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線形代数

行列を「空間を変形させる操作」として、ドラッグしながら体で理解する。ML・データサイエンスの土台。

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1章 ベクトル — 矢印・数の組・座標

  1. ベクトルとは何か無料
  2. ベクトルを使う — 内積と成分計算無料

2章 線形結合・張る空間・基底

  1. 線形結合・張る空間・基底無料
  2. 基底を使う — 座標の読み替え無料

3章 行列 = 線形変換

  1. 行列 = 線形変換無料
  2. 変換を使う — 合成と非可換無料
  3. 総合演習① ベクトル〜線形変換総合演習無料

4章 連立1次方程式と掃き出し法

  1. 連立方程式 = ベクトルの交差プレミアム
  2. 掃き出し法をステップ実行するプレミアム

5章 行列式 — 面積・体積の拡大率

  1. 行列式 — 面積の拡大率を触るプレミアム
  2. 行列式を使う — 計算・符号・det=0プレミアム

6章 逆行列・ランク

  1. 逆行列・連立方程式・ランクプレミアム
  2. 逆行列を使う — 公式と復元可能性プレミアム

7章 ベクトル空間(抽象化)

  1. ベクトル空間 — 矢印でないベクトルプレミアム
  2. 部分空間・次元を判定するプレミアム

8章 内積・直交性・射影

  1. 射影 — 影で分解するプレミアム
  2. 最小二乗法 — 届かない点への最短プレミアム
  3. 総合演習② 連立〜射影総合演習プレミアム

9章 固有値・固有ベクトル・対角化

  1. 固有値・固有ベクトルプレミアム
  2. 対角化 — 変換を伸縮に分解するプレミアム

10章 対称行列・2次形式・スペクトル定理

  1. 2次形式 — 等高線と単位円の像プレミアム
  2. スペクトル定理と共分散行列プレミアム

11章 特異値分解(SVD)と主成分分析(PCA)

  1. SVD — どんな行列も回転・伸縮・回転プレミアム
  2. PCA — データの主方向を探すプレミアム

12章 ジョルダン標準形(発展・院試)

  1. 対角化できない行列の正体プレミアム
  2. ジョルダン標準形を組み立てるプレミアム
  3. 総合演習③ 固有値〜ジョルダン総合演習プレミアム