벡터,vector

Sub:
영벡터,zero_vector
{
$\vec{0}=\vec{\rm XX}$ 은 head와 tail이 같다. (여기서 $\rm X$ 는 임의의 점,point.)

additive_identity 이다.
$\vec{0}+\vec{\rm AB}=\vec{\rm AA}+\vec{\rm AB}$ etc

(ESA4H)
Up: 영,zero
} ... WtEn:zero_vector Ndict:zero vector Ggl:zero vector


vector의 경우 위 둘은 ALWAYS equiv? chk
방향벡터,direction_vector tbw
Q: '방향벡터,direction_vector'라는 말이 있던데 (영벡터를 제외한) 모든 벡터는 방향벡터 맞나? 크기는 필요없고 방향을 봐라, 혹은 크기보다는 방향에 주목해라 이런 뉘앙스인가? see also 방향,direction
see [https]수학백과: 방향벡터 보면 직선,line에 대해서 주어지는. 따라서 직선 하나당 2개.
근데 자주 보이지는 않는 표현... (굳이 방향이라는 단어를 명시할 필요가 없으니) - Google:direction.vector
{
직선,line의 방향벡터.
...직선에 대한 벡터방정식,vector_equation $\vec{r}=\vec{r_2}+t\vec{a}$ 에서 벡터 $\vec{a}$ 를 직선의 방향벡터(direction vector)라 한다.
(Zill 6e ko p427)
}
변위벡터,displacement_vector
위치벡터,position_vector r
단위벡터,unit_vector u, a, e에 아래첨자, 3차원의 경우 각각 i/j/k or x/y/z (위에 ^)
접벡터,tangent_vector T (위에 →)
단위접벡터,unit_tangent_vector T (위에 ^)
법선벡터,normal_vector N, n

단위접벡터 T(s) 라면,
단위법선벡터,unit_normal_vector N(s)=(T'(s))/(|T'(s)|)=sgn(T'(s))
종법선벡터(binormal_vector) B(s)=T(s)×N(s) (이 세 줄: [https]공간곡선의 Frenet frame)
KmsE:binormal
Ggl:binormal vector
기울기벡터,gradient_vector

벡터장,vector_field
벡터함수,vector_function
벡터미적분,vector_calculus
벡터공간,vector_space
방향코사인,direction_cosine

분리벡터,separation_vector
separation vector
KpsE:separation vector x 2023-12-31
Namu:분리 벡터 = https://namu.wiki/w/분리 벡터 ... "위치벡터,position_vector에서 Ggl:source vector 를 뺀 벡터." (Griffiths)
Up: 분리,separation 벡터,vector

유사벡터,pseudovector
이중벡터,bivector
{ w
이중벡터
바이벡터
이중벡터 via KmsE:bivector ... or 바이벡터 ?
try KpsE:bivector




}

확률벡터,random_vector
{
// tmp from KmsE:random vector
유한차원확률벡터 finite dimensional random vector
무한차원확률벡터 infinite dimensional random vector
Ggl:infinite dimensional random vector
가우스 확률벡터 Gaussian random vector
Ggl:Gaussian random vector

}//random vector ... Ggl:random vector NN:random vector Bing:random vector

ADDHERE

Topics:
사영,projection (특히 벡터의 내적과 밀접)

고딩 레벨에선
스칼라,scalar는 크기만 있는 것,
벡터는 크기 + 방향 (magnitude + direction)이 있는 것으로 설명
여기서 크기+방향은
(x, y) 좌표를 쓰기도 하고, (두 수 모두 크기와 방향을 나타냄)
(r, θ) 극좌표를 쓰기도 함 (r은 크기, θ는 방향,direction)
$\vec{A}$ 의 크기를 $|\vec{A}|$ , 방향을 $\operatorname{dir}(\vec{A})$ 로 나타내기도.
$\vec{A}$ 의 magnitude를 $A=|\vec{A}|,$ direction을 unit vector $\hat{a}$ 로 하면
$\vec{A}=\hat{a}|\vec{A}|=\hat{a}A$ 이렇게 magnitude × direction으로 나타낼 수 있음.
$\hat{a}=\frac{\vec{A}}{|\vec{A}|}=\frac{\vec{A}}{A}$ (Ulaby)
두 점,point을 통해서 나타내는 일이 잦음. 시점이 A, 종점이 B인 벡터를 $\vec{AB}$ 로 나타냄.
따라서 벡터의 합은 $\vec{AB}+\vec{BC}=\vec{AC}$ 가 됨.

