Last modified:2011/04/15 07:54:10 Keyword(s): References:[図書] [Pr.App] [Pr.Comment] [Pr.Cont.1] [Pr.Cont.2] [Pr.Cont.3] [Pr.Cont.4] [Pr.Cont.5] [Pr.Cont.6] [Pr.Cont.7] [Pr.Cont.8] [Pr.Cont.9] [Pr.Cont.A] [Pr.Cov.1] [Pr.Cov.2] [Pr.Cov.3] [Pr.Cov.4] [Pr.Def.1] [Pr.Def.2] [Pr.Def.3] [Pr.Def.4] [Pr.Def.5] [Pr.Def.6] [Pr.Def.7] [Pr.Def.9] [Pr.Disc.1] [Pr.Disc.2] [Pr.Disc.5] [Pr.Disc.6] [Pr.Disc.7] [Pr.
高校数学を学び直している社会人です。数学を学ぶ良い手順があれば教えてください。 線形代数と微分積分の理解をゴールとしています。 | ask.fmhttps://ask.fm/kamo_hiroyasu
高校の学習指導要領に沿って学ぶのは得策ではありません。大人になってからのやり直しとして学ぶには、学習指導要領のカリキュラムはあまりにも非効率だからです。同じ理由で、線形代数と微分積分がゴールでしたら、高校３年生レベルと大学学部前半レベルの重なる部分（特に、微分積分学）は大学のカリキュラムに準ずるほうだけで学んで二度手間を避けるのが良いでしょう。具体的には、今はいわゆる検定外教科書が何種類も出ていますので、その中から合うのを選んで読むところから始めるのが良いと思います。ただし、きっちり最後までやろうとはせず、途中で大学１年レベルの線形代数と微分積分の教科書に移りましょう。早すぎたと思ったら必要に応じて戻って補充すれば良いでしょう。
機械学習で固有値とか固有ベクトルで詰まった人は「キーポイント線形代数」がオススメ - EchizenBlog-Zwei
機械学習を学んでいる微分積分や線型代数の知識が必要になることが多い。どちらとも大学で学ぶ数学の基礎なので知っていて当然！・・・というのが理想だけれどなかなかそうはいかない。 特に線型代数で出てくる固有値や固有ベクトルはグラフマイニングや次元圧縮などで頻出する。そこで慌てて線型代数の教科書を開いてみても、どういう意味を持つ値なのかを解説している教科書は意外と少ない。 もうまた固有値かよ！わからないから勘弁してよ！そんなあなたにオススメなのが本書「キーポイント線形代数」。 本書は大抵の人が線型代数でハマる固有値、固有ベクトルとは何か？を図を用いてものすごく分かりやすく解説している、非常にオススメな入門書。もちろん基礎からバッチリ解説してあるので初心者でも安心して読める。 実のところ某プログラミングのためのなんちゃらより65536倍は分かりやすいと思うよ。
@@ -9,7 +9,7 @@ * [[なんでも|PSCS.Comment]] … 掲示板 !!リンク -* [[→ 公式ページへ|http://ssl.ohmsha.co.jp/cgi-bin/menu.cgi?ISBN=978-4-274-06775-4]] … シミュレーションスクリプトや補足編PDFのダウンロードなど. 詳細目次もこちらに. +* [[→ 公式ページへ|https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274067754/]] … シミュレーションスクリプトや補足編PDFのダウンロードなど. 詳細目次もこちらに. * [[→ プログラミングのための確率統計 in Haskell|http://note.golden-lucky.net/2010/12/1-2-3-4-5-6-16-16-16-16-16-16-246-135.html]] * [[
人生にある罠としての「線形代数と群の表現Ⅰ」
文系から見て謎な理系単語は幾つもあるが、その一つに「群」があると思う。歴史はガロアにまで遡るので浅くは無いが、社会科学分野では広く利用されているとは言えないので、大半の文系には縁が薄い。しかしSNSで定期的に目にする単語でもある。NHKの「オックスフォード白熱教室 第2回 シンメトリーのモンスターを追え」も群論の話だった。概要ぐらい知りたいところだ。 そういう動機でまず、図解・わかる○○○的な志賀浩二(1989)『群論への30講』を手にとってみた。しかし志賀(1989)は群論の基本的な概念や幾つかの具体的な群を丁寧に説明しているものの、応用につながる議論は薄い。群環と表現の部分も線形代数っぽい話に展開していくような雰囲気を出しつつ、少年ジャンプの連載打ち切り的な展開で終了してしまった。 本格的に群論を学ぶ気は無かったので志賀(1989)に特に不満は無かったが、SNSとは怖いところで『次に読
