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목차/차례

Ⅰ. Ch 7. Vector

7.1. Vectors in 2-space

7.2. Vectors in 3-space

7.3. Dot Product

7.4. Cross Product

7.5. Vector Eq. for Curves&Planes

Ⅱ. Ch 8. Matrix
8.1. Matrix Algebra
8.2. Linear Systems of Eq. - Gauss Elimination
8.3. Rank of a Matrix
8.4. Determinants
8.5. Properties of Determinant

8.6. Inverse of Matrix

8.7. Cramer`s Rule

8.8. The Eigenvalue Problem

8.10. Orthogonal Matrices
8.12. Diagonalization
Ⅲ. Ch 9. Vector Calculus

9.1. Vector Function

9.2. Motion on a Curve
9.3. Curvature and Component of Acceleration
9.4. Partial Derivatives
본문/내용
Ⅰ. Ch 7. Vector

벡터의 개념은 공업수학에서 중요한 역할을 한다. 벡터는 크기와 방향을 지닌 물리적 양으로, 수학적 표현으로는 n차원 공간의 점으로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 2차원에서는 (x, y) 형태로, 3차원에서는 (x, y, z) 형태로 정의된다. 벡터는 점과 점 사이의 관계를 나타내고, 여러 가지 물리적 현상을 모델링하는 데에 필수적이다. 벡터의 연산은 기본적으로 덧셈과 스칼라 곱으로 나뉜다. 두 개의 벡터 A와 B가 있을 때, 이들의 합 A + B는 각 성분별로 더한 결과로 나타난다. 즉, 벡터 A가 (a1, a이고 벡터 B가 (b1, b라면, A + B는 (a1 + b1, a2 + b로 표현된다. 스칼라 곱은 벡터에 한 개의 실수를 곱하는 연산으로, 벡터 A에 실수 c를 곱하면 cA = (ca1, ca와 같이 성분을 각각 c배로 만든다. 내적과 외적은 벡터 연산에서 중요한 개념이다. 두 벡터 A와 B에 대해 내적 A B는 A와 B의 크기와 두 벡터 사이의 각도 θ를 이용해 나타낼 수 있다. 이때, 내적은 A B = |A||B|cos(θ)로 정의된다. 내적은 벡터의 방향과 관련된 정보를 제공하며, 두 벡터가 직교할 때 내적의 값이 0이 된다. 반면, 외적은 주로 3차원 벡터에서 다루어지며, 두 벡터 A…



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