선형변환은 한 벡터공간의 벡터를 다른 벡터공간의 벡터로 보내면서 벡터의 덧셈과 스칼라배를 보존하는 함수다. 입력을 먼저 더한 뒤 변환한 결과와 각 벡터를 변환한 뒤 더한 결과가 같고, 벡터를 먼저 일정한 수만큼 늘린 뒤 변환한 결과도 변환한 뒤 같은 수만큼 늘린 결과와 같다.[2][7]

1. 개요

선형대수학에서는 연립일차방정식과 행렬을 다룰 때 벡터공간과 선형변환을 함께 사용한다. 이 변환을 살펴보면 벡터공간의 구조가 어떻게 다른 공간으로 옮겨지는지 알 수 있다.[1][3]

유한차원 벡터공간 사이의 선형변환은 적절한 크기의 행렬로 좌표화할 수 있다. 행렬의 열에는 기저 벡터를 변환한 결과가 담기므로, 이 열들을 이용해 임의의 벡터가 어디로 가는지 계산할 수 있다.[2][7]

2. 선형변환의 정의와 성질

함수 가 선형변환이려면 모든 벡터 와 스칼라 에 대해 가산성 , 동차성 을 만족해야 한다. 두 성질을 합치면 가 되어, 선형변환은 일차결합을 보존한다.[2][3][7]

이 조건에서 도 따라온다. 따라서 처럼 모든 점을 오른쪽으로 한 칸 평행이동하는 함수는 선형변환이 아니다. 영벡터 을 으로 보내기 때문이다.[7]

3. 행렬 표현과 기저벡터

행렬 가 주어지면 는 선형변환을 정의한다. 차원 공간에서 차원 공간으로 가는 선형변환은 행렬로 나타낼 수 있으며, 행렬 곱셈은 이 변환을 벡터에 적용하는 계산 규칙이 된다.[2][3][7]

행렬의 각 열은 표준기저 벡터가 변환된 결과다. 예를 들어 , 라면 행렬은 이고, 이므로 로 계산된다.[7]

4. 기하학적 변환의 사례

행렬의 열을 보면 평면의 두 표준기저 벡터가 어디로 옮겨지는지 알 수 있다. 이 두 방향을 따라 만든 격자도 함께 변하므로, 행렬을 이용해 확대와 축소, 반사, 회전, 전단 같은 평면 변환을 표현할 수 있다.[5][6]

한 차원에서 는 구간 을 으로 보내 길이를 세 배로 늘린다. 다른 예로 는 좌표의 부호를 바꾸고 좌표를 두 배로 늘리는 변환이다.[4][6]

5. 상과 핵 및 변환의 기하적 효과

선형변환의 핵은 영벡터로 보내지는 입력 벡터들의 집합이고, 상은 변환을 통해 얻을 수 있는 출력 벡터들의 집합이다. 두 개념은 변환이 입력 공간의 어느 부분을 영벡터로 보내고, 출력 공간의 어느 부분에 도달하는지 나타낸다.[3]

평면의 두 표준기저 벡터가 선형 종속인 결과로 변환되면, 두 방향이 같은 직선에 놓일 수 있다. 이때 평면의 격자 정보가 한 직선으로 뭉개져 변환된 벡터들은 그 직선 위에 놓인다.[5]

행렬식은 일부 기하적 효과를 요약한다. 제시된 예에서 양의 행렬식은 방향 보존, 음의 행렬식은 방향 반전을 나타내며, 행렬식의 절댓값은 길이·넓이·부피의 배율과 연결된다. 그러나 행렬식만으로 변환된 도형의 정확한 모양이나 회전을 알 수는 없다.[4]

6. 관련 문서

7. 인용 및 각주

[1] Ppress.knou.ac.kr(새 탭에서 열림)

[2] Pplanetmath.org(새 탭에서 열림)

[3] Ddeepai.org(새 탭에서 열림)

[4] Mmathinsight.org(새 탭에서 열림)

[5] Vvelog.io(새 탭에서 열림)

[6] Vvelog.io(새 탭에서 열림)

[7] Ttilnote.io(새 탭에서 열림)