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엔지니어를 위한 선형대수

엔지니어를 위한 선형대수

(철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학)

나카이 에츠지 (지은이), 김범준 (옮긴이)
위키북스
25,000원

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엔지니어를 위한 선형대수
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 엔지니어를 위한 선형대수 (철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9791158391706
· 쪽수 : 308쪽
· 출판일 : 2019-09-27

책 소개

머신러닝에 필요한 세 분야의 대학 수학 중 선형대수학을 기초부터 차근차근 배울 수 있으며, 새롭게 다시 공부하는 재입문자가 이해하기 쉽게끔 정의와 정리를 토대로 친절하고 상세하게 설명한다. 각 장의 마지막에 이해를 돕기 위한 연습문제가 있다.

목차

▣ 01장: 이차원 실수 벡터공간
1.1. 벡터공간의 정의
__1.1.1. 선형대수의 역할
__1.1.2. 실수 벡터공간
__1.1.3. 기저 벡터
__1.1.4. 열 벡터와 행 벡터
1.2. 벡터 일차변환
__1.2.1. 일차변환 정의
__1.2.2. 일차변환의 구체적인 예
__1.2.3. 일차종속과 일차독립
1.3. 행렬 계산
__1.3.1. 행렬의 정의와 기본 계산법
__1.3.2. 2×2 행렬의 역행렬
1.4. 행렬 계산의 응용
__1.4.1. 연립일차방정식의 해
__1.4.2. 일차변환을 행렬로 표현
__1.4.3. 고윳값 문제와 행렬의 대각화
1.5. 주요 정의 모음
1.6. 연습 문제

▣ 02장: 일반적인 차원의 실수 벡터공간
2.1. 실수벡터를 n차원으로 확장
__2.1.1. n차원 실수 벡터공간
__2.1.2. 일차독립과 기저벡터
2.2. 행렬과 일차변환의 성질
__2.2.1. 일차변환의 성질
__2.2.2. 일차변환과 정칙행렬의 관계
__2.2.3. 행렬의 계수와 가우스 소거법
__2.2.4. 역행렬을 계산하는 방법
2.3. 연립일차방정식의 해 구하기
__2.3.1. 연립일차방정식과 행렬의 기본 작업
__2.3.2. 변수와 방정식의 개수가 일치하는 경우
__2.3.3. 변수와 방정식이 일치하지 않는 경우
2.4. 주요 정리 모음
2.5. 연습 문제

▣ 03장: 행렬식
3.1. 행렬식의 정의와 기본 성질
__3.1.1. 행렬식의 정의
__3.1.2. 행렬식의 교대성과 다중선형성
__3.1.3. 행렬식의 기하학적 의미
3.2. 행렬식의 특징
__3.2.1. 행렬식의 유일성
__3.2.2. 전치행렬과 곱에 관한 공식
__3.2.3. 행렬식과 일차독립
3.3. 행렬식 계산 기법
__3.3.1. 블록형 행렬의 행렬식
__3.3.2. 여인자 전개와 역행렬
3.4. 주요 정리 모음
3.5. 연습 문제

▣ 04장: 행렬의 고윳값과 대각화
4.1. 고윳값 문제와 그 해법
__4.1.1. 행렬의 고윳값과 대각화의 관계
__4.1.2. 고유 방정식을 통해 고윳값 결정
__4.1.3. 고유공간의 성질과 고윳값 문제의 관계
__4.1.4. 고윳값의 성질
4.2. 대칭행렬의 성질과 이차곡면에의 응용
__4.2.1. 벡터의 내적과 직교직합분해
__4.2.2. 대칭행렬의 대각화
__4.2.3. 이차곡면의 표준형
4.3. 주요 정리 모음
4.4. 연습 문제

▣ 05장: 일반적인 벡터공간
5.1. 벡터공간의 공리
__5.1.1. 벡터공간과 부분벡터공간
__5.1.2. 벡터공간의 기저벡터
5.2. 벡터공간의 일차변환
__5.2.1. 일차변환의 정의와 행렬로 표현하기
__5.2.2. 기저벡터의 변환
5.3. 주요 정리 모음
5.4. 연습 문제

▣ 부록: 연습 문제 풀이
A.1. Chapter 1
A.2. Chapter 2
A.3. Chapter 3
A.4. Chapter 4
A.5. Chapter 5

저자소개

나카이 에츠지 (지은이)    정보 더보기
1971년 4월 출생. 노벨 물리학상을 진정으로 꿈꾸며 이론물리학 연구에 몰두한 학생 시절, 대학 입시 교육에 열정을 기울인 예비학교 강사 시절을 지나 화려하게 변신해 외국계 벤더에서 리눅스 엔지니어를 생업으로 하기에 이르렀고, 미묘한 인연이 계속되어 유닉스/리눅스 서버와 인생을 같이 함. 그 후 리눅스 디스트리뷰터의 에반젤리스트를 거쳐서 현재는 미국계 IT 기업의 Cloud Solutions Architect로 활동함. 최근에는 머신 러닝을 비롯한 데이터 활용 기술의 기초를 세상에 알리기 위해 강연하거나 잡지 기고 및 서적 집필에도 주력하고 있음. 주요 저서로는 『[개정신판] 프로를 위한 Linux 시스템 구축 활용기술』, 『Docker 실천 입문』, 『IT 엔지니어를 위한 머신 러닝 이론 입문』(모두 기술평론사), 『Tensorflow로 배우는 딥러닝 입문』(마이나비 출판) 등이 있음.
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김범준 (옮긴이)    정보 더보기
일본 호세이대학 경영학부를 졸업했다. 대학 시절 취미로 프로그래밍을 시작한 것을 계기로 이 업계에 발을 들여놓게 됐으며, 한국과 일본에서 임베디드 시스템과 게임 관련 회사에서 개발 프로젝트를 진행했다. 번역서로는 《파이썬으로 다시 배우는 핵심 고등 수학》 《엔지니어를 위한 선형대수》 《기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘》 《프랙티컬 C#》 《정석으로 배우는 딥러닝》 《러닝스쿨! 파이썬 교과서》 《유니티 UI 디자인 교과서》 《머신러닝 이론 입문》 《모던 C 언어 프로그래밍》 《따라 하면서 배우는 유니티 3D 입문》이 있으며, 저서로는 《만들면서 배우는 OS커널의 구조와 원리》 《뇌를 자극하는 하드웨어 입문》이 있다.
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