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
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)
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
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
数学
線型代数
線型代数 : 線型変換 : 行列
