선형 방정식

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선형 방정식(Linear Equation)은 변수들이 일차적으로 결합된 형태로 이루어진 방정식이다. 선형 방정식은 선형 대수학에서 중요한 개념이며, 수학, 공학, 경제학, 데이터 과학 등 다양한 분야에서 활용된다.

1 정의[편집 | 원본 편집]

선형 방정식은 일반적으로 다음과 같이 표현된다.

  • 일변수 선형 방정식
    • ax + b = 0
  • 이변수 선형 방정식
    • ax + by = c
  • n개의 변수를 포함하는 일반적인 형태
    • a1x1 + a2x2 + ... + anxn = b

여기서,

  • x1, x2, ..., xn은 변수
  • a1, a2, ..., an은 계수(coefficient)
  • b는 상수(term)

2 선형 방정식의 해법[편집 | 원본 편집]

2.1 일변수 선형 방정식[편집 | 원본 편집]

  • 방정식: ax + b = 0
  • 해: x = -b/a (단, a ≠ 0)

2.2 이변수 선형 방정식[편집 | 원본 편집]

  • 방정식: ax + by = c
  • 해: 무수히 많거나 하나의 해를 가짐 (직선의 교점으로 해석 가능)

2.3 연립 선형 방정식[편집 | 원본 편집]

n개의 선형 방정식으로 이루어진 연립 방정식은 행렬을 사용하여 해를 구할 수 있다.

연립 선형 방정식의 행렬 표현

계수 행렬 A 미지수 벡터 x 상수 벡터 b
⎡ a11 a12 ... a1n ⎡ x1 ⎡ b1
⎢ a21 a22 ... a2n ⎢ x2 ⎢ b2
⎢ ... ... ... ... ⎥ ⎢ ... ⎥ ⎢ ... ⎥
⎣ an1 an2 ... ann ⎣ xn ⎣ bn

이를 행렬 방정식으로 표현하면:

  • Ax = b

여기서,

  • A는 계수 행렬
  • x는 미지수 벡터
  • b는 상수 벡터

3 연립 선형 방정식의 해법[편집 | 원본 편집]

선형 방정식은 여러 가지 방법으로 해결할 수 있다.

  • 가우스 소거법(Gaussian Elimination)
    • 연립 방정식을 행 연산을 통해 삼각 행렬 형태로 변환하여 푸는 방법
  • 역행렬(Inverse Matrix)
    • x = A-1b 형태로 해를 구하는 방법 (A가 가역 행렬일 경우)
  • 크래머의 법칙(Cramer's Rule)
    • 행렬식을 이용하여 해를 구하는 방법 (정방 행렬일 경우)
  • LU 분해(LU Decomposition)
    • 행렬을 두 개의 삼각 행렬로 분해하여 해를 구하는 방법

4 선형 방정식의 응용[편집 | 원본 편집]

  • 공학 및 물리학
    • 역학 시스템, 회로 해석
  • 경제학 및 최적화
    • 수요와 공급 분석, 선형 계획법
  • 컴퓨터 과학
    • 그래픽스, 머신 러닝에서의 행렬 연산
  • 데이터 분석
    • 통계 및 회귀 분석

5 같이 보기[편집 | 원본 편집]

6 참고 문헌[편집 | 원본 편집]

  • Strang, G. (2016). Introduction to Linear Algebra. Wellesley-Cambridge Press.
  • Lay, D. C. (2012). Linear Algebra and Its Applications. Pearson.