• Class_2022_1
       (n-k) 열을 삭제하여 얻는 $k\times k$ 행렬의 [[행렬식,determinant]]과 같다.
• LU분해,LU_decomposition
       [[행렬식,determinant]] 은 U의 모든 대각선 원소의 곱?
• MIT_Multivariable_Calculus
       = [[행렬식,determinant|determinant]] of $\vec{A}$ and $\vec{B}$
        면적 = [[행렬식,determinant]]의 절대값
       ④ Divide by [[행렬식,determinant|determinant]] of A
• TeX_및_LaTeX_수식_문법
       ||[[행렬식,determinant]] ||\det A ||$\det A$ ||
• 가역행렬,invertible_matrix
       '''가역행렬'''은 [[행렬식,determinant]]의 값이 0이 아니다.
       [[행렬식,determinant]]과 '''가역행렬''' 사이의 관계
• 고유값,eigenvalue
       ''QQQ [[행렬식,determinant]]처럼 [[행렬,matrix]]의 특성을 설명하는 어떤 [[스칼라,scalar]]값인지?''
       $A-\lambda I$ 가 [[특이행렬,singular_matrix]]이 되기 위한 필요충분조건은 A의 특성행렬식(characteristic determinant)이라 부르는 [[행렬식,determinant]] $\det(A-\lambda I)$ 가 0이 되는 것이다. (일반적인 $n$ 에 대해서도 마찬가지.) 이것으로부터
        If $\lambda(A)=\lbrace \lambda_1,\cdots,\lambda_n\rbrace,$ then the [[행렬식,determinant|determinant]] of $A$ is given by $\det(A)=\lambda_1\lambda_2\cdots\lambda_n.$
       고유값과 [[행렬식,determinant]]의 관계:
• 넓이,area
       [[행렬식,determinant]]
• 노름,norm
       이건 [[행렬식,determinant]]의 [[절대값,absolute_value]]? chk
• 다항식,polynomial
        [[방데르몽드_다항식,Vandermonde_polynomial]] - [[방데르몽드_행렬,Vandermonde_matrix]]의 [[행렬식,determinant]]. (curr see [[행렬,matrix]])
• 대각합,trace
       [[삼각행렬,triangular_matrix]] 및 [[대각행렬,diagonal_matrix]]일 경우 이것의 곱은 [[행렬식,determinant]]과 같다 - chk
• 딸림행렬,adjoint_matrix
       [[행렬식,determinant]]과 함께 [[역행렬,inverse_matrix]]을 구하는 데 쓰임.
• 레비치비타_기호,Levi-Civita_symbol
        레비치비타 기호 둘을 곱하면 크로네커 델타로 이루어진 행렬의 [[행렬식,determinant]]과 같다고.
• 론스키언,Wronskian
       함수 $f_1,f_2,\cdots,f_n$ 이 적어도 $n-1$ 번 미분 가능할 때, [[행렬식,determinant]]
       [[행렬식,determinant]]
       [[행렬식,determinant]]
        [[행렬식,determinant]]
• 벡터곱,vector_product,cross_product
       [[행렬식,determinant]]
• 복소수,complex_number
       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.
• 삼중곱,triple_product
       는 A, B, C를 세 변으로 하는 평행육면체의 체적이 되며, 그 값은 다음 [[행렬식,determinant]]으로 얻어짐
• 선형대수,linear_algebra
        * [[행렬식,determinant]]은 다중선형형식
       [[행렬식,determinant]]이 다중선형형식이라고.
       via [[https://youtu.be/byNaO_zn2fI?t=47 여기]]서 추천. 특이한 점은 이 저자는 [[행렬식,determinant]]을 최대한 배제하고 서술한다는
• 선형종속,linear_dependence
       즉 rel. [[행렬식,determinant]]
• 야코비안,Jacobian
       [[행렬식,determinant]]
       [[야코비_행렬,Jacobian_matrix]]의 [[행렬식,determinant]].
