• Class_2022_1
       [[벡터,vector]], [[행렬,matrix]], their operations
• LU분해,LU_decomposition
       [[행렬,matrix]]을 L과 U로 [[분해,decomposition]]
       [[가우스_소거,Gaussian_elimination]]의 [[행렬,matrix]]을 쓴 표현?
        .....curr goto [[행렬,matrix#s-19]]
• MIT_Linear_Algebra
       [[행렬,matrix]]의 [[곱셈,multiplication]]인 [[행렬곱셈,matrix_multiplication]]
• MIT_Multivariable_Calculus
       Matrices ([[행렬,matrix]])
• TeX_및_LaTeX_수식_문법
       ||\prec \succ \preceq \succeq - ''보통 [[순서론,order_theory]]에서 [[순서,order]]에, [[행렬,matrix]]에서 [[positive_definiteness]] etc. 등에 사용하는 듯'' ||$\prec \succ \preceq \succeq$ || ||
       ||\top [[참,true]]? 참값,truth_value? (가끔 T 혹은 {\rm T} 대신 [[행렬,matrix]]의 전치(rel. [[전치행렬,transpose_matrix]])에 쓰이기도) ||$\top$ ||⊤ - [[WpEn:Tee_(symbol)]] - tee, down tack, verum ||
       행렬 기호는 curr. goto [[행렬,matrix#s-22]]
       ||[[행렬,matrix]]의 [[대각합,trace]] (mimeTeX에서만 되는듯) ||\tr A ||$\tr A$ ||
• 가역행렬,invertible_matrix
       Up: [[행렬,matrix]] > [[정사각행렬,square_matrix]]
• 가우스_소거,Gaussian_elimination
        [[행렬,matrix]]
• 계수,rank
       = MOVED FROM [[행렬,matrix#s-15]] =
       [[행렬,matrix]]의 성질.
       ||2 ||$N\times N$ [[행렬,matrix]] ||
• 고유값,eigenvalue
       ''QQQ [[행렬식,determinant]]처럼 [[행렬,matrix]]의 특성을 설명하는 어떤 [[스칼라,scalar]]값인지?''
       $A$ 가 $n\times n$ [[행렬,matrix]]일 때, [[연립일차방정식,system_of_linear_equations]]
       [[행렬,matrix]]의 모든 '''고유치'''의 합은 [[대각합,trace]]과 정확히 같다는데. CHK
       [[행렬,matrix]]의 [[스펙트럼,spectrum]]은, 그 행렬의 [[고유값,eigenvalue]]의 [[집합,set]]을 뜻함.
• 고유벡터,eigenvector
       [[행렬,matrix]]이 '''고유벡터'''를 가지는지 판정하는 법
• 곱,product
        [[행렬,matrix]]의 곱 - [[행렬곱,matrix_product]] / [[행렬곱셈,matrix_multiplication]]
• 곱셈,multiplication
       [[행렬,matrix]]의 곱셈은
• 공분산,covariance
       Up: [[공분산,covariance]] [[행렬,matrix]]
• 관계,relation
       Up: [[관계,relation]] [[행렬,matrix]]
• 교환법칙,commutativity
       [[행렬,matrix]]의 [[아다마르_곱,Hadamard_product]] (행렬의 원소별 곱이므로 당연히?)
• 그람-슈미트_과정,Gram-Schmidt_process
       [[행렬분해,matrix_decomposition]](curr see [[행렬,matrix]]>분해) 특히 [[QR분해,QR_decomposition]] 관련.
       Up: [[행렬,matrix]] [[선형대수,linear_algebra]]
• 그래프,graph
       그래프를 [[집합,set]], [[행렬,matrix]], [[리스트,list]]로 나타낼 수 있음.
       dense_graph 에는 adjacency [[행렬,matrix]]이 좋다
• 기본행렬,elementary_matrix
       Up: [[행렬,matrix]]
• 기본행연산,elementary_row_operation,ERO
       [[기본행렬,elementary_matrix]]은 [[단위행렬,unit_matrix]]에 '''기본행연산'''을 한 번 해서 얻을 수 있는 [[행렬,matrix]].
       '''기본행연산'''은 [[행렬,matrix]]에 대한 연산.
        [[행렬,matrix]]
• 기약행사다리꼴,reduced_row_echelon_form,RREF
       ''그럼 일종의 [[행렬,matrix]] [[normalization]]? chk''
• 네트워크,network
       [[Ravasz_algorithm]] - [[similarity_matrix]] { [[유사도,similarity]] [[행렬,matrix]] } 를 먼저 정의함.
