• Class_2022_1
       [[생성,span]], [[선형독립,linear_independence]](compare [[선형종속,linear_dependence]]), [[기저,basis]], [[차원,dimension]], ...
        * $\vec{a_1},\vec{a_2},\vec{a_3}$ 셋이 [[선형종속,linear_dependence]]이면 무한히 많은 해가 존재한다.
        * If at least one such $\vec{v_j$ is found, then $\{ \vec{v_1},\cdots, \vec{v_p} \}$ is [[선형종속,linear_dependence|linearly dependent]].
• 계수,rank
        p보다 작으면 일차종속이다. ([[선형종속,linear_dependence]])
       n(<p)개의 성분을 갖는 p개의 벡터들은 항상 일차종속이다. ([[선형종속,linear_dependence]])
• 론스키언,Wronskian
        * [[선형종속,linear_dependence]] iff $W=0$ 은 아니라고 ... 이유? QQQ and 정확히.
• 벡터,vector
       일반적으로 두 벡터가 일차종속(=[[선형종속,linear_dependence]])일 필요충분조건은 두 벡터가 나란한 것이다.
• 선형대수,linear_algebra
        [[선형독립,linear_independence]] vs [[선형종속,linear_dependence]]
• 선형독립,linear_independence
       ''특성상 현재 이 페이지에서는 [[선형종속,linear_dependence]]도 같이 서술함.''
       $\vec{v_3}=[9\;5]$ 라면, $1\cdot\vec{v_1}+1\cdot\vec{v_2}=\vec{v_3}$ 이므로 ''(이 세개는 모두 pairwise? chk)'' [[선형종속,linear_dependence|linearly dependent]] set의 원소들이다 ([[선형결합,linear_combination]]으로 다른 하나를 만드는 게 가능)
       $S=\left\{ v_1,v_2,\cdots,v_n \right\}$ linearly dependent ([[선형종속,linear_dependence]])
        * $S=\{ \vec{v_1},\cdots,\vec{v_n} \}$ 이 일차종속([[선형종속,linear_dependence]])이다.
       만약 함수 $f_1$ 이 $f_2$ 의 $c$ (상수)배이면, $f_1(x)=cf_2(x)$ 로 쓸 수 있고, 이 경우 $f_1$ 은 $f_2$ 에 [[선형종속,linear_dependence]]이다. (원문: linearly dependent upon = 선형으로 의존하는)
       Compare: [[선형종속,linear_dependence]]
• 선형성,linearity
        [[선형독립,linear_independence]] and [[선형종속,linear_dependence]]

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