선형대수학 Linear Algebra | |||||
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1. 개요
matrix multiplication행렬의 곱셈은 여타 행렬의 연산과 같이 '크기가 맞는' 경우에만 정의되는데, 행렬의 곱셈에서 '크기가 맞는다'는 것은 앞 행렬의 열의 수[1]와 뒷 행렬의 행의 수[2]가 같다는 것이다. 아래 곱셈의 정의를 보면 명확할 것이다.
곱셈 결과 나오는 행렬의 크기는
가 된다. 즉, 앞 행렬의 크기가 [math({\color{blue}m}\times n)]이고 뒷 행렬의 크기가 [math(n\times{\color{red}r})]인 경우, 곱셈 결과 나오는 행렬의 크기는 [math({\color{blue}m}\times{\color{red}r})]이 된다.
2. 부자연스럽게 정의되는 이유
행렬의 곱은 이렇게 꼬인다는 말이 나올 만큼 부자연스럽게 정의되는데, 이는 이런 부자연스러운 정의가 선형대수학의 기본정리에서의 선형변환과 행렬 사이의 함수의 합성과 행렬의 곱을 자유롭게 오갈 수 있도록 하기 때문이다.이 부자연스러운 정의로 인해 유한차원 벡터공간 사이의 선형변환은 행렬의 곱으로 자유롭게 바꿔 쓸 수 있으며 반대도 물론 가능하다. 즉, 둘은 완전히 동일하게 기능한다.[3] 함수의 합성으로 이해하여 결합법칙은 성립하지만 교환법칙이 성립하지 않는 것도 이러한 관점으로 설명이 가능하다. 즉, 행렬은 선형대수학에서는 일종의 함수라고 할 수 있다.
3. 이 문서의 표기법
행렬은 특성상 행렬 그대로 표기하면 너무 커지기 때문에 가독성 문제를 이유로 행렬의 성분으로 이 문서에서는 주력적으로 표기하였다.이제부터 행렬 [math(A)]의 [math(i)]번째 행, [math(j)]번째 열에 대응되는 성분을 [math(a_{ij})] 또는 [math([A]_{ij})]라 표기할 것이다.
4. 정의
두 행렬 [math(A)], [math(B)]가 각각 [math(m \times n)] 행렬, [math(n \times r)]행렬일 때 두 행렬의 곱 [math(AB)]는 다음과 같이 계산된다.[math(\displaystyle [AB]_{ij}=\sum_{k}a_{ik}b_{kj})]
단, 복소행렬의 경우에는
[math(\displaystyle [AB]_{ij}=\sum_{k}\overline{a_{ik}}b_{kj})]
가 된다.
즉, [math(A)]의 [math(i)]행의 각 성분과 [math(B)]의 [math(j)]열의 대응되는 성분의 곱을 모두 합한 것과 같다.
4.1. 예시
어느 학교에는 우등생을 따로 모아서 교육시키는 특별반인 '우수반'과 '수학반'이 있으며, 이들 반에서 학생을 선발하기 위해서 국어, 수학, 영어 과목에 각각 가중치를 둔다고 하자.<colbgcolor=#efefef,#555555> | 국어 | 수학 | 영어 |
김 | 80 | 90 | 60 |
이 | 75 | 80 | 90 |
박 | 90 | 95 | 65 |
최 | 99 | 70 | 70 |
[표 A] 각 학생의 과목별 성적
<colbgcolor=#efefef,#555555> | 우수반 | 수학반 |
국어 | 3 | 1 |
수학 | 3 | 8 |
영어 | 4 | 1 |
[표 B] 각 반의 과목별 가중치
위와 같은 [표 A], [표 B]를 이용하여 김, 이, 박, 최 4명의 학생이 이들 각 반에 들어가려고 할 때의 가중치를 이용한 세 과목의 총점을 구하려고 한다. 이때 각 과목별로 '점수×가중치'의 총합을 계산하면 되는데, 여기서 행렬을 이용하면 편리하다.
