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[세종대학교] [전자정보통신공학과] [선형대수] [배진수 교수님] 기말고사 레포트

선형대수 과목 A+입니다. 믿고 봐주십쇼.
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최초등록일 2022.10.15 최종저작일 2022.10
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[세종대학교] [전자정보통신공학과] [선형대수] [배진수 교수님] 기말고사 레포트
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    소개

    선형대수 과목 A+입니다.

    믿고 봐주십쇼.

    목차

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    본문내용

    이번에는 318개의 항중에 25개만 사용해보자.
    위와 같이 계산해보면 압축률은 13.09%가 되고 그림의 질도 상당히 떨어져 보인다. 우리는 이것을 통해 이미지에 대한 전반적인 정보는 큰 특이값이 곱해져 있는 항들에서 얻을
    수 있고, 좀 더 디테일한 부분들은 작은 특이값들이 곱해져 있는 항들에서 얻을 수 있다는 것
    이다. 특이값 분해는 고유값 분해와 마찬가지로 행렬을 대각화하는 방법인데, 고유값 분해는 정방행
    렬에만 사용할 수 있는 반면, 특이값 분해는 좀 더 확장되어 직사각행렬에도 사용가능하다. 고유값 분해와 특이값 분해는 행렬이 양의 부호일 때만 동일하며 나머지 경우에는 다르다. 여태까지의 결론을 통해 우리는 역행렬이 없는 행렬 한 개를 여러 개로 나눠 그대로의 행렬이
    아닌 필요한 요소를 사용함으로써 역행렬과 유사한 역할을 하는 유사 역행렬을 이용할 수 있
    음을 알 수 있었다.

    참고자료

    · 없음
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      이 문서는 역행렬이 존재하지 않는 행렬에 대한 유사 역행렬 개념과 고유값 분해와 특이값 분해의 차이점을 잘 설명하고 있으며, 특이값 분해의 이미지 압축 활용 사례를 통해 행렬 분해 기법의 실용성을 보여주고 있습니다.
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