[[TableOfContents]]
= 스터디 설명 = 
7월 20일 스터디는
 * 3단원(Determinant)와 6단원(Orthogonality and Least Squares) 정리하기
  * 3단원 : [[박인서]]
  * 6-1 ~ 6-3 : [[전현욱]]
  * 6-4 ~ 6-7 : [[정진욱]]

= 스터디 내용 = 
 * 단원명
  * 단원 내용
식으로 작성해주시기 바랍니다.
* 6.1 : Inner Product, Length, and Orthogonality
 * The Inner Product
  * Rn 공간에 벡터 u와 v가 존재하면 이것들을 nx1 matrices 라고 생각할 수 있다. 이 때 u'v는 1x1 matrix가 되는데 이것을 u와 v의 inner product(내적)라고 한다. 이 값은 실수이며, 표기는 u·v 로 한다.   
 * u,v,w를 Rn에 있는 벡터, c가 스칼라일 때
  *  u·v = v·u
  * (u+v)·w = u·w + v·w
  * (cu)·v = c(u·v) = u·(cv)
  * u·u >= 0 이고, u·u=0은 u=0 일 때만 성립한다.
 * The Length of a Vector
  * 벡터 v의 길이는 ∥v∥= √v·v 이고 ∥v∥^2 = v·v 이다.
  * 길이가 1인 벡터를 unit vector 라고 한다. 
  * 0이 아닌 벡터 v가 있을 때, unit vector인 u = (1/∥v∥)∥v∥ 이다.
 * Distance in Rn
  * Rn에 존재하는 벡터 u, v 사이의 거리는 dist(u,v)라고 쓴다. 즉 dist(u,v) = ∥u-v∥
 * Orthogonal Vectors
  * Rn에 존재하는 벡터 u, v가 있을 때, u·v = 0이면, 두 벡터는 orthogonal 하다.
  * 두 벡터 u, v에서 ∥u+v∥^2 = ∥u∥^2 + ∥v∥^2 이면, 두 벡터는 orthogonal 하다.
  * mxn matrix A에서 A의 row space와 null space는 orthogonal하고, A의 column space와 left nullspace는 orthogonal이다.