[math(\displaystyle \begin{aligned} A&=\begin{bmatrix}80 & 90 & 60 \\ 75 & 80 & 90 \\ 90 & 95 & 65 \\ 99 & 70 & 70\end{bmatrix} \\ B&=\begin{bmatrix}3 & 1 \\ 3 & 8 \\ 4 & 1\end{bmatrix} \end{aligned} )]
이상에서
[math(\displaystyle \begin{aligned} AB&=\begin{bmatrix}80\cdot3+90\cdot3+60\cdot4 & 80\cdot1+90\cdot8+60\cdot1 \\ 75\cdot3+80\cdot3+90\cdot4 & 75\cdot1+80\cdot8+90\cdot1 \\ 90\cdot3+95\cdot3+65\cdot4 & 90\cdot1+95\cdot8+65\cdot1 \\ 99\cdot3+70\cdot3+70\cdot4 & 99\cdot1+70\cdot8+70\cdot1\end{bmatrix} \\&=\begin{bmatrix}750 & 860 \\ 825 & 805 \\ 815 & 915 \\ 787 & 729\end{bmatrix} \end{aligned} )]
이다. 따라서 각 학생의 각 반별 가중치를 이용한 총점은 다음 표와 같다. 보다시피 앞 행렬의 행인 학생과 뒤 행렬의 열인 반이 대응되는 것을 볼 수 있다.
<colbgcolor=#efefef,#555555> | 우수반 | 수학반 |
김 | 750 | 860 |
이 | 825 | 805 |
박 | 815 | 915 |
최 | 787 | 729 |
4.2. 성질
- 교환법칙이 성립되지 않음
두 정사각행렬 [math(A)], [math(B)]를 고려하자.
{{{#!wiki style="text-align: center"
[math(\displaystyle \begin{aligned} [AB]_{ij}&=\sum_{k}a_{ik}b_{kj} \\ [AB]_{ij}&=\sum_{k}b_{ik}a_{kj} \end{aligned})]}}}
이다. 그런데 일반적으로
{{{#!wiki style="text-align: center"
[math(\displaystyle \begin{aligned} a_{ik} &\neq b_{ik} \\ a_{kj} &\neq b_{kj} \end{aligned})]}}}
이므로 [math(AB \neq BA)]이다.
그러나 성립하는 경우도 있는데, 다음과 같다.
- 상수배
두 행렬 [math(A)], [math(B)]에 상수배한 [math(cA)], [math(dB)]를 생각하자. 여기서 [math(c)], [math(d)]는 상수이다. 따라서 두 행렬의 곱 [math((cA) (dB))]를 고려하자. 행렬을 [math(C)]라 할 경우
{{{#!wiki style="text-align: center"
[math(\displaystyle \begin{aligned} c_{ij}&=\sum_{k}(ca_{ik})(db_{kj}) \\ &=cd \sum_{k} a_{ik}b_{kj} \\ &=cdAB \end{aligned})]}}} - 결합법칙
세 행렬 [math(A)], [math(B)], [math(C)]에 대하여
{{{#!wiki style="text-align: center"
[math(\displaystyle \begin{aligned} [(AB)C ]_{ij}&=\sum_{km} (a_{ik}b_{km})c_{mj} \\ &=a_{ik} (b_{km}c_{mj}) \\&=[A(BC ) ]_{ij} \end{aligned})]}}}
이므로 [math((AB)C=A(BC))]이다. 이것은 실수에 대하여 곱셈에 대한 결합법칙이 성립하기 때문이다.
- 분배법칙
세 행렬 [math(A)], [math(B)], [math(C)]에 대하여
{{{#!wiki style="text-align: center"
[math(\displaystyle \begin{aligned} [(A+B)C ]_{ij}&=\sum_{k} (a_{ik}+b_{ik})c_{kj} \\ &=\sum_{k} a_{ik}c_{kj} + \sum_{k} b_{ik}c_{kj} \\&=[AC+BC ]_{ij} \end{aligned})]}}}
마찬가지의 방법으로 [math(A(B+C)=AB+AC)]임을 얻는다. 이것은 실수 연산에서 분배법칙이 성립하기 때문이다.
- 영인자
[math(AB=O)]가 성립한다고 하자. 이때, [math(A)]가 영행렬이 아니라면, [math(B)]는 반드시 영행렬이 될 필요가 없다. 이때, 행렬 [math(B)]를 영인자라고 한다. - 예시
두 행렬 [math(A)], [math(B)]가 다음과 같이 주어진다.
