Imaging Math

数学を図解で解説する試みをImaging Mathと総称しています。

どれもWIP（Work In Progress）です。随時更新中

線形代数の整理帳

ベクトルの導入から始まり、機械学習で用いられる高度な話題までカバーします。

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topic_linear-algebra.pdf

PDF（各章）

章ごとのPDFでは別の章の定理へのリンクが切れてしまうため、議論の詳細を追いたい場合は、PDF（全文）の閲覧をおすすめします。

  1. ベクトルと座標
  2. 線形写像と行列の演算
  3. 対角行列と三角行列
  4. 連立一次方程式と掃き出し法
  5. 線形写像の像と核
  6. 正則な線形変換と逆行列
  7. 基本変形と基本行列
  8. 行列の階数と解の性質
  9. 線型独立な列ベクトルと階数
  10. 部分空間の基底と次元
  11. 線形写像の階数
  12. 線形同型
  13. 表現行列と基底変換
  14. 内積と計量空間
  15. 正射影と直交化
  16. 行列式
  17. 三次元ベクトルの外積
  18. 直和分解と不変部分空間
  19. 行列の対角化
  20. 複素行列と対角化
  21. 計量空間上の変換
  22. 三角化と行列多項式
  23. 直交補空間と射影行列
  24. アフィン空間と超平面
  25. 抽象線形空間
  26. 広義固有空間
  27. 双対空間
  28. 部分空間の双対性
  29. 双線形形式
  30. 二次形式
  31. 固有値とスペクトル分解
  32. 特異値と特異値分解
  33. 行列ノルム
  34. 低ランク近似
  35. 一般化逆行列
  36. 最小二乗解と最小ノルム解
  37. 空間の当てはめ
  38. 行列の因子分解
  39. テンソル積

Appendix

  1. 写像と集合

Visual Note

高校数学から大学の解析学まで、独自の構成と図解に挑戦しています。

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Web（各章）

Topic Note

まだ頭の中で内容を整理している段階の勉強ノートです。

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