선형 변환(linear transformation) 벡터 공간의 구조를 보존하는 함수 덧셈에 대한 선형성T(u + v) = T(u) + T(v)u, v는 벡터스칼라 곱에 대한 선형성T(cu) = cT(u)c는 스칼라, u는 벡터→ 선형 변환은 이 두 가지 속성을 만족함 기하학적 해석회전(rotation) : 벡터를 기준축을 중심으로 회전확대/축소(scaling) : 벡터의 크기를 조정전단(shear) : 벡터의 모양을 비틀어 변형→ 선형 변환은 다음의 가하학적 변환을 포함 * 원점은 항상 원점으로 변환함 행렬로 표현되는 선형 변환 모든 선형 변환은 행렬로 표현할 수 있음n차원 벡터 공간에서 m차원 벡터 공간으로의 선형 변환은 m x n 크기의 행렬 A로 나타냄변환된 벡터는 원래 벡터와 변환 행렬의 ..