Linear-algebra-II のバックアップ(No.22)

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  • 1 (2017-07-07 (金) 13:18:46)
  • 2 (2017-07-07 (金) 13:31:17)
  • 3 (2017-07-07 (金) 15:31:00)
  • 4 (2017-07-18 (火) 06:35:53)
  • 5 (2017-08-22 (火) 12:06:16)
  • 6 (2017-08-22 (火) 13:23:55)
  • 7 (2017-08-31 (木) 15:43:09)
  • 8 (2017-08-31 (木) 18:53:07)
  • 9 (2017-08-31 (木) 19:03:23)
  • 10 (2017-09-01 (金) 12:58:22)
  • 11 (2017-09-04 (月) 16:03:06)
  • 12 (2017-09-28 (木) 17:12:40)
  • 13 (2017-10-13 (金) 15:27:01)
  • 14 (2017-10-13 (金) 16:02:09)
  • 15 (2017-10-13 (金) 16:28:29)
  • 16 (2018-08-15 (水) 21:03:34)
  • 17 (2018-08-27 (月) 19:11:02)
  • 18 (2018-08-29 (水) 13:30:35)
  • 19 (2018-09-12 (水) 12:30:34)
  • 20 (2018-09-12 (水) 12:42:16)
  • 21 (2018-09-12 (水) 16:05:29)
  • 22 (2018-09-13 (木) 10:24:27)
  • 23 (2018-09-13 (木) 17:26:46)
  • 24 (2019-09-11 (水) 13:26:50)
  • 25 (2019-09-11 (水) 14:39:18)
  • 26 (2019-09-11 (水) 14:40:27)
  • 27 (2019-09-22 (日) 17:22:02)
  • 28 (2019-09-22 (日) 18:03:36)
  • 29 (2019-11-07 (木) 16:49:00)
  • 30 (2019-11-08 (金) 11:05:33)
  • 31 (2019-11-08 (金) 11:41:25)

線形代数 II (2018)

内容

ベクトル空間の初歩と行列の対角化を習得する.

シラバス

連絡事項

• 中間試験
  • 日程:7回目(10/30)の授業
  • 範囲:5章-7章
• 期末試験
  • 日程:15回目(12/25)の授業
  • 範囲:7章-8章

教科書

• 学術図書出版社 新基礎コース 線形代数(2018)

• 分からない場合やより発展した話については以下もご参考ください.
  • プログラミングのための線形代数
  • 統計のための行列代数 下

講義資料

オリエンテーション

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演習(6回予定)

1. 平面/空間ベクトルと内積, 外積(9/25)
   term2_excise1.pdf
2. ベクトル空間, ベクトルの１次独立と１次従属, 基底と次元(10/9)
   term2_excise2.pdf
3. 基底の取り換え, 直交基底, シュミットの直交化法(10/23)
   term2_excise3.pdf
4. 線形変換と行列表現(11/13)
   term2_excise4.pdf
5. 固有値と固有ベクトル(11/27)
   term2_excise5.pdf
6. 行列の対角化(12/11)
   term2_excise6.pdf

レポート(6-8回予定)

• 評価基準

1. 平面/空間ベクトルと内積, 外積(9/25提出)
   term2_report1.pdf
2. ベクトル空間, ベクトルの１次独立と１次従属, 基底と次元(10/9提出)
   term2_report2.pdf
3. 基底の取り換え, 直交基底, シュミットの直交化法(10/23提出)
   term2_report3.pdf
4. 線形変換と行列表現(11/13提出)
   term2_report4.pdf
5. 固有値と固有ベクトル(11/27提出)
   term2_report5.pdf
6. 行列の対角化, 基底の線形変換(12/11提出)
   term2_report6.pdf
7. 直交行列, 対称行列の対角化(未定)
   
8. 共線性, 直線と平面の方程式, 正射影(未定)

参考資料

• 作図用ツール(外部)
  講義資料はpython matplotlibを用いて作成しています.
  作図ツールとしては以下のものが使いやすいです.
  
  1. gnuplotの初歩 by graph@pc-physics.com
     gnuplotは科学技術計算でよく使われる作図ツールです.
     ベクトルはset arrow命令で書くことができます.
  2. Pythonのmatplotlibを使ってデータを可視化する方法 by Deep Age
     pythonを使いたい場合はご自身のPCにJupytrをインストールしてください.
     ベクトルはmatplotlib.pyplot.quiverで書くことができます.
     pythonはデータの統計処理や機械学習などにも使えます. そちらに興味がある方は遊んでみてください.

連絡先

e-mail: kmatsu.odmath(a t)gmail.com (a t)は"@"に変えてください.