• 결합,joint
       Up: [[분리,disjoint]] [[부분집합,subset]]
• 공집합,empty_set
       공집합은 모든 집합의 [[부분집합,subset]].
• 공학수학2_선형대수
        * non empty [[부분집합,subset|subset]] that satisfies requirement for [[벡터공간,vector_space|vector space]]
• 관계,relation
       [[집합,set]] A와 B 사이의 '''관계,relation''' := A×B(A와 B의 [[곱집합,product_set]])의 [[부분집합,subset]].
        A와 B의 cartesian product([[곱집합,product_set]]) A×B의 [[부분집합,subset]].
        A와 B의 '''관계'''란,(''아닌가? A에서 B로의 관계라고 해야 옳은건지? 혹시 두 표현의 차이가 있다면 명확히 무엇인지? qqq'') A와 B의 [[곱집합,product_set]]의 [[부분집합,subset]].
       두 [[집합,set]] A, B 에 대해 A×B의 [[부분집합,subset]] R을 A로부터 B로의 '''관계'''(relation)라고 부름.
        두 [[집합,set]]의 [[곱집합,product_set]](=Cartesian_product)의 [[부분집합,subset]]으로 정의하기도 함.
       이항관계 R은 A×B의 [[부분집합,subset]]들임.
• 근방,neighborhood
       [[위상공간,topological_space]] 내 [[점,point]] 혹은 [[부분집합,subset]] 에 대하여 정의됨
• 대수학,algebra
       [[집합,set]] $X$ 의 [[부분집합,subset]]들의 모임''(영어로 뭐지? collection? set? family?)'' $\mathcal{A}$ 가, 다음 두''(셋 아닌가?)'' 조건을 만족시키면
• 멱집합,power_set
       집합 A의 모든 [[부분집합,subset]]을 원소로 가지며, 그 외의 원소가 없는 집합은, A의 '''멱집합'''.
• 벡터장,vector_field
       이렇게 일반 차원''(정확한 뜻? 자연수 [[차원,dimension]]?)'' [[유클리드_공간,Euclidean_space]] $\mathbb{E}$ 또는 그 [[부분집합,subset]]에서 [[벡터공간,vector_space]] $\vec{\mathbb{E}}$ 로 가는 [[함수,function]]가 '''벡터장'''이라 할 수 있다.
• 보렐_집합,Borel_set
        (대충번역) '''보렐 집합'''은 한 [[위상공간,topological_space]]의 어떤 특정한(여기서 certain이 '확실한'은 아닐듯?) [[부분집합,subset]]이다. [[공간,space]]의 [[보렐_시그마대수,Borel_sigma-algebra]](=[[보렐_대수,Borel_algebra]]? rel. [[시그마대수,sigma-algebra]])를 이루며, 측도론에서 중요한 역할을 한다.
• 부분공간,subspace
       ''벡터공간의 [[부분집합,subset]]이 벡터공간의 성질을 가질 경우(...의 공리를 모두 만족할 경우) '''부분공간'''이라고 불러주는 것? chk''
       [[부분집합,subset]]
       [[집합,set]] : [[부분집합,subset]]과
       [[벡터공간,vector_space]] V의 [[공집합,empty_set]]이 아닌 [[부분집합,subset]] W가 '''부분공간'''이 되기 위한 필요충분조건은 W가 V에서 정의된 벡터 덧셈과 스칼라곱에 대해 닫혀 있을 때이다.
• 부분집합,subset
       Opp: [[부분집합,subset]]
• 분할,partition
       [[집합,set]]과 [[부분집합,subset]]에 대응되는지?)
       ||쪼개진/나누어진 것 ||segment ||partition ||(기타) 일부, [[부분,part]], [[부분집합,subset]], ... ||
       '''분할'''이란 ([[집합,set]] 관점에서) 그 [[부분집합,subset]]들이
       [[표본공간,sample_space]] $S$ 의 [[부분집합,subset]]인 [[사건,event]]의 열 $A_1,A_2,\cdots,A_n$ 들이 다음 조건을 만족하면 $S$ '''의 분할'''이라고 함
       … [[공간,space]] $T$ 가 [[부분집합,subset]]들 $T_i$ 로
• 사건,event
        [[확률실험,random_experiment]]에서, '''사건'''은 [[표본공간,sample_space]]의 [[부분집합,subset]].
• 상한,supremum
       [[부분순서집합,partially_ordered_set,poset]] $P$ 의 [[부분집합,subset]] $S$ 의 ...
