[NumPy] 행렬의 행렬식 구하기: np.linalg.det() 사용 및 설명

소개

  np.linalg.det(a)는 주어진 행렬 a의 행렬식을 계산하는 함수입니다. 행렬식은 선형 변환에서 스케일을 나타내며, 행렬의 성질을 분석하는 중요한 지표로 사용됩니다. np.linalg.det()는 주로 선형대수학, 시스템 해 분석, 수치 해석에서 활용됩니다. 정사각 행렬에 대해서만 사용 가능합니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 2x2 행렬의 행렬식 계산
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
determinant = np.linalg.det(matrix)

print("행렬의 행렬식:", determinant)

상세 설명

• a: 행렬식을 계산할 정사각행렬입니다. 정사각행렬이어야 하며, 그렇지 않으면 오류가 발생합니다.
  
  • 예시: np.linalg.det([[1, 2], [3, 4]])는 주어진 행렬의 행렬식을 계산하여 -2.0을 반환합니다.
• 예외 처리
  
  • LinAlgError: 입력된 행렬이 정사각 행렬이 아닌 경우 오류가 발생합니다.
• 활용
  
  • 선형 변환: 행렬식은 선형 변환의 면적, 부피 변환을 나타내며, 변환이 얼마나 크거나 작아지는지를 나타냅니다.
  • 행렬의 특성 분석: 행렬식이 0일 경우, 해당 행렬은 역행렬이 존재하지 않는 특이(singular) 행렬임을 나타냅니다.
  • 과학적 계산 및 물리학: 물리학에서 역학 시스템을 분석하거나, 여러 방정식의 해를 구할 때 자주 사용됩니다.

 

라이센스

  NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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