Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
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この記事の対象: ユーザーインターフェイスやグラフィックスを扱うデザイナとプログラマ 昔話から始まって恐縮ですが、私が3DCGプログラミングに触れたのは今から20年近く前、当時学生だった清水亮氏がプログラミング雑誌に投稿していた記事やプログラムを見掛けたのがきっかけだったと思います。私は残念ながら「神童」ではなかったのでベクトルや行列については「チンプンカンプン」でしたが、いずれ3DCGを扱ってみようという気になった事は確かです。 その当時と今では、ハードウェアの性能、ソフトウェアの規模、そこから生まれるCGの表現力、何れを取っても桁違いになってしまいました。が、ベクトルを伸ばして、回して、移動させて、という操作がコンピュータグラフィクスの基本である事は何一つ変わっていません。 20年前の昔、家庭のコンピュータでベクトルや行列の計算をして画面にポリゴンを描くなどという事に興じていたのは、一
線形代数Ｉ
授業ノート（のようなものの一部） † 2011〜2012年度にかけて、培風館「教養の線形代数（五訂版）」を用いて学類一年生向けに線形代数の授業を行いました（全３０回×７５分）。 そのときに公開していた授業ノートの一部です。 間違いなどを発見した場合には、コメントを残していただけると助かります。 線形代数Ｉ/行列 線形代数Ｉ/連立一次方程式 線形代数Ｉ/行列の階数 線形代数Ｉ/行列式 線形代数Ｉ/ベクトル空間と線形写像 線形代数Ｉ/内積 線形代数Ｉ/固有値と固有ベクトル 線形代数Ｉ/対角化（一般の場合） 線形代数Ｉ/発展：ケーリー・ハミルトンの定理（対角化不能の場合） 線形代数Ｉ/発展：広義固有空間の構造とジョルダン標準形 線形代数Ｉ/実対称行列の対角化
固有値
概要 2006年度前期輪講で発表した内容にそって説明を書く予定。 行列の、座標変換によって不変な性質を調べる。 座標変換によって不変な特徴量があるならば、その量こそが行列の本質を表す量なのではないか。 英語だとまさに、characteristic value、行列の“特性”値。 ちなみに、eigen はドイツ語起源の接頭語。 （英語だと own、「自分自身の」「自身に固有の」という感じの意味。 発音もドイツ語的にアイゲン。 というか、ドイツ語起源なので英語圏の人でも読めない場合があって、 エイジャンとかアイジャンとか読む人も。） 固有値の「固有」は「eigen」の訳語。 対角化、Jordan 標準形 行列の冪計算、指数計算 相似変換 「線形写像」で説明しましたが、 線形写像を行列で表すとき、 線形空間の座標系の取り方によって行列の形が変わります。 となると、線形写像の性質は、座標系の取り方
ベクトルと行列
最終更新日：2004年4月1日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
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線型代数
線型代数 : 線型変換 : 行列
