러스트로 만드는 수학 및 과학 계산 라이브러리 시리즈 - 3편: QR 분해, SVD(특이값 분해), 고유값 문제 해결

지난 글에서 우리는 LU 분해를 통해 역행렬, 선형 방정식 풀이를 구현하며 선형대수의 기반 기능을 갖추었습니다. 이제 한 단계 더 나아가 QR 분해(Orthogonal Decomposition), SVD(특이값 분해, Singular Value Decomposition), 고유값/고유벡터(Eigenvalue/Eigenvector) 문제 해결 등의 고급 연산에 도전하겠습니다.이러한 연산은 머신러닝(주성분 분석, 차원 축소), 신호처리(잡음 제거, 이미지 압축), 물리/공학 시뮬레이션(시스템 동작 분석) 등 매우 광범위한 영역에서 핵심 도구로 사용됩니다. 이번 글에서는 기초 구현과 개념 위주로 접근하며, 최적화와 수치안정성을 최대한 고려하려고 합니다.목표 연산 정리QR 분해(QR Decomposition):..