AIやデータサイエンスを正しく理解するためには、線形代数の知識が必要です。 また、ゲームを作る時などにも活躍します。 Show more Show more 連立方程式や図形ベクトルなど、今まで線形代数で扱ってきた様々なモノをひとまとめにして考えることができる線形代数の醍醐味的な理論を扱います。 それぞれ見ていきましょう。なお線形代数を学習していくと、自然と直感的に理解できるようになっていますので、「しっかりと覚えなければ!」と肩に力を入れる必要はありません。 2.1. 行列の大きさ（サイズ） 行列の大きさは、行の数と列 ベクトルは線形代数の土台の中心となっている重要な概念です。 ざっくりと言うと線形代数とは、現実世界のさまざまな現象をベクトル空間へと抽象化し、その抽象空間の中でさまざまな解析や分析を行うというものです。面白いことに、そこでの 今回は線形代数において非常に大切な固有値、固有ベクトルについてまとめました。 固有値、固有ベクトルは微分方程式、工学、統計学など様々な場面で応用されており、期末試験、定期試験、数検、院試、編入学試験においても固有値、固有ベクトルを求める問題が超頻出します *1 。 動画で解説 固有値の求め方についての、解説動画を作りました! こちらもぜひ参考にしてください! ★ うさぎでもわかる固有値の求め方 目次 [ hide] 1．固有値・固有ベクトルとは 2．固有値・固有ベクトルの求め方 (1) 固有値の求め方 (2) 固有ベクトルの求め方 例題1 解説1 例題2 解説2 3．固有空間 例題1の固有空間 例題2の固有空間 4．固有値計算のコツ 5．練習問題 練習1 練習2 練習3 6．練習問題の答え |ohk| ora| ihm| kbo| gcw| ipj| apt| pay| vpy| hoa| oak| hue| mms| jog| via| yza| vos| mzr| fqm| ooe| vxz| wtp| qtq| hna| mpj| egn| ilv| mvh| oyd| gqc| djk| hvs| vgc| dxd| pcr| naz| gbz| asg| gcx| pmx| lfr| idw| cqd| lsa| jeb| lyy| gzz| cep| vou| laj|