NVIDIA、線形代数ライブラリ「CULA」を発表 - CUDAに最適化し実装 | パソコン | マイコミジャーナル
NVIDIAは、業界標準の線形代数ライブラリ「LAPACK」をCUDA対応GPUに最適化、実装した「CULA」のベータ版の提供を、EM Photonicsが開始したことを明らかにした。 LAPACKはすでに数値物理学、構造力学、電子設計オートメーションなどのさまざまな分野で活用されているが、CULAを用いることにより、NVIDIAのGPU「Tesla」の性能を引き出すことが可能となり、クアッドコアCPU1個での処理に比べて最大10倍の処理性能向上を実現することが可能になるとしている。 スーパーコンピュータとしていち早くGPUコンピューティングを搭載した東京工業大学のTSUBAMEで知られる松岡聡教授は、CULAのリリースに対し、「TSUBAMEに代表されるマルチコアCPUとメニーコアGPUによるハイブリッドシステムは、ハイパフォーマンス・コンピューティング・アーキテクチャの進化の方向性とし
Masato Hagiwara (萩原正人)さんのツイート: "スタンフォード大学の機械学習コースの要点をまとめた「機械学習チートシート」の出来が素晴らしい https://t.co/MmT0eu4Nwt 教師あり学習・教師なし学習・深層学習・確率統計・微分積分線形代数などの要点が分かりやすくコンパクトにまとまっているカンペ集。"
スタンフォード大学の機械学習コースの要点をまとめた「機械学習チートシート」の出来が素晴らしい https://t.co/MmT0eu4Nwt 教師あり学習・教師なし学習・深層学習・確率統計・微分積分線形代数などの要点が分かりやすくコンパクトにまとまっているカンペ集。
線形代数って何？ | 大学1年生もバッチリ分かる線形代数入門
こんにちは、私はおぐえもん(@oguemon_com)と申します。 この連載では、理工系の大学生が 1 年次に受講する数学科目「線形代数」を解説します！ 大学の講義は、論理を求めるあまり初学者にとって意味不明になりがちです。そこで、厳密さ以上に「やさしさ」を追求して、理解に必要な要点をまとめました。これで新入生だけでなく再履中のアホでも分かるはずです。 今回の記事は、そもそも線形代数とは何かという話しか扱いません。線形代数の基本事項をざっくり復習したい人は次のページをご覧ください。
昨日の記事に対して、↓のようなお叱りのコメントを頂戴した。 sam 2010/12/05 00:26 なにやら揶揄されていますが、管理人さんが「お腹いっぱい」でも、それらの分野の初学者もいるわけですし、総花的なのが必ずしも悪いとは私は思えません。そこを批判するなら、代わりとなる複数の良書を挙げるのが建設的ではないですか？ まあ、書店に行けば中学・高校生向けの受験参考書なんていくらでもある＆毎年新刊が出るので、そのへんはご勘弁願うとして(個人的には「大学への数学」シリーズが好きなんですが)、線形代数なら、基礎 線形代数がわかりやすくていいと思いますよ。amazonでusedなら現在1円(+送料250円)で売ってますし。 このようにとてもわかりやすい参考書が1円(+送料250円)で売られているので、この分野はある意味供給過多になっているわけです。初学者なら、こういう本で勉強しなさいということで
はじめに 正比例関数 関数とは 正比例関数の重要な特徴 分配法則 結合法則 例 正比例関数のグラフと傾き のグラフ 傾き（勾配） 微分 増分から探る 微分は関数の正比例への近似 高校で習う定義式 微分、導関数、微分係数の言葉の違い 接線の方程式 微分のまとめ 微分の計算方法 導関数は「関数」 導関数や微分の別の表記 微分できないときもある スポンサーリンク 線形代数 正比例関数の拡張 多入力の関数 多入力多出力関数 行列の計算の仕方 n入力m出力 行列の重要な性質 分配法則 結合法則 線形性 グラフ 計算例 多入力（多次元）の微分 はじめに 多入力関数の微分（全微分） 多入力関数の導関数（偏導関数） 具体的な計算 （おまけ）接平面の方程式 勾配 多変数における便利な記法２ スポンサーリンク 発展：多入力多出力関数の微分 多入力多出力を線形近似から作る ベクトル場とスカラー場 ベクトル解析へ
