선형 대수학

• [1] Gilbert Strang, "Linear Algebra and Its Applications," Cengage Learning.:

  • 선형 대수학의 기초부터 응용까지 다루는 책으로, 고유값과 고유벡터의 개념을 깊이 있게 설명한다. 수식과 이론이 충실히 다뤄져 있어 기초를 다지기에 적합하다.

• [2] David C. Lay, "Linear Algebra and Its Applications," Pearson.

  • 선형 대수학의 전반적인 내용을 다루며, 특히 행렬의 대각화와 고유값 문제에 대한 명확한 설명이 돋보인다. 수학적 배경이 약한 독자도 이해하기 쉬운 책이다.

수치 해석

• [3] Gene H. Golub, Charles F. Van Loan, "Matrix Computations," Johns Hopkins University Press.

  • 행렬 연산과 수치 해석 기법에 중점을 둔 책으로, 고유값 문제를 다루는 다양한 알고리즘이 포함되어 있다. 특히, 컴퓨터로 계산할 때 필요한 실질적인 방법론을 제공한다.

• [4] Lloyd N. Trefethen, David Bau, "Numerical Linear Algebra," SIAM.

  • 고유값 문제를 포함한 수치 선형 대수학에 대한 이론과 알고리즘을 체계적으로 다루는 책이다. 실용적인 예제와 함께 고급 수치 기법을 학습할 수 있다.

응용 서적

• [5] Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, "The Elements of Statistical Learning," Springer.

  • 고유값과 고유벡터가 데이터 분석, 특히 주성분 분석(PCA)에서 어떻게 활용되는지를 설명한다. 통계학과 기계 학습의 기초를 이해하는 데 유용하다.

• [6] Christopher M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning," Springer.

  • 기계 학습에서 고유값과 고유벡터가 차원 축소 및 분류 문제에 어떻게 적용되는지 다루며, 이론과 실습을 모두 포괄한다.

기하학적 접근

• [7] Roger A. Horn, Charles R. Johnson, "Matrix Analysis," Cambridge University Press.

  • 행렬 이론의 기초부터 고급 주제까지 다루며, 고유값과 고유벡터의 기하학적 해석을 깊이 있게 설명한다. 수학적 rigor를 갖춘 교재로, 이론적 탐구를 원하는 독자에게 적합하다.

• [8] Carl D. Meyer, "Matrix Analysis and Applied Linear Algebra," SIAM.

  • 응용 중심의 접근법을 통해 고유값과 고유벡터의 실질적인 활용 방법을 소개하며, 다양한 예제를 포함한다. 이 책은 이론과 실습의 균형을 맞추어 제공한다.