線型代数―Linear Algebra 作者: 長谷川浩司出版社/メーカー: 日本評論社発売日: 2004/04メディア: 単行本購入: 5人 クリック: 71回この商品を含むブログ (6件) を見る 数学セミナーの連載のまとめ。連載記事のまとめの良いところは加筆修正をしたとは言え各講義の長さがほぼ一定となるところ。悪いところはそのために重要なところでもコンパクトにまとめなければならないところ。 さて、1973年の指導要領から高校にベクトル、行列、一次変換が導入された。著者は1963年生であることから、高校において線型代数を学んでいる新世代による著作である。この世代によって書かれている線型代数のテキストは、2次行列を詳しく扱う傾向がある。その影には 2次行列のすべて―新しい線型代数の学び方 (1976年) 作者: 石谷茂出版社/メーカー: 現代数学社発売日: 1976メディア: ? クリッ
線形代数の行列表現 - nopu@wiki
お膳立て 行列の代数構造は線形空間の理論とは別に定義されていることに注意する。 K : 体 X : K上の線形空間 Xの基底 即ち， 以下では，基底ベクトルを並べた行列Bもまた，「基底」と呼ぶ。 任意のに対して，xの基底Bによる表示あるいはxのB座標 と呼ばれるベクトルが唯一つ存在して， 基底ベクトルはXの元であるのに対し，成分を並べたベクトルはK^Nの元であることに注意！ Xの元xに対して，xのB-座標を対応させる線形写像 は，同型写像である。 これによって XをK^Nと同一視する。 従って特に，Xの内積としてK^Nの標準内積が入る。 例 特に， 注意 この同一視は，「基底の取り替え」ではない。 K^N の標準基底をと書くことにすると， これはXの一つの基底と同一視することができるが，一般の基底Bに対して だからである。 むしろ，後述の双対基底を並べた線形写像であり，その表現行列はである
線形代数に関する問題です。 - 2×2の行列(21)(11)で表わされる線形変換による、曲線3x^2+2xy=1の像の方程... - Yahoo!知恵袋
曲線Ｃ：3x^2+2xy=1・・・・① 線形変換をY=f(X)=AX A=(2.1) .....(1.1) Y=(u)....X=(x) ....(v).........(y) とする。 X=A^(-1)Y そこで、Ａの逆行列を求めると (2.1｜1.0)→(1.0｜1.-1)→(1.0｜.1..-1) (1.1｜0.1)....(1.1｜0.1).....(0.1｜-1..2) A^(-1)＝(..1.-1) ..............(-1..2) 従って、 x=u-v ・・・② y=-u+2v ・・・③ ②と③を①に代入して 3(u-v)^2+2(u-v)(-u+2v)=1 ∴u^2+v^2=1 これをｘ、ｙに置き換えて x^2+y^2=1・・・・・（答）
よくわかる線形代数と、 やさしく学べる線形代数を独習しました。 次に、問題集に取り組みたいのですが、 オススメの線形代数の問題集を教えてください。 いまのところ、 基本演習 線形代数 (基本演習ライブラリ) － 寺田 文行, 木村 宣昭 にしようかと思っています。 よろしくお願いいたします。
小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） on Twitter: "おお、これは凄すぎるな！理工系の基礎科目23講座がネットで無料で学び放題になってる！（動画教材）。PythonもJavaScript も微積分も線形代数も統計学もあるぞ！ 【JMOOC理工系基礎科目シリーズ】23講座 本日（4/… https://t.co/no06McsiFj"
おお、これは凄すぎるな！理工系の基礎科目23講座がネットで無料で学び放題になってる！（動画教材）。PythonもJavaScript も微積分も線形代数も統計学もあるぞ！ 【JMOOC理工系基礎科目シリーズ】23講座 本日（4/… https://t.co/no06McsiFj
