行基本変形は基本行列(elementary matrix)の積による操作によって表すことができるなど、基本行列はよく出てくるので抑えておくと良いです。当記事では基本変形・基本行列(elementary matrix)の行…
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行基本変形は基本行列(elementary matrix)の積による操作によって表すことができるなど、基本行列はよく出てくるので抑えておくと良いです。当記事では基本変形・基本行列(elementary matrix)の行…
行列の各固有値(eigen value)に対応する固有ベクトル(eigen vector)を用いることで行列の対角化(diagonalization)を行うことが可能です。当記事では交代行列の対角化(diagonaliz…
線形代数を学ぶにあたって行列式(determinants)は固有値・固有ベクトルの導出にあたって出てくる固有多項式・固有方程式に出てくるなど、重要な概念です。当記事では行列式の計算によく用いられる行多重線形性と行交代性の…
行列の各固有値(eigen value)に対応する固有ベクトル(eigen vector)を用いることで行列の対角化(diagonalization)を行うことが可能です。当記事では直交行列を用いた実対称行列の対角化につ…
線形代数の枠組みで$n$次正方行列の行列式(determinant)を取り扱うにあたっては置換(permutation)という概念を抑えておく必要があります。当記事では置換行列(permutation matrix)につ…
ハウスホルダー行列(Householder Matrix)は固有値解析にあたって行列の三重対角化を行う際などに用いられます。当記事ではハウスホルダー行列(Householder Matrix)の定義と成立する定理の導出…
$n$個の変数についての$2$次の単項式$x_i, x_j$の実数係数の$1$次結合の式を$2$次形式といいます。当記事では二次形式(quadratic form)と対称行列(symmetric matrix)の対応につ…
回転行列(Rotation Matrix)やReflection Matrixはシンプルに定義できる行列である一方でベクトルの回転や指定したベクトルの反対側への移動など、図形に有用な変換が可能です。当記事では$2$Dにお…
線形代数の枠組みで$n$次正方行列の行列式(determinant)を取り扱うにあたっては置換(permutation)という概念を抑えておく必要があります。当記事では置換(permutation)と行列式(determ…
ベクトル(vector)や行列(matrix)のノルム(norm)は類似度の計算など、様々な場面で応用される重要トピックです。当記事ではシンプルかつよく用いられるフロベニウスノルムに加えて行列のpノルム(p-norm)の…