今のゆとりはひどい。昔は小学１年で線形代数を学んでた 1 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2010/09/01(水) 18:49:09.99 ID:7xYsJ3dR0 言語も中学までで３ヶ国語必修だったしな。 職場を悩ますゆとり社員の処方せん 2 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2010/09/01(水) 18:50:03.42 ID:K7vFIhrs0 最近の小学校は図工の時間に人工知能作らないらしいな 3 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2010/09/01(水) 18:52:04.34 ID:7xYsJ3dR0 >>2 まじかよ…日本終わったな… 4 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2010/09/01(水) 18:52:29.94 ID:ItGN9Uk90 昔は算数の時間に特殊相対論習ったのに近頃の若いもんは
ＥＭＡＮの物理学・物理数学・線形代数とは何か
線形代数の「線形」の部分は「Linear」の訳である。 これは「線状の」つまり、線の形をしたという意味である。 ところで、一次関数のグラフは直線である。 二次関数になると曲線になってしまう。 というような形のグラフも直線である。 つまり「この分野では一次式のみを扱います」というニュアンスがここに込められているわけだ。 代数というのは、変数を記号で表して、そこに数値を代入して方程式を解いたりする学問である。 要するに線形代数とは「連立一次方程式」についての学問なのである。 正体が分かってしまうだけで随分と気が楽になるだろう。 注意： 現代では「線形」の意味も「代数」の意味ももっと抽象化されてしまっているので、 こんな不正確な説明を野放しにしておくわけにはいかないとばかりに多くの批判が来そうではある。 まあ、勉強を続けていればいずれ気付くときが来るだろう。 線形代数とは「連立一次方程式をいかに
出版企画以前から公開していた下書きです. 原稿 PDF のダウンロード (下書きのため誤りや抜けがあります) 冒頭 …… とりあえず雰囲気を見るにはこちら 全体 (約5MB) …… 7-Zipで圧縮されています (UNIX系ならp7zipが便利) 書籍との違い 素材(何をどんな方針で説明するか)は, 書籍＋補足編とおおむね共通 素材をただ積み上げた状態なので, むだに長かったり話が前後したりレベルが乱高下したり 6章(推定と検定)・7章(擬似乱数)・各章末のコラム(計算機実験)・イラストは未収録 誤りもありますから鵜呑みにはしないでください 未修正の誤り（抄） 4.3.1 冒頭の引用: 「議論」→「話」 FAQ 8.12 の回答冒頭: 「、各列の和が 1 にならなかったり」を削除 2008年（平成20年）11月3日版からの主な修正点 FAQ 1.16 中の T(x,y) → 2 x + y
大学1年生もバッチリ分かる線形代数入門
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！
目次 / 現代線形代数入門 / 再履修線形代数研究会
目次Table of Contents トップページ 記号一覧 レッスン 1 行列算 1.1 例から入門 1.2 行列の言葉 1.3 行列の相等 1.4 和 1.5 行列のスカラー倍 1.6 積 1.7 積の単位元 1.8 分配則 1.9 積の結合則と拡大結合則 1.10 逆行列 1.11 積の逆行列は逆行列の逆順の積 1.12 転置 1.13 和、スカラー倍、積の転置 1.14 共役と共役転置 1.15 和、スカラー倍、積の共役、共役転置 1.16 ブロック行列 1.17 ブロック行列の積 1.18 ブロック行列の転置公式 1.19 ブロック行列の和とスカラー倍 腕試し問題 レッスン 2 ベクトル空間と線形変換 2.1 行列算総括 2.2 ベクトル空間の公理 2.3 簡単な結果 2.4 ベクトル空間の例 2.5 集合論から Part I 2.6 線形変換（線形写像） 2.7 線形変換の例
Pythonで線形代数！ ～ベクトル編～
