1. Gramian Angular Field
Gramian Angular Field — pyts 0.11.0 documentation
" ...an image obtained from a time series, representing some temporal correlation between each time point... "
time point 간의 상관관계를 이미지화 시킨 것이라 이해하면 될 듯.
2. Haversine Distance
sklearn.metrics.pairwise.haversine_distances — scikit-learn 1.0 documentation
D(x, y) = 2\arcsin[\sqrt{\sin^2((x1 - y1) / 2) + \cos(x1)\cos(y1)\sin^2((x2 - y2) / 2)}]
1, 2는 각각 위도와 경도.
지구는 구형에 가깝기 때문에 haversine distance는 지구 표면의 두 지점 간의 거리에 오차범위 1% 내의 정교한 값을 제시한다.
3. Gram-Schmidt Method
Gram-Schmidt Method – Calculus Tutorials (hmc.edu)
직각이 아닌 기저를 직각으로 처리하여 계산 처리를 단순화하기 위함.
4. Eigen
- eigenvector : a vector that lies along the same span both before and after aplying a linear trasform to a space
- 선형변환을 가해도 동일한 방향으로 스팬하는 벡터. 크기만 변하는 고유 벡터 정도로 이해해도 좋을 듯.
- eigenvalue : the amount that an eigenvector has been stretched in the process
- 3차원에서 eigenvector를 구하려면 회전축을 찾으면 된다.
Eigenvalues and Eigenvectors (swarthmore.edu)
5. Diagonalisation
Diagonalizable matrix - Wikipedia
- 이건 아직 명확히 이해 못했다. 좀더 공부해보고 보충하기.
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