コース
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。
・ 初回閲覧の目安
ベクトル を回して と向きが揃う場所を探すと、そこが固有ベクトルの向きです。
変換
変換「のび」。入力ベクトル v は (2.0, 0.5)、向きは正の x 軸から 14.0 度。変換後のベクトル Av は (4.5, 3.0)、向きは正の x 軸から 33.7 度。まだ固有ベクトルの向きとは判定されていません。
このレッスンで触る →固有値・固有ベクトル
ベクトルを矢印と数の組の両面から捉え、足し算・スカラー倍・内積を図と成分計算の両方でできるようになる。目安 40分
線形結合が張る空間・1次独立と1次従属・基底の意味を図で掴み、基底を使って座標を読み替えられるようになる。目安 40分
行列を空間を変形させる線形写像として捉え、行列の積が変換の合成であることを理解し、非可換性まで説明できるようになる。目安 60分
連立方程式を直線の交差・列ベクトルのレシピ探しの2つの見方で捉え、掃き出し法で機械的に解けるようになる。目安 40分
行列式を変換による面積(体積)の拡大率として捉え、符号・det=0の意味を理解して計算できるようになる。目安 40分
逆行列を変換の巻き戻しとして理解し、行列式・ランクとの関係から存在条件を判定し計算できるようになる。目安 40分
多項式や関数までベクトルとして扱う抽象化を理解し、部分空間の判定条件(3点チェック)で次元・基底を扱えるようになる。目安 40分
射影を影として捉え、正射影の直交性から最小二乗法(正規方程式)を導いて計算できるようになる。目安 60分
固有値・固有ベクトルを「向きが変わらない方向」として図で見つけ、固有基底による対角化でAⁿの計算まで扱えるようになる。目安 40分
2次形式を対称行列と等高線の楕円・双曲線として捉え、スペクトル定理から共分散行列の主軸(固有ベクトル)を読み取れるようになる。目安 40分
任意の行列を回転・伸縮・回転(SVD)に分解する仕組みを理解し、共分散行列の固有ベクトルとしてPCAの主成分を計算できるようになる。目安 40分
固有ベクトルが不足して対角化できない行列の正体を理解し、一般固有ベクトルを使ってジョルダン標準形を組み立てられるようになる。目安 60分
ここで身につけた道具が、そのまま次の土台になります。大学コースはどれも第1章が無料です。