連載目次 前回は、漸化式の立て方と再帰呼び出しのプログラミングに取り組み、「現実の問題をどのようにして定式化するか」といった「考え方」についても学びました。 今回と次回は線形代数のプログラミングを見ていきます。前回と打って変わって、どちらかというと「計算をいかに効率よくこなすか」というお話が中心になります。そのために、NumPyの機能や関数を利用し、さまざまな計算を行う方法を紹介します。 この連載では既にNumPyの高度な機能も利用していますが、あらためて初歩から確実に身に付けていくことを目標とします。今回は主にベクトルを取り上げ、行列の取り扱いについては次回のテーマとします。 今回の練習問題としては、ある点から直線や平面までの距離を求めるプログラムと、視神経のニューロンの働きをシミュレートするプログラムに取り組みます。 なお、高校の数学ではベクトルを
KITAMURA, Hideya on Twitter: "経済界は自分たちが持っている威力を知らないのでしょうか。英数できる人材が欲しければ、SPIとかやめて線形代数と微積だけの試験を応募者に課して厳正な足切りをして、面接を全部英語でやりさえすれば、世の大学生も高校生ももっと英数やるし、あっという間に水準高くなると思いますけどね。"
経済界は自分たちが持っている威力を知らないのでしょうか。英数できる人材が欲しければ、SPIとかやめて線形代数と微積だけの試験を応募者に課して厳正な足切りをして、面接を全部英語でやりさえすれば、世の大学生も高校生ももっと英数やるし、あっという間に水準高くなると思いますけどね。
線形代数(信州大学)
ndroid NDKで使える線形代数ライブラリ（平たく言うとベクトルや行列演算などの2D,3Dグラフィックスの演算を行うライブラリ）を色々調べていたのだが、そのなかでもEigenの使い勝手がよさそうなので試しに使っているところ。OpenGLとの親和性も高く、使い勝手がよさそうなので今後使っていこうかと思っている。 Eigenの特徴は、テンプレートライブラリであること。つまり、ライブラリのビルドが不要で、ヘッダファイルを取り込むだけでプロジェクトで使える。これだとAndroid NDKのような特殊な環境（でもなくなってきた？）でもすんなり使える。 ただ、Android NDKで使える様にするにはちょっとした設定が必要なので、そのメモを兼ねて記録を残しておく。ここでは、Eigen 3.1.2、NDKr8eを使った。 ダウンロード～インストール Eigenの公式サイトから、たどってEigen 3
統計のための線形代数 ∼基本的な定理・性質から発展的なものまで∼ 永井 勇1 Last Modified : 平成 24 年 6 月 26 日 1広島大学大学院理学研究科数学専攻 目 次 0 概要 1 1 逆行列 1 1.1 和の逆行列
統計のための線形代数 ∼基本的な定理・性質から発展的なものまで∼ 永井 勇1 Last Modified : 平成 24 年 6 月 26 日 1広島大学大学院理学研究科数学専攻 目 次 0 概要 1 1 逆行列 1 1.1 和の逆行列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 分割行列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 行列式 (determinant) の性質 3 3 対角和 (trace) の性質 6 4 核空間と像空間 8 5 階数 (rank) の性質 8 6 正定値, 非負定値とは 9 7 固有値の大小
ラムダ計算とイプシロン計算を使って線形代数の計算 -- 随伴の例 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
「線形代数の難所とアダムとイブと矢印一元論」でベクトル空間の双対の話をして、「イプシロン計算ってなんですかぁ？ こんなもんですよぉ」でイプシロン計算を紹介しました。せっかくだから、例題をやっておこうかな。 内容： 前提と例題の説明 双対写像 ベクトルとコベクトルの対応 随伴写像 計算例 雑感 前提と例題の説明 ベクトル空間は常に有限次元、双対空間U*の定義は、多数派に従って「U上の線形形式の空間」としておきます。つまり、U* = Lin(U, K)（Kはスカラー体、Linは線形写像全体の空間を示す）。 ベクトル空間Uと双線形形式φ:U×U→Kを一緒にしたもの(U, φ)を考えます。ただし、φは次の非退化性を持つとします。 ∀y∈U.(φ(x, y) = 0) ならば、x = 0。 φは内積みたいなもんだから φ(x, y) = (x|y) と書きましょう。ただし、上の非退化性条件以外は一切
