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아핀 변환 📂행렬대수

아핀 변환

정의

쉬운 정의

행렬 AA벡터 b\mathbf{b} 이 주어져 있다고 하자. 다음과 같이 벡터 x\mathbf{x}AA 를 곱하고 b\mathbf{b} 를 더하는 변환아핀 변환이라 한다. xAx+b \mathbf{x} \mapsto A \mathbf{x} + \mathbf{b}

어려운 정의 1

벡터공간 VV 에서 정의된 f:VVf : V \to V 가 아무 스칼라 λ\lambda 에 대해 다음을 만족하면 ff아핀 변환Affine transform이라 한다. f(λx+[1λ]y)=λf(x)+[1λ]f(y) f \left( \lambda x + \left[ 1 - \lambda \right] y \right) = \lambda f (x) + \left[ 1 - \lambda \right] f (y)

설명

특히 머신러닝이나 기하학의 맥락에서 행렬 AA 를 곱한다는 것은 회전변환을 비롯한 일차변환을 취한다는 것이고, 벡터 b\mathbf{b} 를 더한다는 것은 평행이동translation을 의미한다.

수학에 친숙한 분야에서 아핀 변환이라는 표현은 사실상 그냥 어떤 행렬을 곱한다는 의미로 쓰이는 경우가 많은데, y=Ax+b\mathbf{y} = A \mathbf{x} + \mathbf{b} 와 같은 아핀 변환은 블럭 행렬 폼으로 생각했을 때 두 벡터 y\mathbf{y}x\mathbf{x} 의 가장 아래에 11 을 추가해서 다음과 같이 나타내도 상관 없기 때문이다. [y1]=[Ab0T1][x1]=[Ax+b1] \begin{bmatrix} \mathbf{y} \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} A & \mathbf{b} \\ \mathbf{0}^{T} & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \mathbf{x} \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} A \mathbf{x} + \mathbf{b} \\ 1 \end{bmatrix}


  1. Aggarwal. (2020). Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: p43. ↩︎