선형대수 탐구LINEAR ALGEBRA PLAYGROUND
수학적 모델링 · 탐구 활동

행렬로 보는
변화와 예측의 수학

마르코프 체인의 시청률 예측부터 고윳값·대각화, 이차곡선 분류, 그리고 구글을 만든 PageRank·HITS 알고리즘까지 — 행렬이 세상을 어떻게 모델링하는지 직접 체험해 봅시다.

교과서 흐름을 따라 카드를 클릭해 활동을 체험해 보세요!
1

마르코프 체인

현재 상태로 미래를 예측하는 확률 모델. 추이행렬 P를 거듭 곱하면 어디로 수렴할까요?

SIMULATIONP ⨯ X

시청률 시뮬레이터

채널 간 이동 확률을 조절하며 매년 시청자 비율이 어떻게 변하고 안정상태로 수렴하는지 관찰합니다.

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SOLVER(P−I)X=0

안정상태 계산기

장기적으로 도달하는 확률 분포를 구하고, 어느 행을 교체해도 되는 이유까지 확인합니다.

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2

고윳값과 고유벡터

변환해도 방향이 변하지 않는 특별한 벡터. Ax = λx 를 시각적으로 탐구합니다.

VISUALIZERAx = λx

고유벡터 시각화

2×2 행렬이 벡터를 어떻게 변환하는지 보고, 방향이 유지되는 고유벡터와 고윳값을 찾습니다.

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CLASSIFIERx² + bxy + y²

이차곡선 분류기

교차항이 있는 이차식을 직교대각화해 표준형으로 바꾸고, 고윳값 부호로 타원·쌍곡선을 판별합니다.

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3

웹을 정렬하는 알고리즘

행렬의 거듭제곱이 어떻게 검색엔진을 만들었을까요? PageRank와 HITS를 비교 체험합니다.

ALGORITHMPR(j)

PageRank 시뮬레이터

웹페이지 링크를 직접 만들고, "투표권을 나눠주는" 점수가 반복으로 수렴하는 모습을 관찰합니다.

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ALGORITHMAᵀA

HITS 허브·권위 분석

인접행렬을 토글하며 허브 점수와 권위 점수가 (AᵀA) 반복으로 어떻게 결정되는지 확인합니다.

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