PYTHON×MATH Pythonで理解する線形代数の基礎
- 加藤公一 著
- 定価
- 3,080円(本体2,800円+税10%)
- 発売日
- 2026.1.23
- 判型
- B5変形
- 頁数
- 296ページ
- ISBN
- 978-4-297-15380-9 978-4-297-15381-6
サポート情報
概要
本書は、線形代数をPythonを用いて学習し、実世界の問題に応用する力を身につけることを目標としています。線形代数の基礎概念と計算方法を学び、Pythonで実装することで理解を深めます。Pythonを用いた学習には二つの意味があります。一つは、線形代数の計算を実装することで、具体的な問題や数式からPythonコードを作成する応用力を養うこと。もう一つは、Pythonを抽象的な線形代数の理解を助ける道具として利用することです。応用を目指しつつも、初期段階では紙とペンを使った手計算も重要視しており、手計算の方法を示すことで数学的な理解を深め、Pythonでの応用をスムーズにすることを狙っています。練習問題も手計算とPython計算の両方を用意しています。線形代数の定理の証明についても、通常の計算の延長線上にあると考え、多く取り上げています。証明を通じて、概念と計算方法のより深い理解を目指します。
こんな方にオススメ
- 線形代数をプログラミングしながら学び直したい方
- 手計算・証明も含めて線形代数を理解したいPythonユーザ
目次
第1章 Pythonの基本
- 1.1 Pythonのインストール
- 1.1.1 Windowsの場合
- 1.1.2 macOSの場合
- 1.1.3 Linuxの場合
- 1.2 Pythonの実行
- 1.2.1 対話実行環境
- 1.2.2 ファイル指定による実行
- 1.2.3 Jupyter Notebook
- 1.2.4 本書の記法について
- 1.3 Pythonのモジュールについて
- 1.4 外部モジュールの利用と仮想環境
- 1.4.1 macOSとLinuxの場合
- 1.4.2 Windowsの場合
- 1.4.3 仮想環境に入ってからの操作
- 1.4.4 外部モジュールのインストール
- 1.5 本書で使う外部モジュール
- 1.6 数値誤差について
- 1.7 NumPyの配列
- 1.7.1 配列の作成と基本操作
- 1.7.2 スライシング
- 1.7.3 ブロードキャスティング
第2章 平面と空間のベクトル
- 2.1 ベクトルの定義と計算
- 2.2 ベクトルの成分と位置ベクトル
- 2.3 内積
- 2.4 ベクトルによる直線の表現
- 2.5 外積
- 2.6 ベクトルによる平面の表現
第3章 ベクトルと行列
- 3.1 ベクトル・行列とその表記
- 3.2 行列の和とスカラー倍
- 3.3 ベクトルのノルムと内積
- 3.4 転置
- 3.5 行列の積
- 3.6 単位行列、逆行列
- 3.7 ブロック分割
- 3.8 行列と連立一次方程式
- 3.9 ランクと逆行列
第4章 行列式
- 4.1 置換
- 4.2 行列式
第5章 線形空間
- 5.1 線形独立と線形従属
- 5.2 線形空間と線形部分空間
- 5.3 基底
- 5.4 線形変換
- 5.5 正規直交基底
- 5.6 基底の変換
- 5.7 基底変換と線形変換の幾何的解釈
第6章 固有値と固有ベクトル
- 6.1 固有値と固有ベクトル
- 6.2 固有値・固有ベクトルの幾何的解釈
第7章 行列と数値計算
- 7.1 コンピュータで数値を扱うときの注意点
- 7.1.1 無限大と非数について
- 7.1.2 桁落ちについて
- 7.2 上三角行列と下三角行列
- 7.3 LU分解
- 7.4 既存ライブラリによるLU分解
- 7.5 数値計算と逆行列
- 7.6 行列と数値誤差
第8章 応用例
- 8.1 図形と画像の変形
- 8.2 三次元グラフィックスの処理
- 8.3 最小二乗法
- 8.3.1 二次関数の性質
- 8.3.2 一変数の場合の最小二乗法の計算
- 8.3.3 多変数の場合の最小二乗法の計算
- 8.4 主成分分析
プロフィール
加藤公一
現在、みずほ証券でデータ分析にかかわる業務に従事。東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程終了。博士(情報理工学博士)。主な著書に「機械学習のエッセンス」(SB クリエイティブ)がある。