수학 기호, Tex, 의미에 대해 표 표현

그리스 알파벳 기호

그리스 문자	TeX 코드	수학적 의미
α (알파)	\alpha	각도, 회전 각도 등 물리학에서 사용됨
β (베타)	\beta	회전, 기울기, 선형 회귀에서 경사도
γ (감마)	\gamma	감마 함수, 이득, 각 가속도
δ (델타)	\delta	변화량 (특히 미적분에서 사용), Kronecker 델타
ε (엡실론)	\epsilon 또는 \varepsilon	작은 양, 오차, 전자기학의 유전율
ζ (제타)	\zeta	감쇠 계수, 리만 제타 함수
η (에타)	\eta	효율, 점성
θ (세타)	\theta	각도, 위상, 평면 극좌표의 각도 변수
κ (카파)	\kappa	곡률, 비열비
λ (람다)	\lambda	고유값, 파장, Lagrange 승수
μ (뮤)	\mu	평균, 마찰 계수, 자기장 상수
ν (뉴)	\nu	주파수, 뉴턴 점성 계수
ξ (크사이)	\xi	난류에서의 동적 변수, 임의의 변수
π (파이)	\pi	원주율 (3.14159...), 확률론에서 사용
ρ (로)	\rho	밀도, 전하 밀도
σ (시그마)	\sigma	표준 편차, 합계, 표면 장력
τ (타우)	\tau	시간 상수, 토크
φ (파이)	\phi 또는 \varphi	각도, 전위, 전자기학에서 플럭스
χ (카이)	\chi	통계학에서 카이 제곱, 자화율
ψ (프사이)	\psi	양자역학에서 파동 함수
ω (오메가)	\omega	각속도, 주기함수에서의 각주파수

대문자 그리스 문자 의미

그리스 문자	TeX 코드	수학적 의미
Α (알파)	\Alpha	사용 빈도 낮음
Β (베타)	\Beta	사용 빈도 낮음
Γ (감마)	\Gamma	감마 함수, 그린 함수, 특수 함수
Δ (델타)	\Delta	변화량, 행렬식, 랩라스 연산자
Ε (엡실론)	\Epsilon	사용 빈도 낮음
Ζ (제타)	\Zeta	리만 제타 함수
Η (에타)	\Eta	사용 빈도 낮음
Θ (세타)	\Theta	중력 상수, 수학적 큰-O 표기법
Ι (요타)	\Iota	사용 빈도 낮음
Κ (카파)	\Kappa	곡률
Λ (람다)	\Lambda	고유값, 우주 상수
Μ (뮤)	\Mu	자기장 상수, 마찰 계수
Ν (뉴)	\Nu	사용 빈도 낮음
Ξ (크사이)	\Xi	제타 함수, 임의의 변수
Ο (오미크론)	\Omicron	사용 빈도 낮음
Π (파이)	\Pi	곱셈 기호, 파이 연산자
Ρ (로)	\Rho	밀도
Σ (시그마)	\Sigma	합계 기호, 표준 편차
Τ (타우)	\Tau	사용 빈도 낮음
Φ (파이)	\Phi	플럭스, 양자역학에서의 전위
Χ (카이)	\Chi	자화율
Ψ (프사이)	\Psi	양자역학에서 파동 함수
Ω (오메가)	\Omega	저항, 고유 주파수

벡터와 행렬에서 그리스 문자

소문자 그리스 문자

그리스 문자	TeX 코드	수학적 의미 (벡터/행렬 관련)
α (알파)	\alpha	스칼라 계수, 각도
β (베타)	\beta	회전 각도, 기울기
γ (감마)	\gamma	변형률, 각 가속도
δ (델타)	\delta	미세 변화량, 작은 변위
ε (엡실론)	\epsilon	작고 임의의 값 (오차, 공차)
θ (세타)	\theta	회전 각도, 기울기 벡터
λ (람다)	\lambda	고유값 (eigenvalue), 행렬 연산에서의 계수
μ (뮤)	\mu	평균 벡터, 벡터의 중심성
ν (뉴)	\nu	속도 벡터
ξ (크사이)	\xi	무작위 벡터, 난수 벡터
ρ (로)	\rho	밀도 벡터, 거리 함수
σ (시그마)	\sigma	표준 편차 벡터, 변환 행렬
φ (파이)	\phi	퍼텐셜 벡터
ψ (프사이)	\psi	파동 벡터, 양자 상태 벡터
ω (오메가)	\omega	각속도 벡터

대문자 그리스 문자

그리스 문자	TeX 코드	수학적 의미 (벡터/행렬 관련)
Γ (감마)	\Gamma	변형률 텐서, 그린 함수
Δ (델타)	\Delta	변화 행렬, 차이 연산
Θ (세타)	\Theta	각 행렬, 회전 행렬
Λ (람다)	\Lambda	대각 행렬의 고유값들
Σ (시그마)	\Sigma	공분산 행렬, 합계 행렬
Ω (오메가)	\Omega	각속도 텐서, 저항 행렬

예시 수식

1. 고유값 방정식:

$$\mathbf{A} \mathbf{v} = \lambda \mathbf{v}$$

여기서 $\lambda$는 행렬 $\mathbf{A}$의 고유값.

1. 공분산 행렬:

$$\mathbf{\Sigma} = \frac{1}{N-1} \sum_{i=1}^{N} (\mathbf{x}_i - \mathbf{\mu})(\mathbf{x}_i - \mathbf{\mu})^\top$$

여기서 $\mathbf{\mu}$는 평균 벡터, $\mathbf{\Sigma}$는 공분산 행렬.

1. 각속도 벡터:

$$\mathbf{\omega} = \begin{pmatrix} \omega_x \\ \omega_y \\ \omega_z \end{pmatrix}$$

$\mathbf{\omega}$는 3차원 공간에서의 각속도 벡터.