前回の記事：tsujimotter.hatenablog.com 前回に引き続き、線形代数の復習編の記事です。今回は 双対空間 というものを導入したいと思います。 「線形写像を単体で考えるのではなく、全体を考えるとよい」というモチベーションのもと、 から への -線形写像全体のなす -線形空間 を導入しました。 今日は、特に として、線形空間 から への -線形写像全体のなす -線形空間 を考えたいと思います。 を の 双対空間 といいます。ちなみに、 の部分は、そのまま に置き換えても構いません。「数の集合」への写像であればよいです。 から のような数の集合に対する写像のことを 関数 と言います。 つまり、 は 上の線形関数全体を表す空間と言えますね。 実は の双対空間は、前回示したように -線形空間になります。関数の値の加法や 倍を使って、関数自身の加法や 倍を定義すれば良いわけですね
本稿は、線形代数を独学でやり直し勉強した時のメモです。せっかくなのでアウトプットしようと思って書き始めました。詳しくは第１回の説明をご参照ください。 今回は固有値・固有ベクトルについて説明します。固有値・固有ベクトルや次回ご説明予定の対角化は、線形代数のクライマックスであり、とても面白いところだと思います。 今回の記事では、まずは固有値・固有ベクトルの定義と意味について考えてみます。その後、固有値・固有ベクトルの算出方法についてご説明します。また、次回に、固有値・固有ベクトルの応用例として、対角化についてご説明をしたいと思います。今回と次回の説明により、固有値・固有ベクトルの凄さを理解していただけるのではないかと期待しています。 ちなみに、簡単に次回の予告だけしておきますと、実は、対角化は、単に同じ対象に対して見方を変えているだけ（座標の取り方を変えているだけ）なのです。つまり、一見複雑そ
講義資料を全世界に向けて無償で公開し、最高水準の理工系教育を全世界の共有財産とすべく提供するプラットフォームです
DSP System Toolbox™ は、MATLAB® と Simulink® で平均値、中央値、RMS 値およびピーク間の値などのストリーミング信号の統計を測定する機能を提供します。これらの信号に対して、指定した次元に沿った信号値の追加や信号値の dB スケールへの変換など、いくつかの操作を実行できます。 DSP System Toolbox システムでは、各種線形代数ブロックにより行列を操作することができます。たとえば、レビンソン・ダービン手法やコレスキー手法を使って一連の線形方程式を解く場合、Levinson-Durbin ブロックや Cholesky Solver ブロックを使用します。これらの手法は通常、ユール・ウォーカー AR 問題や線形予測符号化などのアプリケーションで使用されます。正方行列を上位と下位の成分に因数分解するには、LDL 分解、LU 分解および QR 分解な
線形代数を学ぶ理由 - Qiita
はじめに 少し前(2019年4月頃)に、「AI人材」という言葉がニュースを賑わせていました。「現在流行っているディープラーニングその他を使いこなせる人材」くらいの意味だと思いますが、こういうバズワードの例の漏れず、人によって意味が異なるようです。併せて「AI人材のために線形代数の教育をどうするか」ということも話題になっています。 線形代数という学問は、本来は極めて広く、かつ強力な分野ですが、とりあえずは「行列とベクトルの性質を調べる学問」と思っておけば良いです。理工系の大学生は、まず基礎解析とともに線形代数を学ぶと思います。そして、何に使うのかわからないまま「固有値」や「行列式」などの概念が出てきて、例えば試験で3行3列の行列の固有値、固有ベクトルを求め、4行4列の行列の行列式を求めたりしてイヤになって、そのまま身につかずに卒業してしまい、後で必要になって後悔する人が出てきたりします(例え
[swift]線形代数 - Qiita
自分の長期的な課題は数式処理と神経回路網だ。後者については、過去何度か挑戦しているが、最近の深層学習ブームのおかげで情報と道具が充実してきたので、またまた、挑戦する。 Accelerate Framework。以前は、CPUの演算アクセラレータを利用する手段でしたが、徐々に数値計算関連のものが追加されていて、今になって分かるのだが、神経回路網関連のものが徐々に用意されている。最上位はCoreMLということになると思うが自分で実装したいということで、線形代数関連を選択する。 BNNS ニューラルネットワーク Quadrature 積分 Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS) 線形代数 Sparse Solvers CBLASを利用した例が以下だ。 let kSize: Int32 = 15 let kSizeSize: Int = Int(kSize
