[선형대수학1-6]Linear Independence(선형 독립)

선형 독립(Linear Independence) Let {v1, ... , vp}는 Rn상의 벡터 집합이다. ▷ 선형 종속(Linear Dependence) - 동차 행렬(homogeneous matrix)의 해가 비자명해인 경우 벡터 집합은 선형 종속이다. x1v1+x2v2+...+xpvp=0의 해가 자명해 ▷ 선형 독립(Linear Independence) - 동차 행렬의 해가 자명해인 경우 벡터 집합은 선형 독립이다. x1v1+x2v2+...

+xpvp=0의 해가 비자명해, =>c1v1+c2v2+...+cpvp=0, where xi=ci for i∈[1,p] ▷ 선형 종속 관계 - 벡터 집합이 선형 종속일 때 동차 행렬의 벡터 방정식 꼴 'c1v1+c2v2+...

+cpvp=0'을 선형 종속 관계라 부른다. (Example) Let v1=[1 2 3]T, v2=[4 5 6]T, and v3=[2 1 0]T. a) Determine if the set {v1, v2, v3} is ...