• 다항식,polynomial
        [[방데르몽드_다항식,Vandermonde_polynomial]] - [[방데르몽드_행렬,Vandermonde_matrix]]의 [[행렬식,determinant]]. (curr see [[행렬,matrix]])
• 단위행렬,unit_matrix
       [[행렬,matrix]]의 [[곱셈,multiplication]]([[행렬곱셈,matrix_multiplication]])의 [[항등원,identity_element]].
       Up: [[항등성,identity]], [[행렬,matrix]]
• 닮음변환,similarity_transformation
       어떤 [[행렬,matrix]] A에 대해, 다른 행렬 P가 있어서,
• 대각합,trace
       tmp goto [[행렬,matrix#s-13]]
• 대각행렬,diagonal_matrix
       Up: [[행렬,matrix]] > [[정사각행렬,square_matrix]]
• 대각화,diagonalization
       [[행렬,matrix]]에 대한 operation? aka [[행렬대각화,matrix_diagonalization]].
• 대각화가능행렬,diagonalizable_matrix
       Up: [[행렬,matrix]]
• 대칭행렬,symmetric_matrix
       Up: [[행렬,matrix]] > [[정사각행렬,square_matrix]]
• 동치관계,equivalence_relation
       [[열동치,column_equivalence]] - 이 둘은 두 [[행렬,matrix]] [[연산,operation#s-5]]에서...
• 딸림행렬,adjoint_matrix
        [[행렬,matrix]]
• 라플라시안,Laplacian
       대충 [[그래프,graph]] [[네트워크,network]] [[행렬,matrix]] [[이산수학,discrete_math]] 관련인데...
• 로마자,Latin_alphabet
       [[선형대수,linear_algebra]]: 대체적으로 [[행렬,matrix]]은 대문자, [[벡터,vector]]는 소문자를 쓰는 경우가 많음
• 마르코프_연쇄,Markov_chain
        one-step transition probability 이 있고, 그걸 원소로 [[행렬,matrix]] P를 만들면 그게 바로 '''Markov chain'''을 나타내는? aka [[추이행렬,transition_matrix]]? chk
• 미분,differentiation
       [[행렬,matrix]]
• 미적분,calculus
        [[행렬미적분,matrix_calculus]] [[matrix_calculus]] - writing - rel. [[행렬,matrix]]
• 밀도,density
        [[밀도행렬,density_matrix]]: [[행렬,matrix]]
       [[행렬,matrix]] / [[벡터,vector]] / [[그래프,graph]] ≒ [[네트워크,network]] (sub [[신경망,neural_network]]) / ... 에 대한,
• 반대칭행렬,skew-symmetric_matrix
       Up: [[행렬,matrix]]
• 벡터,vector
       1×n 혹은 n×1꼴의 [[행렬,matrix]]은 '''벡터'''.
• 변환,transformation
       [[행렬,matrix]]
       이걸 [[행렬,matrix]]로 나타내면
       변환을 보통 [[행렬,matrix]]로 표현하는 것 같은데.
• 복소수,complex_number
       [[행렬,matrix]]
       section 5. 복소수의 [[행렬,matrix]]표현(matrix_representation): 복소수 $z=a+bi$ 를 행렬 $\begin{bmatrix}a&-b\\b&a\end{bmatrix}$ 로 생각할 수 있다 - 이때 복소수의 절대값의 제곱은 대응하는 행렬의 [[행렬식,determinant]]과 같다.
• 부분집합,subset
       [[행렬,matrix]]에는 [[부분행렬,submatrix]](writing)
• 사원수,quaternion
       두 [[행렬,matrix]]로 생성되는 군을 사원수 군과 동형 표현([[동형사상,isomorphism]]) 가능 - 수학백과 참조
• 선형대수,linear_algebra
        [[행렬,matrix]]
• 선형변환,linear_transformation
       [[선형대수학의_기본정리]]에 따르면, 모든 '''선형변환'''은 [[행렬,matrix]]로 표현 가능하고 그 역도 성립한다. [[행렬,matrix#s-17]] ("행렬과 일차변환")에 내용 있음.
       일차변환과 [[행렬,matrix]]의 관계
• 선형사상,linear_map
       모든 선형사상은 [[행렬,matrix]]에서 얻어진다.