C++ Advent Calender 2014 13日目の記事です． 最初はマイペースに作成している自作ライブラリ内で使用しているメタプログラミングに関する技術の解説を行おうと考えていましたが、この分野は他に詳しい方々が詳細なスライドや記事を作成してくださっているのと、時間の都合等々で断念しました．代わりに、Advent Calender 3日目の5mingame2さんの紹介にもあったEigenやboost.ublasといった線形代数ライブラリのコンテナ毎の速度比較結果をまとめます． はじめに vectorやmatrixを利用した線形代数の処理を行いたい場合、内積や行列の積といった基本的な処理は自分で容易に記述することができますが、LU分解やSVD等の自分で実装するのは少し気が引ける処理を利用したい際に、どこかに良い線形代数ライブラリが無いかな～と探すことと思います．この時、C++が好き
大学に入って数学につまづく原因の1つに、練習問題の数が少ないことが挙げられるのではないだろうか。 振り返ってみれば、小学校時代から「算数」と言えば、計算ドリルだ。 高校になっても、とにかく問題の数をこなして、その中で数学の基礎力を身に付けてきた。 この計算ドリルの大学数学版が大阪府立大学から公開されている。 ■ 大阪府立大学 | webMathematicaで学ぶ大学数学 微積分の問題と、線形代数の問題が準備されている。 ↓微積分のページを見てみると、膨大な数の問題が準備されいていることがわかる。これでこそ「計算ドリル」。 ↓その中の問題のひとつ。Webのフォームに解答を入力する形式になっている。 ↓その場ですぐに、解答のチェックができる。解答が間違っていた場合には、解説PDFファイルへのリンクが表示される。いたせりつくせりだ。 ↓線形代数の問題は次のような感じ。 ↓線形代数には「シミュレ
【レベル別】線形代数オススメ参考書10選｜ぶく
皆さんこんにちは。このページを開いてくださったということは、少しでも線形代数を勉強したいと思っておられる方だと思います。本屋さんに行くと線形代数の参考書っていっぱいあってどれから読めばいいのかわかりませんよね。少なくとも大学1年生の当時の私はそうでした。今回は私の経験（私は数学専攻の博士課程を卒業し、また、博士課程在籍中には社会人向けの数学専門塾で線形代数や微分積分を教えていました）に基づいて、個人的にオススメな線形代数の参考書をレベル別に紹介したいと思います。少しでも参考になれば幸いです。 超初級レベル（中学・高校の数学が少しわかる方や文系の方向け）①数学ガールの秘密ノート/行列が描くもの（結城浩）
こんにちは、mucunです。 今回の記事では、線形代数の基本について紹介させていただきます。 別で機械学習の記事も書かせていただいてるのですが、 その補足のための記事となります。 線形代数とは 線形代数の説明については、下記記事に詳しく書いてありました。 （参考：線形代数とは何か、線形代数のおはなし） 線形代数は機械学習にて、一般的が概念として使われているものです。 特徴は、複数要素を１変数で表現するところです。 複数要素とは、「ベクトル」や「行列」と呼ばれるものです。 例えば、ある「ベクトル」と「ベクトル」の内積を取ろうとした場合、 線形代数の概念無しで式を表現すると、 $$y=\sum_{i = 1}^n w_ix_i$$という式になりますが、 線形代数の概念有りで式を表現すると、 $$y=w^Tx$$というスッキリした形で表現できます。 １つの変数に複数の要素が含まれるという概念があ
高校数学＋α：なっとくの線形代数
いまの大学低年次教育に求められていた text， 数学者がなかなか書くことができない，多くの大学生の親しめる text， と思います． 新しい概念や数学的な方法が生まれる歴史の話， 個別の例の中に含まれる一般性，など， よく工夫されているので， 経済系の学生にも読み易く，大いに助けになるに違いありません． ( from 恩師 F 先生の寸評 ) ■ 読者のためのガイド： ・ 線形代数を初めて学ぶ学生が，容易に単位を取れるだけでなく，楽しく学べて，なっとく しながら線形代数の本質が理解できることを念頭に置いて書かれた参考書です．全体像がイメージできたとき，人は‘なっとく’できます．その詳しい解説(公式見解)と全体の内容は 始めに（html）（PDF）と 目次（html）（PDF） および 索引（以下 PDF ）を見てもらうことにして，ここでは，「なっとくの線形代数」の工夫の跡を実際のペー
