ここでは，当サイトの線形代数(旧高校課程)の進め方について説明していきます．
概要
線形代数は情報系としては必須の学問です．
特に，行列(Matrix)という概念が重要になります．
行列をとり扱えるようになると，現実のものをベクトルで扱えるようになったり，プログラムを使って一度に大量の並列演算ができるようになります．
例えば，人工知能の分野には「機械学習」というものがありますが，そのさいに，実世界にあるデータのさまざまな特徴量をベクトルで表現する必要があります．
プログラミング言語Pythonには「Numpy」と呼ばれるプログラムで行列の計算を高速に行ってくれるものがあり，実際，線形代数を学ばなくともプログラミングを使うことは可能です．
しかし，ある程度行列の概念を理解しておくことで，自分で実装するとなったときに，プログラムの裏側ではどのような動作をしているのか理解しながら進めることができます．
これは，データ分析や機械学習をこれから始めようとしている人にとってはとても重要なことです．
線形代数の進め方
線形代数は以下の構成になっています．
- 概念の直観的な解
- 具体例
- 一般定義
- まとめ
- 練習問題
１では，線形代数の各概念について，数学の苦手な方でも理解しやすいような直観的な解釈を説明しています．それよりも具体的な部分を2，３で補っています．
まとめでは，各回の重要な部分を載せています．早く内容を知りたい方は先にそちらを見ることをお勧めします．
最後の練習問題では，各回で説明した部分を簡単に復習できる機会ですので，ぜひ挑戦してみてください。
最後に
大学数学と中学・高校の違いとは何でしょうか？
中学・高校では，受験のために公式を暗記したり，計算を速く解くテクニックなどを学んだ方も多いのではないでしょうか？（時間制限があるからねー）
大学数学では，計算よりも理論や概念が多く登場します．もちろん，そのようなテクニックは便利ですし，大学の試験では，数学の計算問題も出題されます．
しかし，私の立場からすると，最悪計算はコンピュータにやらせれば良いと考えています(これは個人の考えです．単位とかもあるから一概には言えないけど．)．経験上，大学に入ってから複雑な計算をしたのはテスト期間とかだけです．
その他の時間は基本，理論を重視しています．理論を学ぶことで，なぜそれが実社会に使われているのかを理解するのに役立ちます．
またそれは，論文に使われる計算式を理解するのにも役立ちます．
公式を暗記する必要はありません．理論や概念を大事にすることで導けるようになります．
Let’s get started ! → 行列とは
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