Pattern ¶
- ...
한 학/ 한 했, Lancaster-Oslo/Bergen corpus 한. 형태 한 험 the Institute of Informatics and Applied Mathe- matics (IAM) 한 형태 했. 한 텍트 ,500 1200 . 250 - 험 테 형태 하, 6 c03 형태 해.
4.
한 해 (?) 한 "drift"(흐) - 하 확하 (하 ..) 한 하 해 . , 2화 히토 한 트 한. 한 IAM 한 하 , 하 한 확하 ??????because the writers were asked to use rulers on a second sheet put below the form and the formulars itself are aligned precisely during scanning.
해, 했. 핵 할 . 핵 , , 핵 하 한 픽 하 한 하(?) . 한 한 2화 한 히토(the horizontal density histogram of the binarized handwriting-area) 한 Otsu method 하 . 픽 평 투 히토 합한 , 히토 화 핵 .
한 한 포 히 하해 화 해한. 히, , , slant 해 한 . 화 하 gray-level 크 하 .
한 하(?) , , , slant 했. . 한 화 통했 하 하 해 했. 15 한 형 regresion? 한 , slant 한 향 하 . 화했 화 하 consid- ering that only vertical strokes are decisive for slant estima- tion. Canny 히토 향 해 했. 히토 slant 하 .
크 화하 해, . 형, 협해.
한 한 포 히 하해 화 해한. 히, , , slant 해 한 . 화 하 gray-level 크 하 .
한 하(?) , , , slant 했. . 한 화 통했 하 하 해 했. 15 한 형 regresion? 한 , slant 한 향 하 . 화했 화 하 consid- ering that only vertical strokes are decisive for slant estima- tion. Canny 히토 향 해 했. 히토 slant 하 .
크 화하 해, . 형, 협해.
Linear Algebra and its applications ¶
1.7 Linear Independence 형 ¶
Section 1.5 한 할 . , Ax=0 한 해 .
... 한 해 Rn 합 형 (linearly independent) 한. (2) 0 한 합 형 한.
, (1) 하.
x1=x2=x3=0 한 해 . Section 1.5 , 한 해 하().
Definition... 한 해 Rn 합 형 (linearly independent) 한. (2) 0 한 합 형 한.
(2) 0 v1...vp linear independence relation(형 ) 한. 합 형 합 합 형 . 히 하해, {v1,,,vp} 형 합 할 v1...vp 할 . 형 합 한 한.
Linear Independence of Matrix Columns 행 행 한 형 합 A= 한 하. 행 Ax=0 ... . A 행 형 Ax=0 하 해 한. 한 .
---
행 A 행 형 Ax=0 한 해 . (3)
---
Set of One or Two Vectors
v 한 합 v 0 형 . x1v=0 v=0 한 해 . x1*0=0 하 해 형 .
{v1, v2} 합 하 하 형 . 합 형 .
---
하학 , 하 형 . Figure 1 3 .
v 한 합 v 0 형 . x1v=0 v=0 한 해 . x1*0=0 하 해 형 .
형 합 할 . 3 합 형 항 함 . Row operation 하. 히 하 scalar times( 횟/?) .
---{v1, v2} 합 하 하 형 . 합 형 .
---
하학 , 하 형 . Figure 1 3 .
Set of Two or More Vectors
합
3 해 하. 한 .
합
3 해 하. 한 .
Theorem 7
Characterization of Linearly Dependent Sets
형 합
합 S={v1...vp} S 하 형합 형 (). , S 형 v1=0 vj(j>1) 형 합.
Characterization of Linearly Dependent Sets
형 합
합 S={v1...vp} S 하 형합 형 (). , S 형 v1=0 vj(j>1) 형 합.
: 7 형 합 형합 하 . 형 합 형합 패할 . 3 . 4 형 uv R3(3) 합{u,v,w} 화한. 합 {u,v,w} 평 w u v span(평화) 형 ().
한 합 한 형 한 한. , 8 하 핵 .
1.8 Linear Transformations ¶
행 Ax=b associated(?) x1a1+...+xnan=b 표 . , 행 Ax=b 형 합 형 학 . 행 A Ax 해 한 x "하" 할 .
, ... b x 환하 u 환한 A 한 . Fig1 .
, Ax=b 푸 A "하" under R2 b 환킨 R4 x 해한.
x Ax 한 합 합 . 함 한 한 환하 화할 .
Rn Rm 환 T Rm T(x) Rn . 합 Rn T , Rm T . 표 T: Rn -> Rm T Rn Rm 한. Rn x 해, Rm T(x) x . T(x) 합 T .
행- 형학 해하 흐 하(that evolve over time) 템 한 학 핵 하. 템 Chapter5 1.10, 4.8, 4.9 할 .
Matrix Transformations 행 환, ... b x 환하 u 환한 A 한 . Fig1 .
, Ax=b 푸 A "하" under R2 b 환킨 R4 x 해한.
x Ax 한 합 합 . 함 한 한 환하 화할 .
Rn Rm 환 T Rm T(x) Rn . 합 Rn T , Rm T . 표 T: Rn -> Rm T Rn Rm 한. Rn x 해, Rm T(x) x . T(x) 합 T .
행- 형학 해하 흐 하(that evolve over time) 템 한 학 핵 하. 템 Chapter5 1.10, 4.8, 4.9 할 .
행 키() . Rn x 해, T(x) A m*n행 Ax . 해 한 행 환 x->Ax 한. T A n Rn, T A m 행 Rm 해. T 행 A 한 형 합 합, T(x) Ax 형하 .
Linear Transformations 형 환
1.4 5 A m*n x->Ax 형 c Rn u,v A(u+v) = Au + Av A(cu)=cAu . 한 형학 환 한 확한.
Definition
환 (or ) T 1,2 하 형.
(i) T u,v 하 T(u+v) = T(u) + T(v)
(ii) T c u 하 T(cu) = cT(u)
1.4 5 A m*n x->Ax 형 c Rn u,v A(u+v) = Au + Av A(cu)=cAu . 한 형학 환 한 확한.
Definition
환 (or ) T 1,2 하 형.
(i) T u,v 하 T(u+v) = T(u) + T(v)
(ii) T c u 하 T(cu) = cT(u)
행 환 형 환. 행 환 형 환 한 4,5 할 .