표현(representation):
스칼라,scalar가 여러 개 있는 것? 그 수들은 방향수,direction_number?
예를 들어 공간의 각 점에 대한 함수(장,field)를 다음 두 방식으로 나타낸다.
$\varphi(x,y,z)=\varphi(\vec{r})$

수학에선 벡터공간,vector_space의 원소,element. ← 벡터의 정의

1차원 배열?? chk // 하나,one 차원,dimension 배열,array

// from BigBook, DELME - too easy

두 실수의 순서조 $(x_1,x_2)$ 를 (평면)벡터 (vector in plane)라 하고
$\vec{x}=[x_1,x_2]$ 또는 $\vec{x}=\left[{x_1 \atop x_2}\right]$
로 나타낸다. 이 때 실수 $x_1,x_2$ 를 (평면)벡터 $\vec{x}$ 의 성분(component)이라고 한다.

세 실수의 순서조 $(x_1,x_2,x_3)$ 를 (공간)벡터(vector in space)라 하고
$\vec{x}=[x_1,x_2,x_3]$ 또는 $\vec{x}=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{bmatrix}$
(마찬가지)

$n$ 개의 실수의 순서 조 $(x_1, x_2, \cdots, x_n)$ 을 n-차원벡터(n-dimensional vector)라 하고
$\vec{x}=\begin{bmatrix}x_1&x_2&\cdots&x_n\end{bmatrix}$ 혹은
$\vec{x}=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\ \vdots \\x_n\end{bmatrix}$ 로 나타냄.

$\mathbb{R}^n$ 의 벡터 $\vec{x}=(x_1,x_2,\cdots,x_n)$ 에 대해
$||\vec{x}||=\sqrt{x_1^2+x_2^2+\cdots+x_n^2}$ 을 x의 노름(norm, length, magnitude)이라 한다. (노름,norm)

두 $n$ 차원 벡터
$\vec{x}=(x_1,x_2,\cdots,x_n),\; \vec{y}=(y_1,y_2,\cdots,y_n)$
이 있을 때
$||\vec{x}-\vec{y}||=\sqrt{(x_1-y_1)^2+(x_2-y_2)^2+\cdots+(x_n-y_n)^2}$
은 두 점 $P(x_1,x_2,\cdots,x_n),\; Q(y_1,y_2,\cdots,y_n)$ 사이의 거리,distance의 정의.


WpEn:Euclidean_vector read todo


n차원 벡터는 n차원 유클리드공간에서의 위치벡터,position_vector로 생각할 수 있음? CHK
// from 고급수학.pdf 55p




[edit]

1. 관련


2차원에 표현한 diagram에서, 쓰이는 기호..
U+2299 ⊙ : 뚫고 나옴
U+2297 ⊗ : 뚫고 들어감

표준기저,standard_basis ?
e1=(1,0,0), ...

[edit]

2. 행렬과의 관계

[edit]

3. 예 (여러 벡터, 분류)

zero vector - 영벡터,zero_vector [https]수학백과: 영벡터 https://mathworld.wolfram.com/ZeroVector.html
$\vec{0}$ =(0,0,0)
unit vector - 단위벡터,unit_vector
x1=(1,0,0)
x2=(0,1,0)
x3=(0,0,1)
sparse_vector
Sparse vectors are common in ML applications and often require some type of method to deal with them effectively.[https]src
원소의 대부분이 0인 벡터
rel. sparsity ?
null_vector
작성중. Google:null.vector

[edit]

4. 예 (적용, 특히 물리 쪽에)

[edit]

5. 연산

TBW
여기서 WtEn:vector_algebra Ggl:vector algebra) 또는 vector_operation(s) 페이지 분리.

