Definition Definition. Let $x_1, x_2 \in$ an interval $I$ such that $x_1 f(x_2). $$ Theorem Theorem. Let $f: I \longrightarrow \mathbb{R}$ be a differentiable function on $I$. Then for $\forall x \in I$, $$f'(x) > 0 \Longrightarrow f \text{ is incre..

모집단과 표본Definition 1. 모집단(Population)이란 연구자가 그 특성에 대해 조사하고자 하는 모든 원소들의 집합이며, 표본(sample)이란 조사를 위해 모집단에서 취해진 일부 원소들의 집합이다. 즉 표본은 모집단의 부분집합의 관계에 있다. 이러한 표본에서 모집단의 특성을 가능한 한 근접하게 나타내는 표본을 '대표표본(Representative Sample)'이라고 한다. 또한 모집단의 각 원소가 표본으로 채택될 확률이 주어진 상태에서 표본을 택한 경우, 이 표본을 '랜덤표본(Random Sample)'이라 하고, 만약 각 원소가 표본으로 채택될 확률이 동일한 경우, 이를 '단순랜덤표본(Simple Random Sample)'이라고 한다.전수조사와 표본조사Definition 2. 모집단..

Definitions 1. $$\text{sinh} x = \frac{e^x - e^{-x}}{2} \qquad \text{csch} x = \frac{1}{\text{sinh} x} \\ \text{cosh} x = \frac{e^x + e^{-x}}{2} \qquad \text{sech} x = \frac{1}{\text{cosh} x} \\ \text{tanh} x = \frac{\text{sinh} x}{\text{cosh} x} \qquad \text{coth} x = \frac{\text{cosh} x}{\text{sinh} x}$$ 중심이 원점이고 반지름이 1인 원, 즉 단위원이 좌표평면 상에 있을 때 직각삼각형을 만들어서 각도에 따라 값이 변하는 cos, sin 값을 이용해 원 위의 점을 ..

Euclidean SpaceDefinition 1. $\forall n \in \mathbb{N}$, let $$\mathbb{R}^n := \{ \textbf{x} \,|\, \textbf{x} = (x_1, ..., x_n) \, \text{where} \, x_i \in \mathbb{R} (i = 1, 2, ..., n)\}.$$ For $\textbf{x} = (x_1, ..., x_n)$ and $\textbf{y} = (y_1, ..., y_n) \in\mathbb{R}^n$, we define the coordinatewise operations: $$\textbf{x} + \textbf{y} = (x_1 + y_1, ..., x_n + y_n) \\ \alpha \textbf{x} = (..

이 포스트에서 $V, W$는 모두 $F$-벡터공간으로 취급한다.CosetDefinition 1. Let $W \leq V$. $\forall v \in V$, the set $\{v\} + W := \{v + w \,|\, w \in W\}$ is called the coset of $W$ containing $v$. It is customary to denote this coset by $v + W$ rather than $\{v\} + W$.Theorem 1Theorem 1. Let $W \leq V$, and let $v + W$ be a coset of $W$ containing $v$. (a) $v + W \leq V \Longleftrightarrow v \in W.$(b) Let $v_1, ..

MaximalDefinition 1. Let $\mathcal{F}$ be a family of sets. A member $M$ of $\mathcal{F}$ is called maximal if $M$ is contained in no member of $\mathcal{F}$ other than $M$ itself.    말 그대로 포함 관계에 있어서 가장 최상위에 있는 원소를 maximal 이라고 한다. 예컨대 어떤 집합의 power set에서 그 집합은 자명하게 maximal element 이다. ChainDefinition 2. A collection of sets $\mathcal{C}$ is called a chain (or nest or tower) if for each pair of s..

Definition 1Definition 1.(a) An $m \times n$ matrix $A$ with entries from a field $F$ is a rectangular array of the form$$A = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{pmatrix}$$ where each entry $a_{ij}\, (1 \leq i \leq m, 1 \leq j \leq n)$ is an element of $F$. We often denote $..

BasisDefinition 1. A basis $\beta$ for $V$ is a linearly independent subset of $V$ such that = $V$.    generating set은 해당 벡터 공간의 정보를 알려주는 집합이고, 이때 최대한 그 크기를 줄인 집합이 linearly independent set이었다. 즉 두 조건을 모두 만족시키는 집합이야말로 벡터 공간을 다루기에 가장 좋은 집합이므로, 기저라는 이름으로 정의한다.RemarkRemark.(a) A basis can be infinite.(b) Since = $\{\mathbf{0}\}$ and $\emptyset$ is linearly independent, $\emptyset$ is a basis for $..

GenerateDefinition 1. We say that $S \subseteq V$ generates (or spans) $V$ if = $V$. In this case, we also say that the vectors of $S$ generate (or span) $V$.    어떤 벡터 공간 $V$에 대해서 이를 생성하는 집합을 알 수 있다면 $V$를 다루는 것이 훨씬 수월해진다. 굳이 전체 공간인 $V$를 다룰 필요 없이 훨씬 더 작은 크기의 집합을 가지고 $V$를 표현할 수 있기 때문이다. 이때 이러한 generating set은 여러 개가 존재할 수 있기에 그중에서도 가장 크기가 작은 집합을 고르는 것이 자연스럽다.     예컨대 어떤 generating set 안의 한 벡터가 그 집..

Linear combinationDefinition 1. Let $\emptyset \neq S \subseteq V$. A vector $v \in V$ is called a linear combination of vectors of $S$ if $\exists$ $u_1, u_2, ..., u_n \in S$ and $a_1, a_2, ..., a_n \in F$ such that $$v = \sum_{i=1}^{n} a_iu_i.$$    쉽게 말해 벡터 $v$를 적당히 다른 벡터들의 합으로 표현할 수 있다면, 이때 $v$를 linear combination이라고 한다.Note. Since $0v = \mathbf{0}, \forall v \in S$, $\mathbf{0}$ is a linear ..