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線形代数に関するsso775のブックマーク (6)

  • 基礎線形代数講座

    - 線形代数・回転の表現 - 株式会社 セガ 開発技術部 こちらからも↓PDFをダウンロードできます https://techblog.sega.jp/entry/2021/06/15/100000Read less

    基礎線形代数講座
  • 線形代数とは?初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST

    「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください(音は出ませんので安心してご覧ください)。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと

    線形代数とは?初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST
    sso775
    sso775 2021/02/11
    すげー大学生の頃に見たかった
  • ディープラーニングのための線形代数入門:一般的演算の初学者向けガイド | POSTD

    Jeremy Howardによる ディープラーニングの素晴らしいコース を受講している間、自分の前提知識がさびついてきているせいで、誤差逆伝播法のような概念が理解しにくくなっていることを認識しました。そこで、理解度を上げるべく、そうした概念に関するいくつかのWikiページをまとめてみることにしました。記事では、ディープラーニングでよく使われる線形代数演算のいくつかについて、ごく基的な事項をざっとご紹介します。 線形代数とは? ディープラーニングの文脈での線形代数とは、数の集合を同時に操作するための便利な手法を提供してくれる、数学的ツールボックスです。これらの数値を保持するためのベクトルや行列(スプレッドシート)のような構造体と、それらを加算、減算、乗算、および除算するための新しい規則を提供します。 線形代数が便利な理由 線形代数は、複雑な問題を単純で直感的に理解できる、計算効率の良い問

    ディープラーニングのための線形代数入門:一般的演算の初学者向けガイド | POSTD
  • ときわ台学/線形代数/中小ベクトル空間の定義

    ここからかなり抽象的な議論が多くなりますが,テンソルをきちんと理解するためには避けて通れません。 1.抽象ベクトル空間の定義 [1] ベクトル空間の厳密な定義から始めましょう。冒頭に 「体R」 という用語が出てきますが,これは実数と考えて読んでください。 集合Vが体R上の[#]ベクトル空間であるとは,次の2つの演算, ( I )和: Vの任意の2つの元 x,y からVの一つの元 z への対応, x,y  → z  または, x +y =z   (x,y ,z ∈ V)( II )スカラー倍: Vの任意の元x とスカラー(係数)と呼ばれる体R に属する元 a からVの元,z への対応 a,x → z  または, a・x =z   (y ,z ∈ V ,a ∈ R ) ↑ しばしば,積の演算記号・ は省略します。)が定義されていて,さらに以下の規則が成り立つことである。 「+ に対して V の

    sso775
    sso775 2010/12/14
    抽象ベクトル空間の定義から次元・基底まで
  • ときわ台学/線形代数/計量ベクトル空間

    内積の導入されたベクトル空間を「計量ベクトル空間」といいます。要するに,高校生のときに習った”幾何ベクトル” のことです。1章に示したベクトル空間の定義[#]だけでは,その”空間”という言葉にふさわしい幾何学的な内容はもっていませんでした。我々が普通,空間という言葉の響きから連想する長さ(距離),角度といった概念が,はじめに述べた抽象ベクトル空間の定義[#]には入ってないからです。ベクトル空間に内積と呼ばれる ”写像” を定義することでベクトル空間に幾何学的な意味を持たすことが可能になるのです。なぜ,このようなまわりくどい段取りを踏むのかと言うと,この内積の定義をいかようにもすり替えることで,ユークリッド空間,ユニタリ空間,さらには一般相対性理論などで活躍する非ユークリッド空間を統一的に解釈(=整理)できるからです。 1.内積の公理 [1] ベクトル空間 V の直積集合 (または単に直積)

    sso775
    sso775 2010/12/03
    内積、ノルム、正規直交基底とかそこらへん
  • 線形空間(ベクトル空間)

    sso775
    sso775 2010/12/03
    ノルム空間、ソボレフ空間
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