• 선형종속,linear_dependence
       == [[행렬,matrix]]의 선형독립과 선형종속 ==
• 수,number
        * [[행렬,matrix]] (수는 1 by 1 matrix)
• 스칼라곱,scalar_product,dot_product
       이건 [[벡터,vector]], [[행렬,matrix]]등에 [[스칼라,scalar]]를 곱해서 scale을 조절하는([[WpEn:Scaling_(geometry)]])... [[영,zero]]을 곱하는 것은 영벡터/영행렬로 만드는, 음수를 곱하는 것은 벡터의 경우 [[방향,direction]]을 반대로 하는, 특히 -1을 곱하는 것은 덧셈의 [[역원,inverse_element]]을 만드는 ... 그거
• 스펙트럼,spectrum
       [[선형대수,linear_algebra]]에서 [[행렬,matrix]]의 '''스펙트럼'''이란, 그 행렬의 [[고유값,eigenvalue]](들)의 집합.
       [[고유값,eigenvalue]] 페이지에 선형대수에서 [[행렬,matrix]]의 spectrum에 대한 언급 있음. (요약하면, 행렬 A의 '''스펙트럼'''은 A의 [[고유값,eigenvalue]]의 [[집합,set]].)
• 아다마르_곱,Hadamard_product
       이거 [[행렬,matrix]] 말고 [[벡터,vector]]도 해당되는 것? chk
• 아인슈타인_표기법,Einstein_notation
       [[행렬,matrix]] matrix_multiplication [[대각합,trace]]
• 안장점,saddle_point
        [[헤세_행렬,Hessian_matrix]] (curr at [[행렬,matrix]])
• 야코비안,Jacobian
       [[행렬,matrix]], [[변환,transformation]]과 연관해 설명.
        [[선형대수,linear_algebra]]? [[행렬,matrix]]?
• 여인수,cofactor
       이것은 다음과 같이 [[행렬,matrix]] $A$ 의 [[행렬식,determinant]]을 계산하는 데 쓰인다.
       먼저 소행렬과 소행렬식에 대해 [[행렬,matrix]]페이지 보다는 여기에 적음.
        [[행렬,matrix]]
• 역행렬,inverse_matrix
        [[행렬,matrix]]
• 연립방정식,system_of_equations
       [[행렬,matrix]]과 매우 밀접.
• 연립일차방정식,system_of_linear_equations
       변수들의 [[계수,coefficient]]를 가지고 [[행렬,matrix]]로 표현하는 것.
        [[행렬,matrix]]
• 연산,operation
       curr at [[행렬,matrix#s-4]]부터 계속
       [[벡터,vector]], [[행렬,matrix]], [[텐서,tensor]],
• 영공간,null_space
       ''그러니 '''영공간'''은 어떤 [[행렬,matrix]]에 대해 정의되는? chk''
       의 모든 [[해,solution]]의 [[집합,set]]은 [[행렬,matrix]] $(A-\lambda I)$ 의 '''영공간,null_space'''이며, (영공간을 이루며?)
• 유니터리행렬,unitary_matrix
       Up: [[행렬,matrix]]
• 유사도,similarity
       [[기하학,geometry]]이나 선형대수에서 [[행렬,matrix]]의 [[닮음,similarity]]
• 자료구조,data_structure
        현재는 수학 내용만 있음 - [[벡터,vector]] [[튜플,tuple]] [[배열,array]]{2-D 배열은 [[행렬,matrix]]과 밀접. dense/sparse가 있음.}
• 장,field
       [[행렬,matrix]]
• 전치행렬,transpose_matrix
       [[회전,rotation]] [[행렬,matrix]] - [[회전행렬,rotation_matrix]]
       Up: [[전치,transpose]](전치가 전치행렬을 뜻하기도 함) [[행렬,matrix]]
• 정리,theorem
       ''나중에 [[규칙,rule]] [[원리,principle]] [[보조정리,lemma]] [[따름정리,corollary]] [[수,number]] [[행렬,matrix]] [[문제,problem]] [[공간,space]] [[관계,relation]] [[순서,order]] model([[모형,model]] or [[모델,model]]) [[분포,distribution]] formula term _norm([[노름,norm]]) algebra(suffix _algebra / prefix algebraic_ ) [[이론,theory]] ...등의 페이지에도 이 방법을 쓰면 간편할 듯. 다만 몇 개 안되는 페이지들에 대해서 굳이 이 방법 필요 없음. / 현재 [[함수,function]]페이지에서도 같은 방법 쓰고 있음("auto-gen"...문단) [[행렬,matirx]]페이지에는 안쓰고있는듯. ....''