![[swift]線形代数 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/03f6c511676e4a5063a1e91ec37f1833a79cde91/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-f625e957b80c4bd8dd47b724be996090.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCc3dpZnQlNUQlRTclQjclOUElRTUlQkQlQTIlRTQlQkIlQTMlRTYlOTUlQjAmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ21pZGRsZSZzPWExODJmNjg2MmJjMWEwMThhYmNmZWI4MGVmOWE0NWJm%26mark-x%3D142%26mark-y%3D151%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwbV95dWtpbyZ0eHQtY29sb3I9JTIzM0EzQzNDJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZmVmZWQwMDE4N2M1NWVlOTI3M2UyZTRjNDY3ZDdjOWE%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dcfef8d7770cce2e6aef72da0bca3f243)
ブックマークしました ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください Twitterで共有
どうも、木村（@kimu3_slime）です。 僕が線形代数学のアイデアとして面白いと思うことのひとつは、漸化式や線形常微分方程式を、線形空間、基底、固有ベクトルといった概念を使って解けることです。今回はそれを紹介します。 線形漸化式を解こうフィボナッチ数列(Fibonacci sequence)は、うさぎの繁殖について考える数学モデルで、高校数学で扱うこともあるのではないでしょうか。それは、次のようにして定まる数列\(\{a_n\}_{n \in \mathbb{N}}\)です。 \[ \begin{aligned}a_{n+2} = a_{n+1}+a_n,\quad a_1=1,a_2=1\end{aligned} \] 前の二項を足し合わせたものによって、新たな次の項が決まる。そしてその項によって、次々と数の列が定まっていきます。このような数列に関する方程式を、漸化式(recurs
TANIMURA Shogo on Twitter: "@kouheimorita 逆に、線形代数のような伝統的科目は、理系の学部であってすら「必要悪」のように見られがちだと思います。もっとファッショナブルなデータサイエンスとかベイズ統計とかやってくれよという機運が上からも下からも高まっていると思います。"
@kouheimorita 逆に、線形代数のような伝統的科目は、理系の学部であってすら「必要悪」のように見られがちだと思います。もっとファッショナブルなデータサイエンスとかベイズ統計とかやってくれよという機運が上からも下からも高まっていると思います。
線形代数
