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龍谷大学
先端理工学部
数理・情報科学課程
樋口
担当科目
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2022
線形代数☆演習I(2025)
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スケジュールと授業資料
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科目について
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
)
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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]
2025年 春から龍谷大学先端理工学部の新入生のための個人用ノートPC準備(BYOD)(2025-01-02)
オンライン数学演習システムMöbiusを利用した線形代数の授業についての論文が掲載(2024-02-20)
オンライン授業練習システムについてPCC2023で発表(2023-08-18)
線形代数学習支援システムについて教育システム情報学会2022年度第6回研究会で発表(2023-03-18)
龍谷大学先端理工学部の2023年4月新入生の個人用PC準備(BYOD)(2022-12-28)
2022年度新入生とのクラス会でオープン記念セレモニー前のSTEAMコモンズに潜入(2022-04-04)
2021年度新入生との初の対面クラス会(2021-04-03)
2020年9月の龍谷大学先端/理工学部の成績配布/履修説明会/ガイダンスは? 成績照会・履修登録の日程 - 夏休み明けの大学はいつから?(2020-07-29)
スケジュールと授業資料
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.
LearnMoodle
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
L02(04/11金1)
資料
04/10
解
04/16
L03(04/16水1)
資料
04/16
解
04/17
L04(04/18金1)
資料
04/17
解
04/23
L05(04/23水1)
資料
04/23
解
04/25
L06(04/25金1)
資料
04/25
解
04/29
L07(04/30水1)
資料
04/29
解
04/30
L08(05/02金1)
資料
04/30
L09(05/07水1)
L10(05/09金1)
L11(05/14水1)
L12(05/16金1)
H01(05/21水1)
降誕会全学終日休講
L13(05/23金1)
L14(05/28水1)
L15(05/30金1)
L16(06/04水1)
L17(06/06金1)
L18(06/11水1)
L19(06/13金1)
L20(06/18水1)
L21(06/20金1)
L22(06/25水1)
L23(06/27金1)
L24(07/02水1)
L25(07/04金1)
L26(07/09水1)
L27(07/11金1)
L28(07/16水1)
L29(07/18金1)
L30(07/23水1)
H02(07/25金1)
集中補講日.この科目はない予定.
H03(07/30水1)
定期試験期間中.何もなし
T01(08/01金1)
定期試験期間中.何かあるかも
授業自己点検報告書など
授業自己点検報告書は, 学部の全科目をまとめたものは1年後ぐらいにポータルで公開されます.
ガイド
Google Colab
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.pdf
a> 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/