{{{#!wiki style="text-align: center"
[math(\displaystyle \begin{aligned} A&=\begin{bmatrix} 0 & 0 \\ 1& 1 \end{bmatrix} \\ B&=\begin{bmatrix} 1 & 0 \\ -1& 0 \end{bmatrix} \end{aligned})]}}}
이때, [math(AB=BA=O)]이다.
4.3. 거듭제곱
행렬 [math(A)]의 거듭제곱 [math(A^{n})]은 다음과 같이 정의된다.[math(\displaystyle \begin{aligned} A^{3}=AAA \end{aligned})]
한편, [math(A)]가 대각행렬이라면, [math(A^{n})]의 대각선 성분은 [math(A)]의 각각의 대각선 성분의 [math(n)]제곱과 같다. 이것의 증명은 대각행렬 문서를 참조한다.
따라서 행렬 [math(A)]를 [math(P^{-1}DP)]형태로 대각화한다면,
[math(\displaystyle \begin{aligned} A^{n}=P^{-1}D^{n}P \end{aligned})]
로 구할 수 있다. 자세한 과정은 대각화 문서를 참조한다.
4.3.1. 규칙성
특정한 형태의 행렬을 거듭제곱할 때 규칙성이 나타난다. 여기서는 다음을 모두 만족하는 경우에 한하여 소개한다.- 곱해지는 행렬의 모든 성분이 -1, 0, 1 또는 문자로 나타내어진 변수임
- 곱한 결과 행렬의 모든 성분(일반항)을 숫자 및 연산 기호를 포함하고 아래 첨자를 제외하여 10개 이하의 문자로 나타낼 수 있음
- [math(I^k=I, O^k=O)]
- [math(A=\begin{bmatrix}1 & a \\ 0 & 1\end{bmatrix})]일 때, [math(A^k=\begin{bmatrix}1 & ka \\ 0 & 1\end{bmatrix})]
- [math(A=\begin{bmatrix}1 & 0 \\ a & 1\end{bmatrix})]일 때, [math(A^k=\begin{bmatrix}1 & 0 \\ ka & 1\end{bmatrix})]
- [math(A=\begin{bmatrix}a & 0 \\ 1 & 1\end{bmatrix})]일 때, [math(A^k=\begin{bmatrix}a^k & 0 \\ \displaystyle\sum_{i=0}^{k-1}a^i & 1\end{bmatrix})]
- [math(A=\begin{bmatrix}1 & 1 \\ 0 & a\end{bmatrix})]일 때, [math(A^k=\begin{bmatrix}1 & \displaystyle\sum_{i=0}^{k-1}a^i \\ 0 & a^k\end{bmatrix})]
- [math(A=\begin{bmatrix}1 & 0 \\ a & b\end{bmatrix})]일 때, [math(A^k=\begin{bmatrix}1 & 0 \\ a\displaystyle\sum_{i=0}^{k-1}b^i & b^k\end{bmatrix})]
- [math(A=\begin{bmatrix}a & b \\ 0 & 1\end{bmatrix})]일 때, [math(A^k=\begin{bmatrix}a^k & b\displaystyle\sum_{i=0}^{k-1}a^i \\ 0 & 1\end{bmatrix})]
4.4. 제곱근행렬
#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를
#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[제곱근행렬#s-|]]번 문단을
#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[제곱근행렬#|]][[제곱근행렬#|]] 부분을
참고하십시오.5. 기타
5.1. 아드마르 곱
두 행렬 [math(A)], [math(B)]를 고려하자. 이때,[math(\displaystyle \begin{aligned} [A \circ B]_{ij}=a_{ij}b_{ij} \end{aligned})]
곱하는 두 행렬의 크기가 서로 같아야 하므로, 정의되기 위한 조건이 행렬의 덧셈이 정의되기 위한 조건과 동일하다.
아다마르 곱에서는 대응되는 각 성분을 단순히 곱한 결과를 성분으로 하므로, 실수의 곱셈에서와 같이 교환법칙과 결합법칙이 모두 성립한다. 교환법칙이 성립한다는 것이 일반적인 행렬곱과의 가장 큰 차이점이다.