그리고 각종 lin alg package/SW/CAS (ex. 넘파이,NumPy)의 해당 문법 언급

Q; 이걸 vector algebra라고 함?
- Yes, from WpEn:Vector_algebra

같음(상등, equality), 덧셈, 뺄셈, 실수배는 매우 쉽다. Trivial.
곱셈에 해당하는 것이 여러 가지이다.
나눗셈에 해당하는 것 있나?

벡터 $\vec{v}=\langle x,y,z\rangle$ 의 길이,length, magnitude, 노름,norm:
$||\vec{v}||=\sqrt{x^2+y^2+z^2}$

[edit]

5.1. 벡터의 곱셈


Why can't you multiply vectors? - YouTube
https://youtu.be/htYh-Tq7ZBI

[edit]

5.1.1. Sadiku

심플하게 스칼라곱과 내적, 벡터곱과 외적을 구분하지 않는 설명.
(복습용. 아는 것은 수식/설명 모두 생략하고 생략했다고만 언급.)

스칼라와 벡터의 곱
(앞에서 언급했던가... 아무튼 쉬우므로 언급 x)

두 벡터 (A, B)의 곱셈의 두 형태
스칼라곱 스칼라적 내적 A·B 결과가 스칼라
벡터곱 벡터적 외적 A×B 결과가 벡터

세 벡터(A, B, C)의 곱셈의 두 형태
스칼라 삼중적 A·(B×C) 결과가 스칼라
벡터 삼중적 A×(B×C) 결과가 벡터
See 삼중곱,triple_product

내적
$\vec{A}\cdot\vec{B}=AB\cos\theta_{AB}$
각 성분끼리 곱하는 식 생략.
내적이 0이면 직교인 것 생략.
교환법칙성립, 분배법칙성립 생략.
$\vec{A}\cdot\vec{A}=|\vec{A}|^2=A^2$ (스스로를 내적하면 크기 제곱?)
단위벡터 사이의 내적 생략.

외적
$\vec{A}\times\vec{B}=AB\sin\theta_{AB}\vec{a}{}_{n}$
여기서 $\vec{a_n}$ : A와 B를 포함하는 평면에 수직인 단위벡터.
크기는 평행사변형 생략.
방향은 생략(오른손법칙만 알면 되니까).
행렬식 생략.
교환법칙 비성립.
$\vec{A}\times\vec{B} \ne \vec{B}\times\vec{A}$
반교환법칙 성립.
$\vec{A}\times\vec{B} = -\vec{B}\times\vec{A}$
결합법칙 비성립.
$\vec{A}\times(\vec{B}\times\vec{C}) \ne (\vec{A}\times\vec{B})\times\vec{C}$
분배법칙 성립.
$\vec{A}\times(\vec{B}+\vec{C}) = \vec{A}\times\vec{B} + \vec{A}\times\vec{C}$
$\vec{a_x}\times\vec{a_y}=\vec{a_z}$ 등등 생략.

