プログラミングのための線形代数

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「またこのテの本ですか・・・ヤレヤレ」と思って開いてみると
かなり内容が濃いのでびっくりした記憶があります。

それ以来、工学の線形代数で困ることは殆どありません。

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一般に，「仕様」（原点だとか足し算だとか長さだとか）をたくさん追加するほど，扱う対象を限定していくことになります。その仕様に互換な実装が少なくなるからです。(p.13)

そんなふうに表現[座標系]を変えるだけで変わってしまうものは，しょせん見た目に関する性質にすぎません。そういうはかない性質よりも，表現に依存しない性質のほうが，より本質的なものと考えられるでしょう。(p.15)

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名著。

線形代数の基礎を学ぶのに最適。
工学応用への基礎としては、これ一冊で十分。


行列が、そもそも何を意味しているのか、などの概念を含めて、分かり易く解説されており、大変勉強になった。

「目から鱗」体験がたくさんできます。(笑)

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「プログラミングのための」と書かれているが、プログラミングをしたことない、プログラムを全く知らないという人が読んでも全く問題ない。それどころか、たいていの線形代数の本よりもわかりやすいと思う。
わかりやすさの要因は、説明がとにかく具体的なこと。「この行列によって、このベクトルはこのように変わる」ということを図を用いて説明してくれている。
シグマなどの記号や文字による定義を示すだけで、具体的に値を入れて説明してくれない講義に不満を感じている大学生や、線形代数の試験は通ったが、何故その値を求めたのか、求めた値は結局何を意味するのかがわからなかった大学生は、この本を読むことで線形代数をやっと理解できるだろう。

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プログラマ専用のようなタイトルだが、実務で線形代数が必要って人全般に向けて書かれているように感じる。
内容は非常に分かりやすいと言いたいところだが、線形代数はそんなに甘くはない。それなりに踏み込んでる本であるいじょう簡単に読める本ではない。。ただ、現状最も簡単な本ではないかな。

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すばらしい線形代数の教科書であると思う。
この本のおかげでQR分解のイメージを掴めた。
が、「プログラミングのための」というタイトルから、サンプルコードが多数載っているようなものを期待すると肩透かしをくらうので要注意。

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大学1年生のときに読めばよかった。の一言に尽きる。

ずっと線形代数が苦手だった。P^-1APの意味をいままで知らずに勉強してきた。

数学的な議論は甘くてこの一冊では十分ではないと思うが、それだけ読みやすい。イメージをつかむには良い教材。

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行列式や固有値に対する見方が変わります。線形システムの解析にも踏み込んでいるので、現代制御で苦しんでいる人にもオススメ。…とはいえ、ジョルダン標準系はさすがにもういいやと思って読み飛ばしていました。

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機械学習を学ぶための準備運動として読み始め。最初のこの本のコンセプトの説明が面白い。色々人に対応できろように、よく考えてある。けちをつける人から、舐めている人、難しいので泣きそうな人に向けてはレベル別の読み方まで用意して、飛ばし読みを進めてくれる丁寧設計。これならば、訳の分からなかった線形代数をイメージできそうだと思った。

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非専門家のための線形代数のテキスト。
数学的に厳密な証明や計算方法よりも計算のもつ意味に重点が置かれていて素人にも分かりやすい。また、注釈が豊富で、特に忘れた人のために所々にどこを読めば復習ができるかが書かれていてありがたい。
ただし、その一方で曖昧なイメージでごまかすような書き方はされていないので、読み応えはある。

プログラミングのためのテキストではあるが、プログラミングの本ではないのでコードはあまり書かれていない。プログラミングで線形代数計算を実装するための計算手法が紹介されている。

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線形代数の中では一番納得しながら読めた本。
何が嬉しいのか、なぜ使うのか、など、他の書籍には書いてないことろを書いてくれている。
一度で全てを理解することはできなかったので、何度か読んで自分のものにしていきたい。独学に向いていると思う。

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これは良い。繰り返し読むの必須。

線形代数ってややこしいわりに手を動かすのは簡単な四則演算ばかりで、なにやってんだ？ってのが置き去りになりがち。
応用場面は多いと聞いてもいまいちピンと来ないところのギャップを埋めるためにこの操作は何をしているのかということを視覚的にイメージしやすい3次元までに絞って説明してくれる。

- 行列とはつまるところ写像を作る。
- ベクトルをペチャンコにする行列は、逆行列を作れない。なぜなら1対1に対応できないから。
- 言葉の定義ではなく、言葉の持つ性質を定義することで、議論をすることができる。

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大学の初めに読むとかなり良いかも
平岡様のおかげで何も読めなかった自分がPRMLを気合で一周することができるくらいには線形代数の初歩が身についたと思う。

この本は工学部の応用するために数学が必要な人には必読レベルの本

ありがとうございます平岡神！！

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機械学習を実務で使うためにはじパタやPMLMに取り組んだものの、はじパタはわかった気になっただけ、緑本は途中で挫折する人も多い方と思います。この本と姉妹本のプログラミングのための確率統計の2冊をよめば、機械学習に関しての数式について理解が深まると思います。