5.2. 연산 횟수
상기와 같이 정의된 두 행렬 [math(A)], [math(B)]의 곱 [math(AB)]를 계산하기 위한 연산 횟수는 다음과 같다.[math(\displaystyle [AB]_{ij}=\sum_{k}a_{ik}b_{kj})]
로 정의되므로, 이를 계산하기 위해 덧셈과 곱셈은 각각 [math(n)]회 필요하다. 또한 [math(AB)]의 성분의 개수는 [math(mr)]이므로, 전체 행렬곱을 계산하는 데 덧셈과 곱셈은 각각 [math(mnr)]회 필요하다. 따라서 총 연산 횟수는 [math(2mnr)]이다.
세 행렬 [math(A)], [math(B)], [math(A)]의 크기가 각각 [math(a\times b)], [math(b\times c)], [math(c\times d)]일 때, 이들의 곱셈에 대한 결합법칙이 성립하므로 곱하는 순서에 따라 결과가 달라지지 않는다. 단 다음과 같이 곱하는 순서에 따라 연산 횟수가 달라진다.[4] [math(AB, BC)]가 각각 [math(a\times c)], [math( b\times d)] 크기의 행렬임에 유의한다. 덧셈과 곱셈의 연산 횟수가 같으므로 여기서는 덧셈의 연산 횟수를 기준으로 한다.
- [math((AB)C)]
[math(abc+acd=ac(b+d))]회 - [math(A(BC))]
[math(abd+bcd=bd(a+c))]회
따라서 [math(A(BC))]의 순서로 곱하는 것이 더 빠르려면 [math(bd(a+c)<ac(b+d))]이어야 한다.
즉, 어떻게 곱하느냐에 따라서 행렬의 곱을 계산하는 시간이 달라진다.
[math(A)]가 [math(n)]차 정사각행렬일 때, 거듭제곱 [math(A^k)]를 구하기 위한 덧셈 연산 횟수는 [math((k-1)n^3)]이며, 총 연산 횟수는 [math(2(k-1)n^3)]이다.
이와 관련된 알고리즘으로 연쇄 행렬 곱셈 알고리즘이 있다.
6. 컴퓨터에서
- Microsoft Excel에서는 MMULT 함수를 이용하여 행렬곱을 구한다. 자세한 것은 Microsoft Excel/함수 목록 문서 참고.
- Python의 NumPy 라이브러리에서는 dot() 메소드를 이용하여 두 행렬의 곱을 구한다.
7. 활용
행렬곱은 사실상 행렬이 선형대수학적 의미로 쓰이는 모든 분야에서 쓰인다고 할 수 있다. 대표적으로 다음과 같다.- 인공신경망의 다층 퍼셉트론 (Multi Layer Perceptron, MLP)
- 네트워크 이론에서의 인접행렬(adjacency matrix)에서 길이가 [math(n>1)]인 걸음의 수 구하기
7.1. 선형변환의 행렬표현과 행렬곱
대칭변환, 회전변환과 같은 선형변환의 행렬표현에서 다음과 같은 의미를 갖는다.- 선형변환 [math(T_A)], [math(T_B)]의 행렬표현을 각각 [math(A)], [math(B)]라 하면, [math(AB)]는 어떤 도형에 [math(T_B)]를 적용하여 변환시킨 다음에 [math(T_A)]를 적용하여 또 한번 변환시키는 것을 의미한다. (합성변환)
- 특정 행렬표현의 [math(n)]제곱은 해당 선형변환을 [math(n)]번 반복한다는 것을 의미한다.
- 원점 대칭변환, 특정 직선에 대한 대칭변환, 3차원 이상의 좌표계에서 특정 평면, 입체 등에 대한 대칭변환 등 대부분의 대칭변환의 행렬표현의 제곱은 단위행렬 [math(I)]이다.
- 원점을 중심으로 [math(\theta)]만큼 회전시키는 회전변환 행렬의 [math({2n\pi}/{\theta})]제곱은 단위행렬이다.
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[1] 한 행이 몇 개의 원소로 되어 있는지[2] 한 열이 몇 개의 원소로 되어 있는지[3] 예를 들어 직교행렬, 유니타리 행렬 등을 직교변환, 유니타리변환 등의 선형변환으로 쓰는 것도 문제 없이 가능하다.[4] 컴퓨터공학에서 이것이 중요한 의미를 갖는데, 행렬을 곱하는 알고리즘의 시간 복잡도가 계산 순서에 따라 크게 달라질 수 있기 때문이다.