스칼라 삼중적
정의:
$\vec{A}\cdot(\vec{B}\times\vec{C})=\vec{B}\cdot(\vec{C}\times\vec{A})=\vec{C}\cdot(\vec{A}\times\vec{B})$
순환 순열방식으로 얻어짐. 평행육면체의 체적과 관련.
원문 $\vec{A}=(A_x,A_y,A_z)$ 등등 입력하기 힘들어서 대충 알파벳을 할당해서
$\vec{a}=(d,e,f),\vec{b}=(g,h,i),\vec{c}=(j,k,l)$
이면
$\vec{a}\cdot(\vec{b}\times\vec{c})=\begin{vmatrix}d&e&f\\g&h&i\\j&k&l\end{vmatrix}$

벡터 삼중적
정의:
$\vec{A}\times(\vec{B}\times\vec{C})=\vec{B}(\vec{A}\cdot\vec{C})-\vec{C}(\vec{A}\cdot\vec{B})$
즉 bac-cab 법.
다음 두 식의 차이에 유의.
$(\vec{A}\cdot\vec{B})\vec{C} \ne \vec{A}(\vec{B}\cdot\vec{C})$
그러나
$(\vec{A}\cdot\vec{B})\vec{C}=\vec{C}(\vec{A}\cdot\vec{B})$

(Sadiku 5e 1.7 벡터의 곱셈)

[edit]

6. 기타 연산 비슷한 것 혹은 transform에 해당하는 것 (연산?)



축을 중심으로 한 회전,rotation
관련: 행렬변환,matrix_transformation. 벡터변환이라는 것이 있다기 보다는 아마 행렬변환을 위해 벡터가 사용된다 이 정도인 듯 한데.... 그래도 벡터변환은 검색결과가 나오긴 나오는데... TOREAD. Google:vector.transformation

벡터의 선형변환,linear_transformation에 해당하는 것은..
stretch
flip (to mirror image)

transform은 수식으로는 (행렬) * (벡터) 곱 형태로 나타남.

TBW (이 tmp 섹션은 https://youtu.be/IrggOvOSZr4 보고 대충 적은 것)

Linear combinations of vectors
이건 당연히, 위 연산 중에서 실수배와 합에 관련.
see 선형결합,linear_combination

[edit]

7. 분해 (연산?)

벡터를 각 성분(component)으로 분해할 수 있다. 벡터의 성분을 찾는 것을 resolving the vector라고 한다.

일반적으로 벡터는 직각 성분으로(i.e. 서로 직교하는 성분들로) 분해하여 사용하는 것이 편리하다. (Meriam 정역학 p4)


2차원 위의 벡터 A와 B는 이렇게 x, y성분으로 분해하고
$\vec{A}=\vec{A_x}+\vec{A_y}, \ \vec{B}=\vec{B_x}+\vec{B_y}$
합은
$\vec{A}+\vec{B}=(\vec{A_x}+\vec{B_x})+(\vec{A_y}+\vec{B_y})$
$a_x=a\cos\theta$
$a_y=a\sin\theta$

$a=\sqrt{a_x^2+a_y^2}$
$\tan\theta=\frac{a_y}{a_x},\qquad \theta=\arctan\left(\frac{a_x}{a_y}\right)$

$\vec{a}$ 를
$\vec{a}$ 의
$x$ 성분 $=a_x=a\cos\theta$
$y$ 성분 $=a_y=a\sin\theta$

$|\vec{a}|=\sqrt{a_x^2+a_y^2}$ (이걸 $a$ 로 표기하기도 함)
$=\sqrt{(a\cos\theta)^2 + (a\sin\theta)^2}$
$=\sqrt{a^2(\cos^2\theta+\sin^2\theta)}$
$=a$
3차원 TBW
[edit]

8. 벡터와 각 : 직교, 평행, etc. (연산으로 분류할까?)

사잇각 내적 외적
직교, perpendicular, orthogonal 90° 0
평행, parallel 0°, 180° 0
일치도 평행에 포함?
both vectors are scalars of each other일경우와 동일?
CHK
각,angle

관련:
방향,direction

벡터(영벡터 제외) 사이의 각은 아크코사인과 스칼라곱,scalar_product,dot_product으로 쉽게 구해진다.
3D의 경우만 보면, the angle between nonzero vectors
$\vec{u}=\langle u_1,u_2,u_3\rangle$ and $\vec{v}=\langle v_1,v_2,v_3\rangle$
is given by
$\theta=\cos^{-1}\left( \frac{u_1v_1+u_2v_2+u_3v_3}{||\vec{u}|| \, ||\vec{v}||} \right)=\cos^{-1}\left( \frac{\vec{u}\cdot\vec{v}}{||\vec{u}|| \, ||\vec{v}||} \right)$
Related: 코사인법칙,cosines_law

