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수, 벡터, 행렬
| 표기법 | 의미 | 특징 및 주의 |
| $\textit{a}$ | 스칼라 변수 | 보통 굵기의 이탤릭체 |
| $ \textit{A} $ | 스칼라 상수 | 대문자 |
| $ \mathbf{a} $ | 벡터 | 굵은 정자체 소문자 |
| $ \mathbf{A} $ | 행렬 | 굵은 정자체 대문자 |
| $ I{n} $ | n × n 차원 항등행렬 | 아래 첨자로 차원 표기 |
집합
| 표기법 | 의미 | 특징 및 주의 |
| $ \mathbb{R} $ | 실수 집합 | 대문자 외곽선 |
| $ \mathbb{R^{n}} $ | n 차원 실수 벡터 집합 | 윗 첨자로 벡터의 차원 표기 |
| $ \mathbb{R^{n\times m}} $ | n 행 m 열의 행렬 집합 | 윗 첨자로 행과 열의 수 표기 |
| $ \in $ | 원소 | 왼쪽이 오른쪽 집합의 원소 |
| $ A \in \mathbb{R^{n\times m}} $ | A 는 n 행 m 열의 행렬 | A 가 \mathbb{R^{n\times m}}의 원소 |
선형 대수
| 표기법 | 의미 | 특징 및 주의 |
| $ \mathbf{A^{T}} $ | 행렬 A의 전치 | 첨자 T로 전치 표현 |
| $ \mathbf{A^{-1}} $ | 행렬 A의 역행렬 | 첨자 -1로 곱셈에 대한 역원 표현 |
| tr$\left ( \mathbf{A} \right ) $ | 행렬 A의 대각성분 합(trace) | 함수 표현 |
| $ A \otimes B $ | 아다마르(Hadamard)곱 | 연산자에 원을 씌어 원소별 연산 표현 |
미적분
| 표기법 | 의미 | 특징 및 주의 |
| $ \mathit{f}:\mathbb{R^{n}}\to\mathbb{R^{m}} $ | 함수 | $\mathbb{R^{n}}$에 속한 값을 $mathbb{R^{m}}$으로 옮기는 함수 |
| $ f' $ | 함수 f의 미분 | 어깨점으로 미분 표현 |
| $ \frac{\mathrm{d} f}{\mathrm{d} x} $ | 함수 f의 x에 대한 미분 | 미분의 변수를 명시적으로 표현 |
| $ f'\big(a\big) $ | a 위치에서 함수 f의 미분 | 특정 지점에서의 미분, $\mathit{f}:\mathbb{R^{n}}\to\mathbb{R^{*}}$ |
| $ \frac {\partial f} {\partial x_{i}} $ | 다차원 입력 함수 $f$의 $x_{i}$에 대한 편미분 | $x_{i}$제외한 모든 입력 변수를 상수로 취급, $\mathit{f}:\mathbb{R^{n}}\to\mathbb{R^{*}}$ |
| $ \frac {\partial f} {\partial x_{i}} \left ( a \right ) $ | 입력 벡터 $a$ 위치에서 함수 $f$의 $x_{i}$에 대한 편미분 | 입력 벡터 $a$ 위치에서 $x_{i}$를 제외한 모든 변수를 상수로 취급하여 미분 |
| $ {\nabla f} $ | 함수 $ f $의 기울기 | $\mathit{f}:\mathbb{R^{n}}\to\mathbb{R}$의 기울기 |
| $ {\nabla _{a}f} $ | 함수 $ f $의 기울기 | 벡터 $a$dp eogks gkatn $f$의 기울기 |
확률과 통계
| 표기법 | 의미 | 특징 및 주의 |
| $p\left ( X \right )$ | 조건 X가 일어날 확률 | $X$는 $a = b$ 와 같이 참 또는 거짓인 값 |
| $p\left ( X, Y \right )$ | 결합 확률 | $X$와 $Y$가 함께 일아날 확률 |
| $p\left ( Y|X \right )$ | 조건부 확률 | $X$가 참일 때, $Y$가 일어날 확률 |
| $\mu$ | 평균 | 데이터를 대표하는 값 |
| $\sigma, \sigma^{2}$ | 표준편차, 분산 | $\sigma$()처럼 표현하면 시그모이드 함수 |
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