• 정사각행렬,square_matrix
       Up: [[행렬,matrix]]
• 지수,exponentiation
       [[행렬,matrix]]이라면, [[https://www.youtube.com/watch?v=O85OWBJ2ayo How (and why) to raise e to the power of a matrix | DE6]]
• 직교행렬,orthogonal_matrix
       Up: [[직교성,orthogonality]] [[행렬,matrix]]
• 차원,dimension
       3D [[행렬,matrix]]
• 추이행렬,transition_matrix
        is_a [[행렬,matrix]]
• 치환행렬,permutation_matrix
       Up: [[행렬,matrix]]
• 켤레전치,conjugate_transpose
       pagename tbd: [[켤레전치행렬,conjugate_transpose_matrix]]? 켤레전치는 항상 [[행렬,matrix]]에만 해당되므로 필요없음?
• 텐서,tensor
       [[행렬,matrix]]은 2차원 텐서
       [[행렬,matrix]]은 2차 텐서 이런 식??
• 통계역학,statistical_mechanics
        https://ncatlab.org/nlab/show/random+matrix "a matrix-valued random variable" - 즉 [[행렬,matrix]]-값 [[확률변수,random_variable]]
• 특성다항식,characteristic_polynomial
       (이상 [[선형대수,linear_algebra]]에서 [[행렬,matrix]] esp. [[정사각행렬,square_matrix]]의 '''특성다항식''' 언급이었고)
       https://planetmath.org/characteristicpolynomial - [[행렬,matrix]]의 것과, [[선형연산자,linear_operator]]의 것을 설명
• 특성방정식,characteristic_equation
        A는 n×n [[행렬,matrix]].
       [[행렬,matrix]]
• 평면,plane
       [[행렬,matrix]]의 [[행렬식,determinant]]을 이용한 표현:
• 표,table
       [[행렬,matrix]]
• 표준기저,standard_basis
        보면 Euclidean_space 에서의 [[벡터,vector]] 뿐 아니라 여러 [[벡터공간,vector_space]]에서 '''표준기저'''를 정의 가능 - { [[다항식,polynomial]](저기선 '''표준기저'''가 [[단항식,monomial]]이 된다) and [[행렬,matrix]] }의 예시 있음.
• 해밍_가중값,Hamming_weight
       logical_matrix = Boolean_matrix ..... WpEn:Logical_matrix is_a [[행렬,matrix]]
• 행동치,row_equivalence
       한 [[행렬,matrix]]에 [[기본행연산,elementary_row_operation,ERO]]을 유한번 취하여 다른 행렬을 만들 수 있을 때, 두 행렬은 '''행 동치''' 관계이다.
• 행렬,matrix
       Up: [[멱등성,idempotence]] [[행렬,matrix]]
       Up: [[행렬,matrix]] [[선형대수,linear_algebra]]
       ''fork to [[행렬곱,matrix_product]] { Up: [[행렬,matrix]] [[곱,product]] } and/or [[행렬곱셈,matrix_multiplication]] { Up: [[행렬,matrix]] [[곱셈,multiplication]] }''
       TODO move contents from [[RR:행렬,matrix]]
• 행렬곱셈,matrix_multiplication
       curr. [[행렬,matrix#s-5]]
• 행렬식,determinant
       unimodular adj. ([[격자,lattice]]나 [[행렬,matrix]]에 대해) '''행렬식,determinant'''이 1 또는 −1인 성질. via WtEn:unimodular
       Up: [[행렬,matrix]]
• 행사다리꼴,row_echelon_form,REF
       다음 세 조건을 모두 만족하는 [[행렬,matrix]]은 '''행 사다리꼴'''.
• 헤세_행렬,Hessian_matrix
       어떤 함수의 이계도함수를 [[행렬,matrix]]로 표현한 것
       [[다변수함수,multivariable_function]]의 이차미분계수([[미분계수,differential_coefficient]])들을 표현하는 [[행렬,matrix]].
       Up: [[행렬,matrix]] [[정사각행렬,square_matrix]]?
• 혼동행렬,confusion_matrix
       [[행렬,matrix]] and [[표,table]] and [[테이블,table]]

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