선형 사상의 'ker’는 'kernel’의 줄임말로, 선형 사상에서 중요한 개념입니다. 고등학생 수준에서 이해하기 쉽게 설명하면 다음과 같습니다: Kernel (커널): 선형 사상 \( f: V \rightarrow W \)에 대해, 커널은 벡터 공간 \( V \)의 모든 원소 \( v \) 중에서 \( f(v) = 0 \) (즉, 선형 사상을 거쳐 0으로 매핑되는 원소들)의 집합을 의미합니다. 여기서 0은 벡터 공간 \( W \)의 영벡터입니다. 고유공간과 고유벡터의 관계: 고유벡터: 선형 변환 \( A \)에 대해, \( Av = \lambda v \)를 만족하는 벡터 \( v \)를 고유벡터라고 합니다. 여기서 \( \lambda \)는 고유값입니다. 고유공간: 특정 고유값 \( \lambda \)..