영이 아닌 두 벡터 $\vec{v},\vec{w}$ 의 사이각이
  • 예각일 필요충분조건은 $\vec{v}\cdot\vec{w}>0$ 이다.
  • 둔각일 필요충분조건은 $\vec{v}\cdot\vec{w}<0$ 이다.
  • 직각일 필요충분조건은 $\vec{v}\cdot\vec{w}=0$ 이다.

(김홍종 미적1+ p190)

벡터의 나란함과 평행 ...에 대해서 확실히.

QQQ
평행 = 방향까지 같음,
나란함 = 방향이 정반대인 경우까지 포함?
나란함 = Srch:collinear ity 인지?



일반적으로 두 벡터가 일차종속(=선형종속,linear_dependence)일 필요충분조건은 두 벡터가 나란한 것이다.

(김홍종 미적1+ p210)
[edit]

9. 벡터로 표현한 도형 TOCLEANUP


[edit]

9.1. 벡터로 표현한 직선,line


[edit]

9.1.1. 2차원

A를 지나고 $\vec{b}$ 에 평행한 직선 위의 점 X가 있을 때, X의 자취의 방정식을 구하는 방법.
$\vec{AX}=t\vec{OB}$
$\vec{OX}-\vec{OA}=t\vec{OB}$
$\vec{x}-\vec{a}=t\vec{b}$
따라서,
$\vec{a}=\vec{OA}$ 일 때, A를 지나 $\vec{b}$ 에 평행한 직선의 벡터방정식은
$\vec{x}=\vec{a}+t\vec{b}$ (t는 임의의 실수)


마찬가지로, A, B를 지나는 직선 위의 점 X는 다음을 만족한다.
$\vec{AX}=t\vec{AB}$

A, B, X의 위치벡터,position_vector를 각각 $\vec{a},\vec{b},\vec{x}$ 라고 하면
$\vec{AX}=t\vec{AB}$
$\vec{OX}-\vec{OA}=t(\vec{OB}-\vec{OA})$
$\vec{x}-\vec{a}=t\vec{b}-t\vec{a}$
$\vec{x}=(1-t)\vec{a}+t\vec{b}$
이것이 두 점 A, B를 지나는 직선의 벡터방정식이다.
점 A(x₁,y₁)을 지나고 벡터 $\vec{u}=(l,m)$ 에 평행한 직선의 방정식은
$\frac{x-x_1}{l}=\frac{y-y_1}{m}\qquad(l\neq0,\,m\neq0)$

두 점 A(x₁,y₁), B(x₂,y₂)를 지나는 직선의 방정식은
$\frac{x-x_1}{x_2-x_1}=\frac{y-y_1}{y_2-y_1}\qquad(x_1\neq x_2,\,y_1\not=y_2)$
점 $A(x_1,y_1)$ 을 지나고 영벡터가 아닌 벡터 $\vec{h}=(a,b)$ 에 수직인 직선 g의 방정식을 구하는 과정:
A의 위치벡터를 $\vec{a}$ , g 위의 임의의 한 점 P의 위치벡터를 $\vec{p}=(x,y)$ 라 하면
$\vec{AP}\bot\vec{h}$
$\vec{AP}\cdot\vec{h}=0$
$(\vec{p}-\vec{a})\cdot\vec{h}=0$
이때 $\vec{h}$ 를 g의 법선벡터라고 한다.
$(x-x_1,y-y_1)\cdot(a,b)=0$
$a(x-x_1)+b(y-y_1)=0$
$ax+by+C=0\qquad(C=-ax_1-by_1)$

