코시-슈바르츠 부등식
- 벡터 공간에서 두 벡터의 내적에 대한 부등식
- 두 벡터 u = ( u₁, u₂, …, uₙ ), v = ( v ₁, v ₂,…, v ₙ )가 있을 때
코시-슈바르츠 부등식 = |u ⋅ v| ≤ ||u|| ||v||
뜻 : 두 벡터의 내적의 절댓값은 각 벡터의 크기의 곱보다 크지 않다
→ u ⋅ v : 두 벡터의 내적(inner product)
→ || u || || v || : 각 벡터의 크기
ex)
1. 새로운 벡터 정의
새로운 벡터 : w = u - tv
→ 이 벡터의 크기는 항상 0 이상이어야 함 ⇒ ||w||² = ||u - tv||² ≥ 0
2. 벡터 크기 제곱 계산
||w||² = (u - tv, u - tv)
||w||² = (u,u) - 2t(u,v) + t²(v,v)
||w||² = ||u||² - 2tu ⋅ v + t² ||v||²
3. ||w||² ≥ 0 을 만족하는 t값 찾기
t에 대한 미분으로 0이 되는 지점을 찾아 2.의 항등식을 최소화하기
d/dt ( ||u||² - 2tu ⋅ v + t² ||v||²) = 0
-2u ⋅ v + 2t ||v||² = 0
∴ t = u ⋅ v / ||v||²
4. 최소값 대입
t값을 대입하여 ||w||²을 최소화하고
0 이상이어야 하는 조건을 만족시키면,
아래의 부등식 도출됨
|u ⋅ v| ≤ ||u|| ||v||
결론
코시-슈바르츠 부등식은 두 벡터의 평행도 비교하는 것
벡터의 내적은 벡터들이 얼마나 같은 방향을 향하고 있는지를 나타내며,
내적의 절댓값이 두 벡터 크기의 곱보다 커질 수 없다는 뜻
두 벡터가 완전히 일치할 때 즉, 완전히 평행할 때만
두 벡터의 내적이 두 벡터의 크기 곱과 같고,
그렇지 않으면 항상 그보다 작음
'Data Science > 선형대수학' 카테고리의 다른 글
선형대수학 KMOOC (0) | 2025.01.20 |
---|---|
선형대수학 3 | 벡터의 삼각부등식 (0) | 2025.01.16 |
선형대수학 1 | 선형독립 · 선형종속 (0) | 2025.01.16 |