• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.96-97
• /
• 2020

랜덤워크 기반 노드 랭킹 방식 중 하나인 RWR(Random Walk with Restart) 기법은 희소행렬 벡터 곱셈 연산과 벡터 간의 합 연산을 반복적으로 수행하며, RWR 의 수행 시간은 희소행렬 벡터 곱셈 연산 방법에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 CSR5(Compressed Sparse Row 5) 기반 희소행렬 벡터 곱셈 방식과 CSR-vector 기반 희소행렬 곱셈 방식을 채택한 GPU 기반 RWR 기법 간의 비교 실험을 수행한다. 실험을 통해 데이터 셋의 특징에 따른 RWR 의 성능 차이를 분석하고, 적합한 희소행렬 벡터 곱셈 방안 선택에 관한 가이드라인을 제안한다.

• Communications of Mathematical Education
• /
• v.37 no.3
• /
• pp.443-465
• /
• 2023

This study examines the content of vectors and matrices in Artificial Intelligence Mathematics textbooks (AIMTs) from the 2015 revised mathematics curriculum. We analyzed the implementation of foundational mathematical concepts, specifically definitions and related sub-concepts of vectors and matrices, in these textbooks, given their importance for understanding AI. The findings reveal significant variations in the presentation of vector-related concepts, definitions, sub-concepts, and levels of contextual information and descriptions such as vector size, distance between vectors, and mathematical interpretation. While there are few discrepancies in the presentation of fundamental matrix concepts, differences emerge in the subtypes of matrices used and the matrix operations applied in image data processing across textbooks. There is also variation in how textbooks emphasize the interconnectedness of mathematics for explaining vector-related concepts versus the textbooks place more emphasis on AI-related knowledge than on mathematical concepts and principles. The implications for future curriculum development and textbook design are discussed, providing insights into improving AI mathematics education.

• Journal for History of Mathematics
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.89-99
• /
• 2010

Today linear algebra is one of compulsory courses for university mathematics by virtue of its theoretical fundamentals and fruitful applications. Vector theory and matrix theory constitute of main topics in linear algebra. In the present paper we consider the question which of the two topics is prior in teaching of linear algebra. We suggest that vector theory should be prior to matrix theory contrary to the historical order of them.

• Journal of the KSME
• /
• v.26 no.5
• /
• pp.389-393
• /
• 1986

고유치는 여러 공학문제에서 중요하다. 예를들어 비행기의 안전성은 어떤 행렬(matrix)의 고유 치에 의해서 결정된다. 보의 고유진동수는 실제로 행렬의 고유치이다. 좌굴(buckling) 해석도 행렬의 고유치를 구하는 문제이다. 고유치는 여러 수학적인 문제의 해석에서도 자연히 발생한다. 상수계수 일계연립상미분방정식의 해는 그 계수행렬의 고유치로 구할 수 있다. 또한 행렬의 제곱의 수렬 $A,{\;}A^{2},{\;}A^{3},{\;}{\cdots}$의 거동은 A의 고유치로서 가장 쉽게 해석할 수 있다. 이러한 수렬은 연립일차방정식(비선형)의 반복해에서 발생한다. 따라서 이 강좌에서는 행렬의 고유치를 수치적으로 구하는 문제에 대하여 고찰 하고자 한다. 실 또는 보소수 .lambda.가 행렬 B의 고유치라 함은 영이 아닌 벡터 y가 존재하여 $By={\lambda}y$ 가 성립할 때이다. 여기서 벡터 y를 고유치 ${\lambda}$에 속하는 B의 고유벡터라 한다. 윗식은 또 $(B-{\lambda}I)y=0$의 형으로도 써 줄 수 있다. 행렬의 고유치를 수치적으로 구하는 방법에는 여러 가지 방법이 있으나 그 중에서 효과있는 Danilevskii 방법을 소개 하고자 한다. 이 Danilevskii 방법에 의하여 특 성다항식(Characteristic polynomial)을 얻을 수 있고 이 다항식의 근을 얻는 방법 중에 Bairstow 방법 (또는 Hitchcock 방법)이 있는데 이에 대하여 아울러 고찰하고자 한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.26 no.2
• /
• pp.136-144
• /
• 1999

정규 순환 방정식형태로 표현된 문제로부터 시스톨릭 어레이를 유도하기 위하여 일반적으로 공간-시간 사상 기법이 널리 이용되고 있다. 이 기법에서 공간 행렬은 주어진 문제 공간을 시스톨릭 어레이로 사상시키는 역할을 한다. 이러한 공간 행렬에 의해 유도되는 시시톨릭 어레이가 유효한 것이 되기 위해서 몇 가지의 제약 조건을 필요로 한다. 본 논문에서는 지역 의존 제약 조건을 기초로 하여 3차원의 문제 공간으로부터 2차원의 시스톨릭 어레이를 유도하는 공간 행렬의 계산 방법을 제시하고자한다. 먼저, 지역 의존 조건을 만족시키기위해 공간 행렬의 요소들이 가져야 하는 조건을 찾고 이 조건으로부터 가능한 트사 벡터들을 선정한다. 다음으로, 필요조건으로서 이러한 투사 벡터들로부터 지역 의존 조건을 만족시키는 공간 행렬을 가지는 투사 벡터들을 선별함으로써, 유효한 시스톨릭 어레이를 유도할 수 있는 모든 가능한 공간 행렬들을 구한다. 이렇게 구해진 가능한 모든 공간 행렬은 시스톨릭 어레이를 위한 캐드도구 또는 시뮬레이터에서 유용하게 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.321-323
• /
• 1998