[edit]

9.2. 벡터로 표현한 원,circle의 방정식

원의 중심의 위치벡터가 $\vec{c}$ 이고 반지름이 $r$ 이라면
$\left|\vec{x}-\vec{c}\right|=r$


[edit]

10. 표기 TOCLEANUP

[edit]

10.1. 벡터 이름 표기

이름이 v일 때

italic, arrow: $\large\vec{v}$ (\vec)
고등학교 교재는 이 표기법만 사용하는 듯

non-italic boldface: MimeTeX가 지원 안함, 일단 mathbf로 써 보면 $\large\mathbf{v}$ (\mathbf)
이 때는 italic을 적용시키지 않는 것 같기도 한데... 예를 들어 $\huge v\mathbf{v \textrm{v}} \textrm{v} \textrm{\mathbf{v}}$ 중에서 세번째.

italic, hat: $\large\hat{v}$ (\hat) (단위벡터)

벡터 표시를 하지 않은 그냥 문자가 그 벡터의 크기를 의미하는 표기법도 자주 쓰임
$A=|\vec{A}|$
예를 들면
$\vec{A}\cdot\vec{A}=|\vec{A}|^2=A^2$

[edit]

10.2. 벡터 내용 표기

앞뒤 감싸는 기호
parenthesis (…)
bracket […]
\langle ... \rangle $\langle\cdots\rangle$ (이상 comma 사용)
row_vector
column_vector (이상 comma 안씀)
또 있나?

$|$ 이나 $||$ 으로 둘러싸면 norm, 크기 - 노름,norm

행백터/열벡터: 가로/세로?? CHK
세로 기호의 경우에는 조합,combination의 기호와 똑같다. 왜 그럴까? TOFIND ${}_{n}\operatorname{C}_{r}=\left(\begin{array}n\\r\end{array}\right) = {n\choose r}$

두 점으로 벡터 표기하기?
WpEn:Euclidean_vector (== $\mathbb{R}^n$ 내의 두 점으로 표현되는 벡터??TOASK)의 경우 표기
A: 시작점, B: 끝점
$\large\vec{AB}$

[edit]

10.3. 표기법

[edit]

11. 비교

텐서,tensor
튜플,tuple과의 차이는?

벡터는 방향,direction 정보에 크기(magintude) 정보도 부여한 것?

유향선분
{
directed line segment??

둘의 차이점은, 벡터는 절대적 위치가 아무 상관없고, 유향선분은 절대적 위치가 의미있는(중요한) ...?



[edit]

12. 표현

collinear
동일 선상의, along the same straight line
같은 방향이거나 반대 방향 (either in the same or in opposite directions)

직교벡터 orthogonal vectors
서로 직교하는 벡터 둘

정규직교벡터 orthonormal vectors
서로 직교벡터이면서 각각 단위벡터,unit_vector인 벡터 둘
see also 기저,basis

[edit]

13. 벡터의 삼각부등식

$\mathbb{R}^n$ 의 벡터 $\vec{x},\,\vec{y}$ 에 대해
$||\vec{x}+\vec{y}|| \le ||\vec{x}|| + ||\vec{y}||$
단 등호는 $\vec{x},\,\vec{y}$ 중 하나가 다른 것의 $k(\ge 0)$ 배일 때만 성립.


[edit]

14. Links ko

[edit]

15. links en

[edit]

16. tmp; Sadiku 5e 1.7-1.9

3D 직각좌표계에서, 벡터 A $(\vec{A})$ 는 이런 표기를 씀
$\vec{A}=(A_x,A_y,A_z)=A_x\vec{a_x}+A_y\vec{a_y}+A_z\vec{a_z}$
A의 크기는
$|\vec{A}|=A=\sqrt{A_x^2+A_y^2+A_z^2}$
A에 대한 단위벡터,unit_vector는
$\vec{a_A}=\frac{\vec{A}}{|\vec{A}|}=\frac{A_x\vec{a_x}+A_y\vec{a_y}+A_z\vec{a_z}}{\sqrt{A_x^2+A_y^2+A_z^2}}$

[edit]

17. 벡터의 공변성과 반변성 - covariance and contravariance


fork한다면 pagename은?
공변과 반변을 항상 같이 서술해야 하는 게 아니라면 공변성,covariance and 반변성,contravariance?

