선형방정식(Linear Equation)과 선형시스템(Linear System)

항등 행렬(Identity Matrix)과 역행렬(Inverse Matrix)

선형결합(Linear Combination)

생성(Span)

행렬의 곱셈

선형독립과 선형종속(Linear Independence and Linear Dependence)부분공간(Subspace)

기저(Basis)와 차원(Dimension)

계수(Rank) 

선형변환(Linear Transformation)

전사함수(Onto, Surjective)

일대일함수(One-to-one, Injective)

내적(Inner Product, Dot Product)

벡터의 길이(Vector Norm)

단위벡터(Unit Vector)

직교벡터(Orthogonal Vectors)

Over-Determined System

최소제곱법(Least Squares)

정규방정식(Normal Equation)

Orthogonality와 Orthonormality

직교기저(Orthogonal Basis)와 

정규직교기저(Orthonormal Basis)

정사영(Orthogonal Projection)

그람-슈미트 직교화(Gram-Schmidt Orthogonalization)

고유벡터와 고유값 (Eigenvectors and eigenvalues)

QR분해(QR Factorization)

영공간(Null Space)

직교여공간(Orthogonal Complement)

특성방정식(Characteristic Equation)

대각화행렬(Diagonalizable matrix)

고유값 분해(Eigendecomposition)

대각화(Diagonalization)

대수 중복도와 기하 중복도(Algebraic multiplicity and geometric multiplicity)

특이값 분해(Singular Value Decomposition)

스펙트럴 정리(Spectral Theorem)

대칭행렬(Symmetric Matrix)

Positive Definite Matrix

주성분분석(Principal Component Analysis)

그람행렬(Gram Matrix)

Low-Rank Approximation

Dimension-Reducing Transformation

표본공간

사건

셈 원리(곱의 법칙)

이항계수