タイトル
時間割番号: 7021200401
線形代数
 
担当教員
来嶋 秀治[KIJIMA Shuji]
開講学部等 データサイエンス学部 対象年次   単位数 2
開講時期 秋学期 開講曜時 水2 クラス (必修)
ナンバリング DSST11004
授業形態 対面授業
授業の目的と概要  
目的
多変量解析法や機械学習法を数理的に理解するために必須となる線形代数の基本的事項を理解する。

概要
線形代数とは、ベクトル空間と線形変換に関する学問である。本授業では、線形代数の基本的事項に加えて、データサイエンス、特に多変量解析法や機械学習で頻出する事項について講述する。
 
授業の到達目標  
1.ベクトル空間や線形変換などの数理的側面を理解する
2.逆行列、行列式、固有値・固有ベクトルの数理的側面を理解する
3.多変量解析法や機械学習法で頻出する対称行列の性質を理解する
 
授業計画  
No内容
第1回 行列の転置とトレースの性質
第2回 逆行列の性質
第3回 基本変形と基本行列
第4回 基本変形と逆行列
第5回 ランク標準形、ベクトル微分
第6回 ベクトル空間1
第7回 ベクトル空間2
第8回 シュミットの直交化法
第9回 行列のランク
第10回 行列式
第11回 射影と射影行列
第12回 固有値と固有ベクトル
第13回 対称行列の固有値と固有ベクトル
第14回 特異値分解
第15回 まとめ
 
事前学習・事後学習など授業時間外の学習  
自身の理解度に沿って、わからないところは教科書、参考書の該当箇所を納得のいくまで繰り返し読み、参考書や大学院入試問題集の問題などを解いて確認することが望ましい。第1セメスターの線形代数への招待を復習し、第2セメスターの線形代数演習の演習問題を解くことを推奨する。
 
成績評価の方法  
最終テスト(100%)で評価し、成績をつける。(状況によって、レポートや発表などに変更することがある)
 
成績評価の基準  
4x4以下の行列の、ランク、行列式、逆行列、余因子展開、対角化計算とべき演算への応用、の諸問題が完答できれば、優(85点程度)。さらに、線形空間、射影行列、特異値分解など、講義で扱った内容やそれを利用した発展問題も出題し、100点満点で評価する。
 
教科書  
教科書1 ISBN 9784254116335
書名 統計学のための数学入門30講
著者名 永田, 靖, 1957- 数学,永田靖 著 出版社 朝倉書店 出版年 2005.3
 
参考書  
参考書1 ISBN 978413062001
書名 線型代数入門
著者名 斎藤, 正彦,齋藤正彦著 出版社 東京大学出版会 出版年 1966
参考書2 ISBN 978413062025
書名 線型代数演習
著者名 斎藤, 正彦, 1931-,斎藤正彦 著 出版社 東京大学出版会 出版年 1985.3
参考書3 ISBN 9784065169988
書名 データサイエンスのための数学
著者名 椎名, 洋,姫野, 哲人,保科, 架風,清水, 昌平,椎名洋, 姫野哲人, 保科架風 著,清水昌平 編 出版社 講談社 出版年 2019.8
参考書4 ISBN 9788131501726
書名 Linear algebra and its applications
著者名 Strang, Gilbert,Gilbert Strang 出版社 Cengage 出版年 c2006
参考書5 ISBN 9784764904057
書名 ストラング:線形代数イントロダクション
著者名 Strang, Gilbert,松崎, 公紀,新妻, 弘, 1946-,ギルバート・ストラング 著,松崎公紀, 新妻弘 共訳 出版社 近代科学社 出版年 2015.12
教材に関する補足情報  
 
参考文献一覧  
 
履修上の注意事項  
 
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