단어/표현

반변적인 contravariant
반변벡터 contravariant_vector - 이것을 보통 벡터라고 한다? (ghebook)

공변적인 covariant
공변벡터 convariant_vector AKA 코벡터 covector
공변벡터는 다른 말로 미분형식,differential_form 또는 1차형식(one-form) (ghebook)


표기
$\bar{a}_i$ 공변벡터 covariant vector
$\bar{a}^i$ 반변벡터 contravariant vector 이렇게 첨자 위 아래 여부? i는 뭐지 ??? CHK (ghebook)

비디오 (Khutoryansky)
텐서 : 공변, 반변, 차수
https://www.youtube.com/watch?v=CliW7kSxxWU
basis vector(see 기저,basis)를 기반으로 contra-variant, co-variant, 텐서,tensor 같이 설명.
rank 1인 텐서는 vector.

관련:
텐서,tensor
좌표변환,coordinate_transformation AKA transformation of coordinates
다중선형대수,multilinear_algebra

비슷한 단어가 쓰이는 (벡터 제외한) 다른 분야: MISC TOCLEANUP
{
CS의 타입,type론에서 같은 단어 쓰임.
tmp bmks ko
C# 제네릭에서의 불변성과 가변성 - https://www.csharpstudy.com/DevNote/Article/31
Twin
WpKo:공변성과_반공변성_(컴퓨터_과학)
WpEn:Covariance_and_contravariance_(computer_science)
[https].NET documentation: Covariance and contravariance in generics

통계에서는 영단어가 공변~ 과 매우 비슷한 공분산,covariance 개념이 있는데 어떤 관련이 있는지 TBW.
범주론(category theory)에서 함자(functor)에는 반변함자(contravariant functor), 공변함자(covariant functor)가 있음.
// 범주,category 함자,functor 반변함자,contravariant_functor, 공변함자,covariant_functor
}

[edit]

18. 수학/물리 바깥에서 단어 vector의 쓰임


[edit]

18.1. 생명과학쪽

벡터의 어원이 대충 '나르다' '운반자' '운반해주는 역할을 하는 것' '전달자' 정도의 뜻이며, (? chk. Google:etymology.of.vector ) 수학에선 의미가 극도로 추상화되었지만
생물학,biology 의학 약학 등등 쪽에선 그 뜻 그대로 쓰인다.
플라스미드,plasmid 등등.
WpKo:벡터_(분자생물학)
WpEn:Vector_(molecular_biology)

cf. kps에서 carrier의 번역은 '운반자 or 나르개'. 캐리어,carrier 운반자,carrier.[1]

[edit]

18.2. 컴퓨터쪽

vector_graphics - computer_graphics쪽에서. raster_graphics과 대조되는.
인터럽트벡터,interrupt_vector - rel. 인터럽트,interrupt, IVT,interrupt_vector_table, interrupt_handler
이건 대충 실행될 코드의 방향을(즉 위치를, 메모리 주소,address를) 가리키는 포인터,pointer정도의 의미이고
각종 PL의 vector type, ex. C++의 벡터 - std::vector ... pagename?
이건 대충 배열,array 및 리스트,list와 비슷한 ADT 혹은 자료구조,data_structure정도의 의미이고
등등

See WpEn:Vector and WpKo:벡터


상위:
선형대수,linear_algebra
스칼라와_벡터_비교

Compare - 벡터와 대조/대비되는 것:
스칼라,scalar - algebra에서?
래스터,raster - graphics에서?
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