KIT数学ナビゲーションのページの中で線形代数に関するページを集めている．特に断らない限りベクトル，行列の成分はすべて実数であるとして説明する． ■行列 行列の定義 行ベクトル，列ベクトル，係数行列，列ベクトルを用いた行列の表し方，成分が複素数のベクトルと行列 行列の和 行列のスカラー倍 －Aの定義 行列の差 行列の積 行列の計算則 単位行列 零行列 正方行列 転置行列 対称行列 直交行列 ■線形変換 ベクトル空間（線形空間） n次元ベクトル空間 内積，成分が複素数の場合の内積 ベクトルの長さ(大きさ，絶対値) ベクトルの直交性 線形写像 線形写像の合成 単射・全射・全単射 1次変換 1次結合 回転行列 3次元の回転行列(x軸まわり) 1次独立と1次従属 n 個の n 次元列ベクトルが1次独立であるための必要十分条件 n 個の n 次元列ベクトルが1次従属であるための必要十分条件 部分空間
#線形代数 - 大学数学の授業ノート
授業内容 \(\;\) 線形代数 はベクトル空間と線形写像の性質を調べる学問で、代数学の一分野です。線形代数は大学数学の基礎というだけでなく、理系分野の多くの学問で頻繁に用いられます。前半では、行列とその演算の定義から始め、行列式、連立一次方程式の解法等を扱います。後半では、ベクトル空間と線形写像の概念に触れ、行列の対角化についてみます。理論的な面だけでなく、多くの例題や問題を交えながら線形代数の基礎について解説していきます。 \(\;\) キーワード : 行列、行列式、 連立一次方程式、 ベクトル空間、線形写像、内積、 行列の対角化 予備知識 : 特になし 授業ノート
線形代数で考えるモーションデブラー - Qiita
この記事は高知工科大学AdventCalender2017の20日目の記事です。 モーションデブラーとは 写真撮るときに、カメラや対象が動いた時におこるブレを取り除くこと。 で、本題に入る前に（ご存知かもしれませんが）ブレの発生について少し説明したいと思います。 ブレの発生 写真を撮る時、カメラはある程度の時間の光を集めて加算していき出力します。 この時間中に対象が動くと、異なる信号が加算されていくためブレが発生します。 簡単化のため等速直線運動を考え、運動方向をu軸にとってモデル化すると、 $$ b(u, v) = \int_{-T/2}^{T/2} x(u-Vt, v)~dt + n(u, v) $$ $b$ : ブレが発生している画像 $T$ : 露光時間 $x$ : 入力信号の関数 $V$ : 移動速度 $n$ : ノイズ となりますが、ディジタル画像は関数ではなくピクセルとして表
お知らせ 【重要なお知らせ】iOSアプリの運用および提供を2024年6月3日(月)を以て終了いたします。詳細は お知らせをご覧ください。 お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、イベントサーチAPIの提供方法の見直しを決定しました。2024年5月23日(木)より 「企業・法人」「コミュニティ及び個人」向けの2プランを提供開始いたします。ご利用にあたっては利用申請及び審査がございます。詳細はヘルプページをご確認ください。
梅崎直也 on Twitter: "#すうがくぶんか 今日の線形代数の世界の講座ではいよいよ双対空間の章に入りました。今日は双対空間の定義や例、双対基底などについて紹介しました。双対性は楽しいですね。 https://t.co/nnSb6JFwcP"
#すうがくぶんか 今日の線形代数の世界の講座ではいよいよ双対空間の章に入りました。今日は双対空間の定義や例、双対基底などについて紹介しました。双対性は楽しいですね。 https://t.co/nnSb6JFwcP
線形代数において解空間って何ですか？全然分かりません - 分かりません・・・ - Yahoo!知恵袋
文字通り“解からなる空間”のことです。よく線形代数で登場するものとしては微分方程式の解の集まりですね。 例えば微分方程式y´´+5y´+6=0をみたすようなy全体、すなわち{y|y´´+5y´+6=0}などが解空間と呼ばれmath. この集合は通常の加法とスカラー倍に関してベクトル空間になるので線形代数でも時々出て来math. ベクトル空間になることは、y=f(x)とy=g(x)が上の微分方程式の解ならy=f(x)+g(x)も解だし、y=cf(x)（cは実数）も解となりmath.これは簡単な練習問題なので確認してみてください。
ラックス線形代数―数値解析へのアプローチ