이 논문에서는 크기가 큰 III-Conditioned Matrices 정방행렬의 좌측 또는 우측 역행렬 계산시 계산상의 정확도를 향상시키는 알고리듬에 대하여 기술한다. 이 알고리듬은 대상 행렬의 행벡터들을 Input으로 하고 해당 Input 벡터가 몇번째 행 벡터인지를 나타내는 단위 벡터를 Target 벡터로 하며 초기 Weight 값으로 Pivoting을 겸한 Gauss소거법을 적용하여 얻은 역행렬을 사용하는 Single Layer 인공신경망에 적용하는 역전파 알고리듬과 흡사한 것이다. 각각의 Input 행 벡터에 대하여 역행렬의 열 벡터들이 점진적으로 직교가 되거나 평행이 되도록 근접시키므로써 모든 Input 행 벡터들이 열벡터들에 비교적 균일하게 직교 또는 평행이 되도록 학습시키는 알고리듬이다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.903-906
• /
• 2001

본 논문에서는 조명의 변화에 의해 컬러 영상의 컬러 성분이 달라지더라도 영상 내 컬러간의 편차값을 나타내는 공분산 행렬(covariance matrix)의 고유벡터(eigenvector)와 영상 내 화소들의 컬러 성분과의 상관관계는 거의 변화하지 않는 특징을 이용한 조명 변화에 강인한 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에서 컬러 성분들의 공분산 행렬과 공분산 행렬의 고유치(eigenvalue), 고유벡터를 계산한 후, 가장 큰 고유치에 관계된 고유벡터로 화소를 투영시키고, 투영된 벡터의 크기 성분으로 영상을 재구성한다. 재구성된 영상으로부터 7개의 불변 모멘트(moment)를 계산하고, 공분산의 가장 큰 고유치를 가중치로 부과하여 특징벡터를 추출한다. 7개의 불변 모멘트로부터 구한 특징벡터는 영상 내 물체의 이동, 영상의 회전, 크기 변화뿐만 아니라, 조명의 변화에 의해 컬러가 변화할 경우에도 유사한 영상을 잘 검색한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 히스토그램 인터섹션에 비해 적은 특징량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.101-108
• /
• 2017

As the quantum gate matrix is a $r^{n+1}{\times}r^{n+1}$ dimension when the radix is r, the number of control state vectors is n, and the number of target state vectors is one, the matrix dimension with increasing n is exponentially increasing. If the number of control state vectors is $2^n$, then the number of $2^n-1$ unit matrix operations preserves the output from the input, and only one can be performed the unitary operation to the target state vector. Therefore, this paper proposes a new method of function embedding that can replace $2^n-1$ times of unit matrix operations with deterministic contribution to matrix dimension by arithmetic power switch of the unitary gate. The proposed function embedding method uses a binary literal switch with a multivalued threshold, so that a general purpose hybrid MCU gate can be realized in a $r{\times}r$ unitary matrix.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.119-134
• /
• 2004

Generally to estimate the priority vector in AHP, an eigen-vector method or a log-arithmic least square method is applied to pairwise comparison matrix itself. In this paper an estimating method is suggested, which is applied to pairwise comparison matrix adjusted by using the eigen-decomposition of skew-symmetric matrix. We also show theoretical background, meanings, and several advantages of this method by example. This method may be useful in case that pairwise comparison matrix is quite inconsistent.

• Communications of Mathematical Education
• /
• v.18 no.2 s.19
• /
• pp.133-142
• /
• 2004

선형대수 교육과정 연구 단체(LACSG, The Linear Algebra Curriculum Study Group)는 1990년 그의 결성과 함께 선형대수 교육과정에서 중점적으로 고려해야할 다섯 가지 추천 목록을 발표하였다. 그 중 가장 두드러진 특징은 기존의 형식적이고 엄밀한 벡터공간 중심의 선형대수 교육과정을 보다 실용적인 행렬중심으로 바꿀 것을 주장하고 있다. 본 연구에서는 벡터 공간 중심의 교육과정과 행렬 중심에 기반한 교육과정의 역사적 흐름에서 행렬 중심의 교육과정이 우위를 차지하게 된 배경을 살핀다. 또한 이러한 교육과정과 맥을 같이한 선형대수 교과서의 변천과, 행렬의 곱의 전개를 중심으로 두 중심사이의 차이를 논한다.