feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Linear-Algebra.md

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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-LIAL-001
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+title: Linear Algebra
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 last_reinforced: 2026-04-20
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[Linear-Algebra|Linear-Algebra]]
@@ -22,7 +31,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 2.  **왜 중요한가?**:
     *   딥러닝의 모든 학습과 추론은 결국 거대한 '행렬 곱셈'의 반복이기 때문임. (GPU 하드웨어가 이 연산에 목숨 거는 이유)
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 수동 계산 정책 위주의 순수 수학이었으나, 현대 정책은 수십억 개의 행렬 연산을 병렬 처리 정책으로 소화하는 '수치 해석학 및 계산 수학 정책'으로 패러다임이 바뀜(RL Update). ([[High-Performance Computing (HPC)|High-Performance Computing (HPC)]]와 연결)
 - **정책 변화(RL Update)**: 최근에는 단순한 실수 연산을 넘어, 양자 연산이나 희소 행렬(Sparse Matrix) 최적화 정책 등 하드웨어 효율 정책을 극대화하는 선형 대수 기법들이 주목받음.
 
@@ -30,3 +39,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Hardware|Hardware]], [[High-Performance Computing (HPC)|High-Performance Computing (HPC)]], Deep Learning (DL), [[Backpropagation|Backpropagation]], [[Gradient-Descent|Gradient-Descent]]
 - **Modern Tech/Tools**: NumPy, PyTorch (Tensor library), MATLAB, CuBLAS (NVIDIA).
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
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+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
+
+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |