はしがき |
本書の特色 |
数学ターミナル |
数学の探究 |
数学記号の読み方と書き方 |
0 プロローグ-線型代数の探究のはじめに 1 |
0.1 数学記号の読み方と書き方-数学の方言 2 |
0.2 線型代数の骨組-四つの基本から出発する 6 |
0.2.1 量と数との概念-測定の意味 6 |
0.2.2 旧法則保存の原理-数の集合の拡張,数の演算規則の決め方 11 |
0.2.3 類別と対応-量の加法と減法とはどんな場合に成り立つか 17 |
0.2.4 関数の概念の拡張-量どうしの関係 19 |
1 連立1次方程式-出力から入力を制御する方法 24 |
1.1 ベクトルとベクトル量-数から「数の組」へ拡張 25 |
1.2 線型写像とマトリックス-マトリックスの意味 29 |
1.3 合成写像-マトリックスの積の意味 42 |
1.4 Gauss-Jordanの消去法(掃き出し法)50 |
1.5 階数(rank)-連立1次方程式が解を持つための条件 59 |
1.5.1 階数の意味1-実質的な方程式の個数 59 |
1.5.2 階数の意味2-線型独立なタテベクトルの最大個数 61 |
1.5.3 階数の意味3-線型独立なヨコベクトルの最大個数 73 |
1.6 Cramerの方法-行列式の導入 82 |
1.6.1 連立1次方程式の解の特徴1-代数の見方 83 |
1.6.2 行列式関数の性質 89 |
1.6.3 連立1次方程式の解の特徴2-幾何の見方 109 |
1.7 逆写像-逆マトリックスの意味 130 |
2 連立1次方程式再論-連立1次方程式の意味を幾何で探る 139 |
2.1 2元連立1次方程式 139 |
2.1.1 準備:平面・直線・点の表し方 139 |
2.1.2 方程式が1個の場合 148 |
2.1.3 方程式が2個の場合 150 |
2.2 3元連立1次方程式 158 |
2.2.1 準備:空間・平面・直線・点の表し方 158 |
2.2.2 方程式が1個の場合 174 |
2.2.3 方程式が2個の場合 175 |
2.2.4 方程式が3個の場合 178 |
3 線型空間 186 |
3.1 群 187 |
3.2 体 190 |
3.3 線型空間 191 |
3.3.1 線型空間の定義 191 |
3.3.2 線型空間の性質をみたす集合どうしを同一視する 196 |
3.3.3 線型空間の典型的な例 199 |
3.4 部分線型空間-部分集合の概念から見た連立1次方程式の解 211 |
3.4.1 なぜ線型空間の部分集合を考えるのか 211 |
3.4.2 斉次方程式の解集合 212 |
3.4.3 部分線型空間-線型空間の部分集合 215 |
3.4.4 部分線型空間の典型的な例 216 |
3.5 基底と次元 218 |
3.5.1 線型空間の要素を表すための便利な方法 218 |
3.5.2 基底 220 |
3.5.3 次元-何個のベクトルで線型空間が表現できるかを表す概念 222 |
3.6 内積線型空間 232 |
3.6.1 なぜ内積の演算規則を考えるのか 232 |
3.6.2 内積線型空間-ベクトルどうしの間の計量関係 235 |
3.6.3 幾何の観点で内積の意味を探る 236 |
3.6.4 内積線型空間の典型的な例 244 |
4 線型変換 257 |
4.1 写像再論 258 |
4.2 線型変換による図形の像-ある点を別の点にうつす 258 |
4.3 正則線型変換-出力から入力を探ることができる変換 259 |
4.4 非正則線型変換-出力から入力を探ることができない変換 261 |
4.5 直交変換-ノルム(大きさ)・角を変えない線型変換 265 |
5 固有値問題 282 |
5.1 線型変換が対角マトリックスで表せる場合の特徴 283 |
5.2 線型変換しても自分自身の方向を変えないベクトルの見つけ方 285 |
5.3 マトリックスの対角比 291 |
5.3.1 対角マトリックスで表せる線型変換とは 291 |
5.3.2 正則マトリックスによる対角化の計算例 297 |
5.3.3 実対称マトリックスの固有値・固有ベクトル 305 |
5.3.4 対角化の応用-対角化にはどんな利点があるか 307 |
6エピローグ-非線型の世界へ 327 |
付録A 連立1次方程式の解法-Gaussの消去法(後部代入法) 331 |
付録B 像と核 335 |
付録C 線型写像のマトリックス表現 344 |
付録D 線型変換のグラフィックス 352 |
索引 355 |