ウェブストアに1冊在庫がございます。（2023年12月13日 06時19分現在） 通常、ご注文翌日～2日後に出荷されます。 出荷予定日とご注意事項 ※上記を必ずご確認ください 【ご注意事項】 ※必ずお読みください ◆在庫数は刻々と変動しており、ご注文手続き中に減ることもございます。 ◆在庫数以上の数量をご注文の場合には、超過した分はお取り寄せとなり日数がかかります。入手できないこともございます。 ◆事情により出荷が遅れる場合がございます。 ◆お届け日のご指定は承っておりません。 ◆「帯」はお付けできない場合がございます。 ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。 ◆特に表記のない限り特典はありません。 ◆別冊解答などの付属品はお付けできない場合がございます。 ●店舗受取サービス（送料無料）もご利用いただけます。 ご注文ステップ「お届け先情報設定」にてお受け取り店をご指定ください。
ベクトル、行列、行列の多次元化→array v<-floor(runif(10)*10) # 行列を作るには、行数と列数を指定する n.row<-3 n.col<-4 m<-matrix(floor(runif(n.row*n.col)*10),n.row,n.col) # arrayを作るには、各軸の長さを指定する arr.dim<-c(2,3,4) a<-array(floor(runif(prod(arr.dim))*10),arr.dim) v m a > v [1] 8 3 5 6 4 7 3 6 2 8 > m [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 5 6 1 7 [2,] 9 2 2 0 [3,] 1 3 6 3 > a , , 1 [,1] [,2] [,3] [1,] 7 2 5 [2,] 8 4 3 , , 2 [,1] [,2] [,3] [1,] 8 5
1. 統計における相関係数 皆さんも，学生実験や，卒業研究で，データの解析を行うことになると思います．このときに，実践的な統計の知識が役に立ちます． 統計解析でよく出てくるのが「相関係数」です．これは，例えばとのデータの組, , , があるとして，このとき，との間にどの程度の「相関」があるか，を示したものです． 相関係数はの値をとり，に近いほど正の相関が高く，のとき，負の相関が高く，のとき，全く相関がない，と判断されます． と，言われてもピンときませんね． まず，具体的に見ていきましょう．次の2つの図では，最小2乗法で，に対するの近似直線を求めています．図1では，が変化してもはほとんど変化していません．したがって，相関係数は，と低くなっています（近似式は)． これに対して，図2では，が大きくなるにしたがって，も大きくなる，という傾向がみられます．この場合，相関係数はと高くなっています（近
理工系 線形代数入門
出版社からのお取り寄せとなります。 入荷までにおよそ1～3週間程度かかります。 ※商品によっては、品切れ等で入手できない場合がございます。 出荷予定日とご注意事項 ※上記を必ずご確認ください 【出荷までの期間】 ■通常、およそ1～3週間程度 【ご注意事項】 ※必ずお読みください ◆上記期間よりも日数がかかる場合がございます。 ◆お届け日のご指定は承っておりません。 ◆品切れ・絶版等により入手できない場合がございます。 ◆品切れ・絶版等の確認に2週間以上かかる場合がございます。 ◆「帯」はお付けできない場合がございます。 ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。 ◆特に表記のない限り特典はありません。 ◆別冊解答などの付属品はお付けできない場合がございます。 ◆店舗受取サービスはご利用いただけません。 【ご案内】 新型コロナウィルス感染拡大の影響により、出版社からのお取り寄せ品にお
【線形空間編】基底と次元と成分 | 大学1年生もバッチリ分かる線形代数入門
