행렬의 종류에 대해서는 링크로 대체한다!

• 01. Types of Matrix

Orthogonality

두 벡터를 곱했을 때 수직! 자기 자신이 나온다.

$$\vec{a}\cdot \vec{b}={\vec{a}}^T\vec{b}=0$$

자기 자신을 곱한다면 자기자신의 크기의 제곱이 나와야 한다.

$$\vec{a}\cdot \vec{a}={\vec{a}}^T\vec{a}=|\vec{a}{|}^2$$

Orthonomality

여기서는 두 벡터가 단위 벡터이다! 따라서 자기 자신을 곱했을 때, 1이 나와야 한다.

$$\vec{a}\cdot \vec{a}={\vec{a}}^T\vec{a}=1$$

사실 Orthogonal Matrix는 각 열(혹은 행) 벡터가 모두 단위 벡터일 때 정의를 만족한다!