁠(variance)⁠이고(표본⁠(sample)⁠으로 모집단⁠(population)⁠을 어림할 때는 n − 1로 나누기도 합니다), 두 측정(키와 몸무게)에서 각각 평균을 뺀 두 벡터가 이루는 각의 코사인⁠(cosine)⁠이 상관계수⁠(correlation coefficient)⁠입니다. 흩어진 정도와 함께 움직이는 정도가 길이와 각도의 문제가 됩니다.

두 벡터의 차의 길이를 내적으로 풀어 쓰면 코사인 법칙⁠(law of cosines)⁠이 나옵니다. 끼인각이 90°이면 내적이 0이라 피타고라스 정리로 돌아옵니다.

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