1次独立と1次従属の復習 基底 基底って何？ 標準基底 次元 成分 おわりに 1次独立と1次従属の復習 線形代数を勉強する中で嫌ほど聞いてきたことと思いますが、やっぱり重要なので 1 次独立と 1 次従属の定義について改めて触れましょう。ただし、ここでは線形空間としての定義について書くので、今までとはほんの少し異なります。 線形空間VVVの中にあるrrr個のベクトルa1,a2,...,ar\boldsymbol{a_1},\boldsymbol{a_2},...,\boldsymbol{a_r}a1,a2,...,arからなる、 1 次結合「x1a1+x2a2+...+xrarx_1\boldsymbol{a_1}+x_2\boldsymbol{a_2}+...+x_r\boldsymbol{a_r}x1a1+x2a2+...+xrar」について考えます。 1次独立とは
データ科学のための微分積分・線形代数: MATLABで体験する数学基礎 藤原 毅夫, 東京大学; 藤堂 眞治, 東京大学 東京大学出版会, 2021 ISBN: 978-4-13-062462-6; 言語: 日本語 パソコンで数学を理解しよう！自分の手を動かして証明や計算をする代わりに、MATLABを用いて描画や計算を行うことにより、より数学への理解が深められます。 ※MATLAB Central File Exchangeから本書で紹介されている計算プログラムをダウンロードできます。 「まえがき」より 近年、データ科学の重要性が叫ばれるようになった。科学技術分野だけでなく社会科学、社会技術の分野でも、統計解析、通信を含むデータ科学が重要な手段と理解されるようになってきたが、その基礎は数学にある。 著者らは現在、東京大学の経済学部その他の文系分野の学部3年生を対象とした微分積分、線形代数の
時代の最先端である人工知能（AI)や、ロボットを開発するエンジニアを志す方は多いでしょう。 しかし、専門性の高い職業であるため、「何から勉強したら良いのかわからない」「専門書を読んでも難解すぎて理解できない」などと、諦めかけてはいませんか？ 実はこれらの分野では、専門書を読むために必要な知識があるのです。 その中のひとつが、「線形代数（せんけいだいすう）」です。 特に、人工知能開発での機械学習やディープラーニング(深層学習)を行う上で、線形代数の知識は必須となります。 しかし、理工系の大学で数学を専門的に学んできた人でない限り、線形代数という言葉すら知らないということもあるでしょう。 線形代数は数学の中でも、さまざまな分野に応用がきく学問です。 ここでは、線形代数の基礎的な知識について説明していきます。 【線形代数の目的】機械学習には線形代数が必要？ 機械学習とは、人工知能における研究課題
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため，URLやアカウント、教室の記載は削除しております。 最終更新日：2024年4月1日 授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。 UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。 経済学や統計学、データ科学などにおいて必要とされる線形代数の基礎を学ぶ。二次元・三次元の線形写像と行列、固有値分解などを理解し、簡単な問題に応用できるようになることを目標とする。講義とMATLABを用いた演習を並行して進めることで実践で役立つ理解を目指す。
拡張フィボナッチ数列(k-ボナッチ数列 : 直前のk項の和)の一般項を線形代数とPythonで求める - Qiita
(スマホからだと数式が表示できない場合があるようなので、その場合はPCなどからご覧ください。申し訳ありません。) 拡張フィボナッチ数列とは？ フィボナッチ数列は、直前の2つの項を足して次の項を作る数列です。式で表すと、 \begin{cases} \begin{align} a_{n+2} &= a_{n+1} + a_{n}\\ a_0 &= 0\\ a_1 &= 1 \end{align} \end{cases} となります。これを拡張して直前の$k$個の項を足した数を次の項にしたものが拡張フィボナッチ数列です。名前を探しましたが、見つからなかったのでここでは $k$ -ボナッチ数列と呼ぶことにします。式で表すと、 \begin{cases} \begin{align} a_{n+k} &= a_{n+k-1}+a_{n+k-2}+\dots+a_{n}\\ &=\displaysty