        [[행렬식,determinant]]
• 여인수,cofactor
       $n\times n$ 차 [[행렬식,determinant]]에서 성분 $a_{ij}$ 가 속한 행과 열을 없앤 행렬식 $M_{ij}$ 를 $a_{ij}$ 의 [[소행렬식,minor_determinant]]이라고 한다. 그리고 $(-1)^{i+j}M_{ij}$ 를 $a_{ij}$ 의 '''여인수'''(is-a 여인자)라고 한다.
       이것은 다음과 같이 [[행렬,matrix]] $A$ 의 [[행렬식,determinant]]을 계산하는 데 쓰인다.
       소행렬의 [[행렬식,determinant]]. [[여인수,cofactor]]계산 시 나오는...
       행렬 A가 n×n 행렬일 때, A의 임의의 한 행 또는 열에 있는 각 원소와 대응하는 여인수의 곱을 모두 더해 얻은 수를 행렬 A의 [[행렬식,determinant]]이라 한다.
       $n\times n$ 행렬 $A=[a_{ij}]_{n\times n}$ 의 [[행렬식,determinant]]은
       $n\times n$ 행렬 $A=[a_{ij}]_{n\times n}$ 의 [[행렬식,determinant]]
• 역행렬,inverse_matrix
        det : [[행렬식,determinant]]
       where $m_{ij}$ is the [[행렬식,determinant|determinant]] of $(n-1)\times(n-1)$ matrix whose i-th row and j-th column are deleted. // ([[소행렬식]] [[minor]])
• 유니터리행렬,unitary_matrix
        * 유니타리행렬 A의 [[행렬식,determinant]]의 절대값은 1이다. 즉 |det A|=1이다.
• 절대값,absolute_value
       [[행렬식,determinant]]은 왜 절대값과 기호가 같음?
• 정사각행렬,square_matrix
        [[실베스터_행렬,Sylvester_matrix]]의 [[행렬식,determinant]]. 두 [[다항식,polynomial]]이 근을 공유하는지 여부를 나타내는 값.
• 좌표계,coordinate_system
       [[행렬식,determinant|Determinant]] and [[고유벡터,eigenvector|eigenvectors]] don't care about the '''coordinate system'''. ([[https://www.youtube.com/watch?v=TgKwz5Ikpc8 1:24]])
• 직교행렬,orthogonal_matrix
       정리: 직교행렬의 [[행렬식,determinant]]의 값은 +1 또는 -1.
       [[행렬식,determinant]]은 항상 ±1이라고..
• 특성다항식,characteristic_polynomial
       [[특성행렬식,characteristic_determinant]] - curr. [[행렬식,determinant]]
• 판별식,discriminant
       Compare: [[행렬식,determinant]] $(ad-bc)$
• 평면,plane
       [[행렬,matrix]]의 [[행렬식,determinant]]을 이용한 표현:
• 행렬,matrix
       삼각행렬의 [[행렬식,determinant]]은 매우 간단하다. 주대각선성분의 곱과 같다.
       [[행렬식,determinant]] 값이 정확히 $n^{n/2}$
       [[행렬식,determinant]]
       대략 [[행렬식,determinant]] 나누기 행렬식이 나오는 것은 많이 봤는데...알고리듬이 비효율적이라는 얘기도 들어보고.
       See [[행렬식,determinant]]
       goto [[행렬식,determinant]]
• 헤세_행렬,Hessian_matrix
        함수의 Hessian 행렬식([[헤세_행렬,Hessian_matrix]]의 [[행렬식,determinant]])이 마치
• 회전,rotation
        [[원소,element]]가 [[행렬식,determinant]]=1인 [[직교행렬,orthogonal_matrix]]인 [[군,group]]. 3차원의 경우는 [[special_orthogonal_group]] { https://mathworld.wolfram.com/SpecialOrthogonalGroup.html } // special orthogonal group ... Ggl:"special orthogonal group" Bing:"special orthogonal group"

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