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고유벡터는 방향이 안 변하는 벡터다

선형대수의 끝판왕, 고유값과 고유벡터예요. 이름이 무시무시하지만 알맹이는 단순해요. 5강에서 행렬은 공간을 통째로 돌리고 늘이는 변환이라고 했죠. 그러면 대부분의 벡터는 변환을 거치면서 방향이 휙 틀어져요. 그런데 딱 몇몇 특별한 방향은 변환을 해도 안 틀어지고, 그냥 그 자리에서 늘어나거나 줄어들기만 해요. 그 안 틀어지는 방향이 고유벡터고, 얼마나 늘어났냐가 고유값이에요. 이게 전부예요. 그리고 이 둘이 5·6·7강에서 본 걸 한자리에 모아줘요.

먼저 '대부분은 틀어진다'를 봐요. 변환 A를 하나 걸어둘게요. 화살표 하나를 원을 따라 빙 돌려보세요. 원래 방향(흐린 화살표)이랑 변환된 방향(진한 화살표)을 같이 띄워놨어요. 대부분의 각도에서, 둘은 다른 쪽을 가리키죠. 변환이 그 벡터를 원래 직선에서 밀어내 버린 거예요. 위로 가던 게 비스듬히 가고, 오른쪽으로 가던 게 위로 들리고. 이게 보통이에요. 변환은 방향을 마구 바꿔놓죠.

vA·v
두 화살표 사이 각 = 10°
화살표를 원 따라 돌려보세요

그런데 계속 돌리다 보면, 어떤 특별한 각도에서 진한 화살표가 흐린 화살표랑 정확히 같은 직선 위에 딱 떨어져요. 방향이 그대로인 채로 길이만 변한 거예요. 바로 거기, 그 방향이 고유벡터예요. 변환이라는 격류 속에서도 안 휩쓸리고 제 직선을 지킨 방향이죠. 그 직선 위에서 얼마나 늘어났는지, 그 배수가 고유값이에요. 한번 찾아보세요. 보통 2차원이면 이런 방향이 두 개 나와요. 변환이 제멋대로인 것 같아도, 사실은 '이 방향들만은 안 건드린다'는 자기만의 축을 갖고 있는 거예요.

vA·v
λ₁ = 1.84 · λ₂ = 0.86
고유방향을 찾아 돌려보세요

고유값이 그 방향에서 정확히 뭘 하는지 봐요. 고유벡터 위에 올라타면, 변환은 그냥 '곱하기 몇'이에요. 고유값이 2면 그 방향으로 두 배 늘어나고, 0.5면 절반으로 줄고, 1이면 그대로예요. 음수면? 같은 직선 위에서 반대쪽으로 뒤집혀요. 방향(직선)은 지키되 앞뒤만 바뀌는 거죠. 슬라이더로 여러 변환을 만들면서 각 고유벡터의 고유값을 확인해 보세요. 복잡해 보이던 변환이, 고유벡터 방향에서만큼은 단순한 숫자 곱하기 하나로 쪼그라들어요.

a1.5
b0.5
c0.5
d1.5
λ₁ = 2.00λ₂ = 1.00

여기가 진짜 멋진 부분이에요. 격자를 원래 가로세로가 아니라 고유벡터 방향으로 다시 그려보면, 변환이 완전히 달라 보여요. 돌리는 것도, 비트는 것도 없이, 그냥 각 축을 제 고유값만큼 쭉 늘이는 것뿐이에요. 그 복잡하던 행렬이, 고유벡터를 축으로 삼은 좌표계에선 '축마다 곱하기 몇' 짜리 깔끔한 모양이 되는 거죠. 토글로 격자를 고유축에 맞춰 워프시켜 보세요. 고유벡터는 그 변환에게 가장 자연스러운 축이에요. 그 축에서 보면, 어떤 변환이든 제일 단순한 얼굴을 보여줘요.

A

그럼 이 방향들을 어떻게 찾을까요? 고유벡터 v는 'A를 건 결과가, 그냥 λ배 한 거랑 똑같은' 벡터예요. 식으로 Av = λv죠. 이걸 옮기면 (A − λI)v = 0이 돼요. 0이 아닌 벡터 v가 0으로 보내졌다는 건, 변환 (A − λI)가 공간을 짜부라뜨렸다는 뜻이에요. 7강 기억나죠? 그러면 그 행렬식이 0이어야 해요. 그래서 det(A − λI) = 0을 λ에 대해 풀면 고유값이 나와요. 6·7강의 '행렬식 0 = 납작 = 거꾸로 못 감'이 고유값을 찾는 열쇠였던 거예요. 덤으로, 행렬식은 고유값들을 전부 곱한 값이에요. 넓이 배율(6강)이 곧 각 축 늘인 배수의 곱이라는 거죠. 다 이어져요.

λ0.40
det(A − λI) = 0.66
det(A) = 1.58 = λ₁·λ₂ = 1.84·0.86
빠른 적용고유벡터는 변환이 제 직선 위에 그대로 두는 방향, 거기서 변환은 그냥 λ배 늘이기뿐이에요. 이게 그 시스템의 '자연스러운 축'이고요. 공학에서 이게 어디 나오냐면, 구조물이 떨리는 고유진동수, 재료의 주응력 방향, 데이터의 주성분(PCA), 안정성 판단(흔들면 커지나 λ>1 / 잦아드나 λ<1)까지 전부 고유값 얘기예요. 큰 선형 시스템을 만나면, 고유벡터를 찾는다는 건 그게 서로 독립된 단순한 늘이기들로 쪼개지는 방향을 찾는 거예요. 계산은 det(A − λI)=0으로(6·7강), 검산은 행렬식 = 고유값들의 곱으로.
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