学生図書館の本の多さに刺激を受けたので、線形代数の勉強を一週間前くらいから始めました。まずは、受験で使わなかった行列からです。 一冊目に読んだのはこれです。 まずはこの一冊から 意味がわかる線形代数 (BERET SCIENCE) 作者: 石井俊全 出版社/メーカー: ベレ出版 発売日: 2011/06/22 メディア: 単行本 購入: 1人 クリック: 5回 この商品を含むブログを見る 導入が非常にわかりやすかった。 第一章は連立一次方程式の行列を用いた解き方から始まるんですが、「なんだ、行列って単なる表記法の一つに過ぎないのか」とちょっと拍子抜けしました。 行列の入門書というと和の法則や積の法則から始まるものが多く、特に行列の場合掛け算は複雑なので、「なんでこんな掛け方するの？」という疑問が拭えませんでした。 でもこの本で「掃出し法」という連立一次方程式の解法を知って、あぁなるほどねと
第１回 平面分割と非交差経路 第２回 LGV公式 第３回 平面分割とシューア函数 第４回 ヤコビ-トゥルーディ公式 第５回 非交差経路とフェルミオン 第６回 ワイルの指標公式 第７回 マクマホンの公式 第８回 平面分割の対角断面 第９回 平面分割と非交差閉路 第１０回 ダイマー模型 第１１回 カステレイン行列 第１２回 有限正方格子上のダイマー模型 第１３回 パフ式とその使い方 第１４回 全域木の数え上げ 第１５回 全域木と完全マッチングの対応
講義資料を全世界に向けて無償で公開し、最高水準の理工系教育を全世界の共有財産とすべく提供するプラットフォームです
大学の線形代数で固有値・固有ベクトルを習ったのですが、先生はこれが飛行機の自動制御に役立つと言って - 大学の線形代数で固有値... - Yahoo!知恵袋
一般にシステムの数学的構造は行列で表すことが出来ます。これをシステム行列と呼び、システムの運動方程式の各係数を行列の形にまとめたものです。 このシステム行列の固有値によりシステムの固有振動モードの特性が分かります。 固有値は一般に複素数ですが、その実数部は減衰（発散）率、虚数部は固有振動数を表します。実数部が負なら減衰（安定）、正なら発散（不安定）となります。 固有ベクトルは、その振動モードのときのシステムの各状態パラメータ（飛行機で言えば姿勢角やその角速度など）がどのような振幅比でどのような位相関係で振動するかを表します。
『線形代数学新装版』(川久保勝夫)の感想(5レビュー) - ブクログ
作品紹介・あらすじ 本書は、大学の基礎教育科目として学ぶ線形代数学のテキストないしは自習書である。数学の基礎的な分野であるこの線形代数学を分かりやすく解説。取り扱った内容は、理工系の学部で通常扱われるものをおおよそカバーしている。
情報系大学院の出身です♪Webサイトやチラシ、冊子などのデザインや、システム開発などの経験があります。音楽が好きで、渋谷系サウンドが好物です！
「手を動かしてまなぶ 線形代数」レビュー｜みぽ
本記事では、藤岡敦 著「手を動かしてまなぶ 線形代数」（裳華房）のレビューを書いていきます。この本を買おうか悩んでいる方の参考になれば、幸いです。 書籍の概要理工系の大学1年生が、1年間で学ぶであろう線形代数の内容が取り上げられています。行列の基本事項からスタートし、対角化まで学ぶことができる本です。 高校数学が前提知識となりますが、大学受験の難問をすらすら解くような力量がなくても、この本を読み通すことは可能だと思います。 なぜ、この本なのか大学の教養数学であるため、線形代数の本は、以前から多数出版されていると思います。私も、学生時代に数冊購入しています。 しかし、なかでも「手を動かしてまなぶ 線形代数」は、特に取り組みやすく、初学者に優しい本であると感じました。 恐らく、その理由の一つは「高校と大学のギャップを埋めよう」という、この本のコンセプトにあると思います。 高校数学の参考書は、「
線形代数学Ｉ 行列・連立１次方程式・行列式
行列の計算および連立１次方程式、行列式について解説しています。 シラバス：https://risyu.jmk.ynu.ac.jp/gakumu_portal/public/Syllabus/DetailMain.aspx?lct_year=2020&lct_cd=6V1210I&je_cd=1 教科書『線形代数学...