行列要素の四則演算を行う¶ サイズや要素の型が異なる配列の場合，要素同士の演算はできません． 例外発生時のメッセージは，OpenCV のバージョンによって異なります． #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> int main(int argc, char *argv[]) { // 3x3 の行列 cv::Mat m1 = (cv::Mat_<double>(3,3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9); std::cout << "m1=" << m1 << std::endl << std::endl; // 行列とスカラ cv::Mat m2 = m1+3; cv::Mat m3 = m1*3; // スケーリング cv::Mat m4 = m1/3; std::cout << "m2=" <<
線形代数学 目次
線形代数学 第0章 1節. 代数的性質 2節. 図形的性質 第1章 1節. 定義と例 2節. 和とスカラー倍 3節. 積 4節. 正則行列 5節. 写像としての行列 6節. 4元数 第2章 1節. 順列とその符号 2節. 行列式の定義 3節. 多重線形性と交代性 4節. 余因子行列 第3章 1節. 基本行列と基本形 2節. 階数とその性質 第4章 1節. 行列式を用いる解法 2節. 基本変形による方法 3節. 行列式と階数の関係 第5章 1節. 行列式を用いる解法 2節. 基本変形を用いる解法 3節. R2, R3における図形的意味 4節. 1次方程式系の解法の応用 5節. 階数再論 全内容PDF
線形代数Ｉ/連立一次方程式
連立一次方程式とは † どういう意味か？ 連立 ＝ 複数ある 一次方程式 ＝ 全ての項の次数が最大でも一次である方程式 「項」とは？ 項 ＋やーで繋がれたもの なら や の他、 を項と呼ぶことも 因子 積で繋がれたもの なら や 「次数」とは？ 項を構成する因子に「変数が」何個含まれているか 変数 , 定数 「一次」とは？ ０次 一次 ← 変数が１つ含まれたこういうやつ 二次 三次 …… ∴「項の次数が０次か一次の方程式が複数ある」＝「連立一次方程式」
線形代数の基礎¶ 機械学習の理論では線形代数で用いられる概念が多く登場します。 これらの概念を利用することで、複数の値や変数をまとめて扱うことができるようになり、数式を簡潔に表現できるようになります。 本章では、特に以下の概念を順番に紹介します スカラ・ベクトル・行列・テンソル ベクトル・行列の演算（加減算・スカラ倍・内積・行列積） 特別な行列（単位行列・逆行列） 多変数関数（線形結合，二次形式）とその微分 スカラ・ベクトル・行列・テンソル¶ まず始めに、スカラ、ベクトル、行列、テンソルという 4 つの言葉を解説します。 スカラ (scalar) は、2.5、-1、\(\sqrt{2}\)、\(\pi\)といった 1 つの値もしくは変数のことを指します。スカラは温度や身長といった単一の数量を表します。スカラ変数を表すには のように、太字や斜体にされていない文字を利用するのが一般的です。 \
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プログラミングのための線形代数 - プログラミングのための確率統計
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プログラミングのための線形代数 - 『プログラミングのための確率統計』非公式サポートページ
特異値分解 (SVD) と多次元解析 Greenacare, M.J. 特異値分解 (SVD) は線形代数におけるもっとも便利なツールのひとつだが，統計家向け教科書の多 くでは扱われていない。特...
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線形代数の教科書は1円で買えるという話 - やねうらおブログ(移転しました)
【正比例から】基礎からの微分と線形代数への再入門 - HELLO CYBERNETICS
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線形代数 — OpenCV-CookBook
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線形代数の基礎 — ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル