3.7 Inner Product of Functions전공 서적 읽기/Mathematics for Machine Learning2024. 10. 14. 16:32
Table of Contents
Inner Product of Functions
지금까지 주로 유한 차원의 벡터에 대한 내적에 집중했다면, 이제 우리는 함수의 내적이라는 다른 유형의 벡터 내적 예를 살펴본다.
벡터가 유한개가 아닌 무한개라고 하면, 벡터 개별 성분에 대한 합은 적분으로 변환될수있다.
즉, 두 함수 u: R-> R와 v: R-> R의 내적은 다음과 같이 정적분으로 정의된다.
만약 결과가 0이면 함수 u,v는 직교한다는거!
예를들어서 sin과 cos함수는 직교함수임
반응형
'전공 서적 읽기 > Mathematics for Machine Learning' 카테고리의 다른 글
3.6 Orthogonal Complement (0) | 2024.10.14 |
---|---|
3.5 Orthonormal Basis (0) | 2024.10.14 |
3.4 Angles and Orthogonality (0) | 2024.10.14 |
3.3 Lengths and Distances (0) | 2024.10.14 |
3.2 Inner Products (0) | 2024.10.14 |
@쿠몬e :: ˚˛˚ * December☃ 。* 。˛˚
전공 공부 기록 📘
포스팅이 좋았다면 "좋아요❤️" 또는 "구독👍🏻" 해주세요!