「線形代数がわからなくてワークブックが読めない…」と感じているのはあなただけではありません。ベクトルや行列は統計検定２級では必要なかったので，大学で線形代数の勉強をしたことのない人にとっては準１級の勉強をするにあたっての障害になりやすいです。そこで，本稿では，中学までの数学と私の統計検定２級講座の内容を理解している人を想定して，線形代数をゼロから解説し，その応用として分散共分散行列とマハラノビス距離を最後に説明します。 ただし，大学１年の線形代数をすべて網羅すると，かなりの分量になってしまうため，一般的な線形代数のテキストに掲載されているような行列の連立方程式への応用，基底，ベクトル空間など，準１級に直接的に必要ない内容はカットしつつ，スペクトル分解に到達するのに必要な内容にしぼりました。 本稿だけでも学習が完結するように構成しましたが，本稿で学習の道筋を確認しつつ，専門書でより詳しく学習
理系大学で絶対に習う線形代数をわかりやすく、かつ論理的にまとめる。ちなみにそれをPythonで実装。たまに、Juliaで実装するかも。。。 ・Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書 -機械学習・深層学習に必要な基礎知識- ・世界基準MIT教科書 ストラング線形代数イントロダクション を基に線形代数を理解し、pythonで実装。 環境 ・JupyterNotebook ・言語：Python3, Julia1.4 線形結合(ベクトル入門) 線形結合はスカラー積とベクトル和によって構成される。 2つのスカラーをa,bとして、ベクトル和をv,wとする。 スカラー積は、
線形代数：商空間 - 商空間を数学的定義ではなく、噛み砕いた言葉で一言でいうとすれば、一体これはなんですか！？幾何学的な例... - Yahoo!知恵袋
線形空間 V の、部分空間 W による商空間 V/W とは、V における W の効果を０につぶしたものということです。 幾何学っぽく説明すると、例えば、V の次元を 3、W の次元を 1 とするなら、V/W の類別としては W と平行な直線の族ですが、これらを点につぶすと W と関わりがない部分の代数構造だけが反映して 2 次元の線形空間になります。（注意：V の中の特定の１つの平面につぶれるという意味ではありません。V 自体をつぶしているのですから、ある３次元空間内の平面を想像するのは間違いです） W の次元を 2 とするなら、V/W の類別としては W と平行な平面の族ですが、これらを点につぶすと W と関わりがない部分の代数構造だけが反映して 1 次元の線形空間となります。（注意：特定の１つの直線につぶれるという意味ではありません） これで「つぶす」「つぶれる」の気持ちがわかると思い
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
長谷川浩司，線形代数，日本評論社（2004） - 球面倶楽部 零八式 mark II
オススメの線形代数の問題演習を教えてください！ - OKWAVE
（線形代数・復習）双対空間 - tsujimotterのノートブック
線形代数の基礎 第12回 - 固有値・固有ベクトル - Qiita
2009年度 | 線形代数学第二Ａ Ａ - TOKYO TECH OCW
統計と線形代数 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
『技術者のための線形代数学 大学の基礎数学を本気で学ぶ（中井悦司）｜翔泳社の本』へのコメント
漸化式（フィボナッチ数列）を線形代数（線形空間、固有ベクトル）で解く方法を解説 | 趣味の大学数学
初心者のための線形代数勉強会(5) (2015/04/25 13:00〜)
Rで線形代数 Rで数学の色々をいじってみる - ryamadaのコンピュータ・数学メモ
線形代数学 – 生物・化学系大学生のための数学独学支援サイト
データ科学のための微分積分・線形代数: MATLABで体験する数学基礎
【線形代数の基礎】機械学習・ディープラーニングでも必須の演算
文科系のための線形代数・解析Ⅰ - 経済学部 - 東京大学授業カタログ
線形代数1 - culture19’s diary
数学セミナーの連載「線形代数と数え上げ」 - ryamadaのコンピュータ・数学メモ
2012年度 | 線形代数学第二Ｂ Ｔ - TOKYO TECH OCW
【連立方程式編】連立方程式と正則行列の関係 | 大学1年生もバッチリ分かる線形代数入門
ゼロからの線形代数【統計検定準１級のための数学⑤】 | とけたろうブログ
ベクトル入門 : 線形代数をPythonで<1> - Qiita