[선형 대수] Linear Transformation (선형 변환)

본 게시물은 네이버 부스트코스 주재걸 교수님의 '인공지능을 위한 선형대수' 강의를 듣고 요약하였습니다.  Linear Transformation  : Transformation, Mapping, Function ... 등으로 표현할 수 있음.Domain (정의역) : x의 모든 값Co-domain (공역) : y의 모든 값 (output의 집합)Range (치역) : 정의역에 대응하는 함수 값Image (함수의 상) : output 정의 : T(mapping / function)이 linear 하다고 할 때, 모든 $u, v$ 에 대해서 $T(cu + dv) = cT(u) + dT(v)$ 를 만족하면 선형 변환이라고 한다. (= 덧셈 성질과 스칼라 곱에 대한 성질을 만족해야 함) 즉, vector를 뽑아..