Pattern ¶
- 갔...
/ 공, 각각 Lancaster-Oslo/Bergen corpus 기. the Institute of Informatics and Applied Mathe- matics (IAM) . 고 고,500 1200개 고 . 250 - 고 고, 6 c03 .
4.
게 (?) "drift"() - 계 거 게 (게 ..) 기 고. 그, 그 2 그 까 . IAM 공 , 게 ??????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.
, 개 각 . 개 . , 과 , 갯 계 (?) . 계 2 그(the horizontal density histogram of the binarized handwriting-area) Otsu method . 갯 그 각각 갯고, 그 그 각 .
간 기 . , , 기, slant 고 . gray-level 과 기 고 .
게(?) 고, 각 각각 , 기, slant . 그 각각 공 개. 계 계기 기 . 기 15 과 regresion? 기 고고, slant 각 계 기 고. 그게 고 consid- ering that only vertical strokes are decisive for slant estima- tion. Canny 감 각 그 계 기 . 그 그 slant 각 .
기 기 , 각 극 값 고 그 계 .그 계 , 계 .
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Linear Algebra and its applications ¶
1.7 Linear Independence ¶
Section 1.5 공 . , Ax=0 까 꿔.
... Rn (linearly independent)고 . (2) 0 그 고 .
, (1) 고 .
x1=x2=x3=0 고 . Section 1.5 , ().
Definition... Rn (linearly independent)고 . (2) 0 그 고 .
(2) 0 v1...vp linear independence relation( 계)고 . 그 그 . 간 기, {v1,,,vp} v1...vp 고 . 게 .
Linear Independence of Matrix Columns A= 고 . 그 Ax=0 ... . A 각각 계 Ax=0 . 그 그 .
---
A Ax=0 갖 . (3)
---
Set of One or Two Vectors
v고 v 0 . x1v=0 v=0 갖기 . x1*0=0 고 기 .
{v1, v2} 곱기 . 그 그 곱 .
---
기 , 그 기 . Figure 1 3 .
v고 v 0 . x1v=0 v=0 갖기 . x1*0=0 고 기 .
. 3 결 . Row operation . scalar times( /곱?) .
---{v1, v2} 곱기 . 그 그 곱 .
---
기 , 그 기 . Figure 1 3 .
Set of Two or More Vectors
개거
3 과 . .
개거
3 과 . .
Theorem 7
Characterization of Linearly Dependent Sets
개거 S={v1...vp} S 결 (). , S 고 v1=0 vj(j>1) 결.
Characterization of Linearly Dependent Sets
개거 S={v1...vp} S 결 (). , S 고 v1=0 vj(j>1) 결.
: 7 결고 . 결 . 3 . 4 uv R3(3) {u,v,w} . 그 {u,v,w} w u v span() ().
경 . , 8 .
1.8 Linear Transformations ¶
Ax=b associated(?) x1a1+...+xnan=b 기 . 그, Ax=b 결 결 길 . A Ax고 기 곱 x "" 각 .
, ... b x 고 u A 곱 . Fig1 .
, Ax=b A 곱 "" under R2 b R4 x .
x Ax간 기. 개 개 규 .
Rn Rm T 각 Rm T(x) Rn 꾸 규. Rn T 고, Rm T 공 . 기 T: Rn -> Rm T Rn고 공 Rm . Rn 각 x , Rm T(x) x 고 . T(x) T .
-간 곱 개 고 간 (that evolve over time) 기 . Chapter5 1.10, 4.8, 4.9 .
Matrix Transformations , ... b x 고 u A 곱 . Fig1 .
, Ax=b A 곱 "" under R2 b R4 x .
x Ax간 기. 개 개 규 .
Rn Rm T 각 Rm T(x) Rn 꾸 규. Rn T 고, Rm T 공 . 기 T: Rn -> Rm T Rn고 공 Rm . Rn 각 x , Rm T(x) x 고 . T(x) T .
-간 곱 개 고 간 (that evolve over time) 기 . Chapter5 1.10, 4.8, 4.9 .
곱 기() . Rn 각각 x , T(x) A m*n Ax 게. 게 x->Ax 기 . T A n개 고 Rn고, T 공 A 각각 m개 고 Rm . T A 결 , 각 T(x) Ax 기 .
Linear Transformations
1.4 5 A m*n x->Ax c Rn u,v A(u+v) = Au + Av A(cu)=cAu . .
Definition
(or ) T 1,2 .
(i) T u,v T(u+v) = T(u) + T(v)
(ii) T 공 c u T(cu) = cT(u)
1.4 5 A m*n x->Ax c Rn u,v A(u+v) = Au + Av A(cu)=cAu . .
Definition
(or ) T 1,2 .
(i) T u,v T(u+v) = T(u) + T(v)
(ii) T 공 c u T(cu) = cT(u)
. 4,5 .