• 생성,span
       Let $V$ be a [[벡터공간,vector_space|vector space]] and let $S=\lbrace \vec{v_1},\cdots,\vec{v_k}\rbrace$ be a [[부분집합,subset|subset]] of $V.$ Define the set
• 선형결합,linear_combination
       Let $V$ be a [[벡터공간,vector_space|vector space]] and let $S=\lbrace \vec{v_1},\cdots,\vec{v_k}\rbrace$ be a [[부분집합,subset|subset]] of $V.$
• 선형독립,linear_independence
       [[벡터공간,vector_space]]의 [[부분집합,subset]]의 [[선형결합,linear_combination]]이 [[영벡터,zero_vector]]인 경우가, 계수가 모두 0인 자명한 경우밖에 없으면 '''선형독립'''이고, 그렇지 않으면 선형종속.
• 선형종속,linear_dependence
       [[벡터공간,vector_space]] $V$ 의 [[부분집합,subset]] $S=\left\{ \vec{v_1},\vec{v_2},\cdots,\vec{v_n} \right\}$ 의 [[선형결합,linear_combination]]이 0일 때, 즉
• 시그마대수,sigma-algebra
       [[집합,set]] $X$ 가 있으면, '''σ-algebra''' $F$ 는 $X$ 의 [[부분집합,subset]]s들의 nonempty collection(하나 이상의 모음?) 이다. 다음 세 조건을 만족하는.
• 언어,language
       알파벳 A를 사용하는 [[언어,language]]란, 모든 단어들의 집합 A^^*^^의 한 [[부분집합,subset]] L을 뜻한다.
• 연산자,operator
        "'''작용소'''라고도 한다 / 경우에 따라 약간 다르지만 가장 엄밀하게 말하면 '''[[사상,map]]과 거의 같은 뜻'''이다(특히 선형공간(=[[벡터공간,vector_space]])·[[함수공간,function_space]] 또는 그들의 [[부분집합,subset]] 사이의 [[사상,map]]을 가리키는 경우가 많다)"
• 위상공간,topological_space
       집합 X와 아래 공리 세 개를 만족하는 X의 [[부분집합,subset]]들의 집합 T로 이루어진 (X, T)가 '''위상공간'''.
• 이항관계,binary_relation
       두 집합 X와 Y의 [[데카르트_곱,cartesian_product]]([[곱집합,product_set]])의 [[부분집합,subset]]이면,
• 자료구조,data_structure
       [[부분집합,subset]]
• 점,point
       [[집합,set]] A를 [[위상공간,topological_space]] X의 [[부분집합,subset]]이라 하자. 점 x∈X 가 다음 조건
       [[위상공간,topological_space]] X와 X의 [[부분집합,subset]]인 S가 있을 때
• 지시함수,indicator_function
       한 [[집합,set]]의 한 [[부분집합,subset]]의 '''이것(indicator function 또는 characteristic function)'''은, ....
• 직선,line
       [[직선,line]]의 [[부분,part]] or [[부분집합,subset]]?
• 집합,set
        [[부분집합,subset]]
        see [[부분집합,subset]]
       [[부분집합,subset]]
• 집합과_확률,set_and_probability
       ||[[사건,event]] ||[[부분집합,subset]] or [[집합,set]] ||
• 집합론,set_theory
       [[부분집합,subset]]
• 집합의_분할,set_partition
       [[부분집합,subset]] 몇 개로 나누는 것이다.
• 측도,measure
       [[부분집합,subset]] $A\subset X$ 에 대해
• 통계,statistics
       [[사건,event]]: 표본공간의 [[부분집합,subset]]
• 트리,tree
        rel. [[부분집합,subset]] [[부분그래프,subgraph]]
• 표본공간,sample_space
       '''표본공간'''의 [[부분집합,subset]]을 [[사건,event]]이라고 한다.
• 함수,function
       그냥 단순히 [[입력,input]]은 [[정의역,domain]]의 [[원소,element]]이고, [[출력,output]]은 ([[공역,codomain]]의 [[부분집합,subset]]인) [[치역,range]]의 원소이다. 정도면 ok인듯
       함수 $f:A\to B$ 는 어떠한 [[관계,relation]]를 뜻하는 데, 이 관계란 다름아닌 [[집합,set]] $A\times B$ 의 한 [[부분집합,subset]]이 된다. 이 부분집합을 보통 함수의 그래프라고 부른다. 따라서 함수와 그래프는 같은 것이다. (김홍종 미적1+ p365)
       A는 domain, B는 codomain, B의 [[부분집합,subset]]이 range
• 확률분포,probability_distribution
       [[사건,event]]([[표본공간,sample_space]]의 [[부분집합,subset]])의 [[확률,probability]]을 수학적으로 기술한 것.

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