線形代数☆演習I(2025)| 授業サポート hig3.net

科目について

対象: 龍谷大学先端理工学部数理・情報科学課程1回生必修
インストラクタ: 樋口三郎(先端理工学部数理・情報科学課程)
シラバス: 学外公開シラバス学内向けシラバス(ポータルで検索)
LMS: LearnMoodle
成績評価方法: L01

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線形代数☆演習 1年生 - 1年生 - 樋口三郎の授業情報@龍谷大学先端理工学部数理・情報科学課程 [RSS]

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			教科書: 石村畑:改訂新版 すぐわかる線形代数. 表内では§4.3のように節に言及.

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この授業の配布資料すべて
補講日:土曜午後,2025-07-24木,25金

			
L01(04/09水1)資料04/09解04/10ベクトルの演算
和，実数倍
L02(04/11金1)資料04/10解04/16ベクトルの成分表示
単位ベクトル, 基本ベクトル
L03(04/16水1)資料04/16解04/17ベクトルの外積
外積
L04(04/18金1)資料04/17解04/23スカラー3重積
平行六面体，右手系，左手系
L05(04/23水1)資料04/23解04/25直線のパラメタ表示とベクトル方程式
位置ベクトル，方向ベクトル，法ベクトル
L06(04/25金1)資料04/25解05/02空間内の平面のパラメタ表示とベクトル方程式
接ベクトル，法ベクトル
L07(04/30水1)資料05/02解05/02行列の和とスカラー倍と積
行，列，型，和，スカラー倍，単位行列，零行列
L08(05/02金1)資料05/02解05/08空間内の点と直線と平面の共有点
L09(05/07水1)資料05/08解05/09逆行列
正則行列，対角行列
L10(05/09金1)資料05/09解07/01行列のべき乗の計算
ケーリー・ハミルトンの定理
L11(05/14水1)資料07/01解05/16写像・平面の線形変換
L12(05/16金1)資料05/16解05/23線形変換による直線の像
H01(05/21水1)降誕会全学終日休講
L13(05/23金1)資料05/23解05/27線形変換の合成
L14(05/28水1)資料05/27解05/29行列式
L15(05/30金1)資料05/29解06/03線形変換の逆変換
L16(06/04水1)資料06/03解06/064次以上の行列式の帰納的定義と余因子展開
L17(06/06金1)資料06/06解06/11行列式の性質1
L18(06/11水1)資料06/11解06/12行列式の性質2
L19(06/13金1)資料06/12解06/17逆行列の公式
L20(06/18水1)資料06/17解06/20掃き出し法（正則行列）
L21(06/20金1)資料06/20解06/27（簡約）階段行列・階数・同次連立1次方程式
L22(06/25水1)資料06/27解07/02同次連立1次方程式
L23(06/27金1)資料07/02解07/01非同次連立1次方程式
L24(07/02水1)資料07/01解07/09非同次連立1次方程式の解の性質
L25(07/04金1)資料07/09解07/09線形変換の像と逆像・線形独立
L26(07/09水1)資料07/09解07/10逆行列の行基本変形による計算・線形独立
L27(07/11金1)資料07/10解07/17数式処理システムMaple
L28(07/16水1)資料07/17解07/18行列式の行基本変形による計算
L29(07/18金1)資料07/18解07/23行列の成分表示による証明
L30(07/23水1)資料07/23解07/23高次元のベクトル・行列とその応用
H02(07/25金1)集中補講日．この科目はない予定．
T01(07/30水1)定期試験期間中．任意参加小テスト
H03(08/01金1)定期試験期間中．何もなし

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ガイド

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Google Colaboratory(龍大Googleアカウントで)
(項目別)Pythonプログラミング入門 (東京大学数理・情報教育研究センター)
- pandas https://utokyo-ipp.github.io/7/7-1.html
- matplotlib https://utokyo-ipp.github.io/appendix/5-matplotlib.html
- Jupyter https://utokyo-ipp.github.io/appendix/1-jupyter-notebook.html
(教科書)プログラミング演習 Python 2019(京都大学喜多一)
- https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/245698/1/Version2020_02_13_01.pdfa> のp.174から, numpy, matplotlib, pandas の説明
(-2019カリキュラムの科目)応用プログラミング高橋隆史先生
(教科書) Python実践レシピ (データ分析や多変量解析のようなデータ分析指向)
(教科書) Python ゼロから始めるプログラミング (Cでのプログラミング経験を仮定しない)
(教科書) ゼロから学ぶPythonプログラミング (進んだ話題まで含む)
numpy https://numpy.org/
pandas https://pandas.pydata.org/
scipy.stats https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/reference/stats.html
statsmodels https://www.statsmodels.org/

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