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행렬의 종류에 대해서는 링크로 대체한다! Types of Matrix Orthogonality 두 벡터를 곱했을 때 수직! 자기 자신이 나온다. 자기 자신을 곱한다면 자기자신의 크기의 제곱이 나와야 한다. Orthonomality 여기서는 두 벡터가 단위 벡터이다! 따라서 자기 자신을 곱했을 때, 1이 나와야 한다. 사실 Orthogonal Matrix는 각 열(혹은 행) 벡터가 모두 단위 벡터일 때 정의를 만족한다! Vector Differentiation Scalar Function by Scalar 이때 t에 대해 미분하면, 이를 벡터 형식으로 나타내면, 여기서 벡터로 표현된 녀석을 다음과 같이 표현하자. 그렇다면 위의 식은 다음과 같이 정리된다. Vector Function by Scalar 벡터..