セガの社内向けテキスト『基礎線形代数講座』が書籍化。ゲームの3DCG技術などで必須な線形代数を基礎から学び直せる解説本、日本評論社より2025年1月に発売｜ゲームメーカーズ

2024/11/11 339 users ゲームメーカーズ セガ 必須 クォータニオン 基礎線形代数講座

セガが手掛ける線形代数の解説書籍『セガ的 基礎線形代数講座』、2025年1月30日（木）に日本評論社より発売 セガが2021年6月に公開した社内勉強会用の資料を書籍化したもの ゲーム開発などで必須な線形代数について、基礎の振り返りから、3次元回転の表現に関する「クォータニオン」なども解説 セガの開発技術部課長であ... 続きを読む

わかりにくい線形代数を操作可能な図で表現することで簡単に理解できる無料の教科書「Immersive Math」

2024/05/19 818 users ILA 教科書 インタラクティブ 数学 行列

「Immersive Math」は、数学のうちベクトルや行列などの計算を研究する分野である「線形代数」についてインタラクティブな図を用意することでわかりやすさを向上させた無料の教科書サイトです。 Immersive Math https://immersivemath.com/ila/index.html サイトのトップページはこんな感じ。「完全にインタラクティブな... 続きを読む

「線形代数で何を学ぶのか、何に役立つのか」大学や高専で線形代数を学び始めた人へ送るポスト→「学生時代に読んでみたかった」「意味や繋がりが理解できて初めて面白い」

2024/04/20 489 users 高専 ホスト 大学 学生時代 意味

三谷 純 Jun MITANI @jmitani 筑波大学 システム情報系 教授（'75生）CG/折紙/幾何/プログラミング，一風変わった折り紙の設計，制作をしてます．令和元年度文化庁文化交流使としてアジア諸国をまわってきました．主に数学と折紙と日常のことについてツイートします．折紙作品の写真をこちらで公開しています instagram.... 続きを読む

NumPyでニューラルネットワークをフルスクラッチ実装してみよう

2022/06/21 9 users NumPy フルスクラッチ ニューラルネットワーク 連載目次

「線形代数を使ったニューラルネットワークの基礎を押さえたい！」という方にピッタリ。ニューラルネットワークをPython＋NumPy（線形代数）でフルスクラッチ実装する。線形代数なしで実装した場合との差分から効率的に理解できる。 連載目次 本連載（応用編）の目的 本連載（基礎編）の第1回～第3回では、ディープラー... 続きを読む

セガ、150ページ超の社内向け数学資料を無償公開　「3DCGの技術的基礎に」 - ITmedia NEWS

2021/06/16 1075 users セガ ベクトル 行列 無償 教材

セガは6月15日、社内勉強会で使った線形代数の教材を、公式ブログで無償公開した。ページ数は150以上。ゲーム開発に必要な3DCGの技術的基礎となる知識を学び直すために使ったものという。 2020年に行った社内勉強会向け教材の一部をPDF形式で公開。全8部構成で、ベクトルや行列、3次元での回転を計算するときに使う「ク... 続きを読む

線形代数をアニメーションで幾何学的に簡単に理解できる36記事まとめ | HEADBOOST

2021/02/11 1380 users 文章 基礎 以下 すべて 当ページ

「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜ... 続きを読む

データ解析や数学の理解にはイメージが大切｜Dr. Kano｜note

2020/06/07 32 users Note 数学 蕁麻疹 数式 微積分

多変量解析であれ，機械学習であれ，データを解析する道具は数学で鍛えられている．数学というと，数式を見ると蕁麻疹がでるとか，生理的に無理とか，「日常生活で使うことはないから勉強するのは無駄(ｷﾘｯ」とか，色々な感想があるだろうが，理解するために大切なのは，イメージを持つことだ． 例えば，線形代数や微積分... 続きを読む

文系社会人が統計のために１から高校数学をやりなおしました｜hanaori｜note

2020/03/31 733 users 微分積分 文系 数学 Note 毎回

こういう人間です・ 文系 ・ Webエンジニア ・ 統計を勉強中モチベーションここ２年ほど統計を勉強しているのですが、そこで毎回立ちふさがるのが数学の壁でした。わたしは文系ということもあって数ⅡB（しかも途中まで）しか履修していなかったため、微分積分や線形代数などが出てくると理解することが難しく時間がかか... 続きを読む

Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識（我妻幸長）｜翔泳社の本

2019/09/25 44 users Python 深層学習 翔泳社 微分 機械学習

AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる！ 【本書の目的】 本書は以下のような対象読者に向けて、 線形代数、確率、統計/微分 といった数学の基礎知識をわかりやすく解説した書籍です。 【対象読者】 • 数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方 • AIをビジネスで扱う必要に迫られた方 • 数学を改め... 続きを読む

線形代数を学ぶ理由 - Qiita

2019/05/09 817 users Qiita パスワード AI人材 人材 教育

はじめに 少し前(2019年4月頃)に、「AI人材」という言葉がニュースを賑わせていました。「現在流行っているディープラーニングその他を使いこなせる人材」くらいの意味だと思いますが、こういうバズワードの例の漏れず、人によって意味が異なるようです。併せて「AI人材のために線形代数の教育をどうするか」ということ... 続きを読む

＜検定＞１１歳小５が大学レベル「数検１級」最年少合格（毎日新聞） - Yahoo!ニュース

2018/11/15 12 users 毎日新聞 検定 狭き門 Yahoo 数検１級

公益財団法人日本数学検定協会は１５日、１０月２８日に実施した「実用数学技能検定（数学・算数検定）」で、最難関の１級（大学レベル）に東京都内の小学５年生が最年少で合格したと発表した。出題は多変数解析や線形代数、確率統計など幅広く、合格率は９．４％の狭き門。これまでの最年少記録１３歳を２歳更新し、協... 続きを読む

Kenji Shiraishiさんのツイート: "おそらく数学の動画としては世界で最も視聴されていると思われる、MITのストラング先生による線形代数の授業（学部）。今確認したら初回の授業の視聴回数が

2018/10/27 66 users MIT 学部 数学 Kenji Shiraishiさん 初回

おそらく数学の動画としては世界で最も視聴されていると思われる、MITのストラング先生による線形代数の授業（学部）。今確認したら初回の授業の視聴回数が300万回を超えていた。大学数学の授業が300万回って、すごくないですか。 https://t.co/soAKYTrfaZ 続きを読む

数学専門の修士1年です。整数論を学ぶものの端くれとして助言させていただ..

2018/09/02 185 users 端くれ 杉浦 微積分 可換 整数論

数学専門の修士1年です。整数論を学ぶものの端くれとして助言させていただきます。とりあえず以下の分野について勉強なさることを薦めます。 (必要なら)微積分と線形代数の復習微積分なら杉浦「解析入門」がおすすめ。線形代数なら佐武「線型代数学」か斎藤「線形代数の世界」がおすすめです。 体とガロア理論堀田「可換... 続きを読む

数理科学修士卒、非数学者の意見。 （数論が専門ではなかった。加藤和也先..

2018/09/02 119 users 論法 微分積分 意見 純粋数学 復習

数理科学修士卒、非数学者の意見。 （数論が専門ではなかった。） ①　工学系修士だと、微分積分、線形代数、複素関数論あたりは知っていると思う。 応用系と数学科向けだとちょっと内容が違うので（εδ論法とか）、まずその辺の復習から始める。 現時点での理解度によるけど100時間くらい？ ②　純粋数学への入口として、... 続きを読む

"まずはこの一冊から 意味がわかる線形代数" 読んだ - でこらいふろぐ

2018/04/16 123 users うつつ こらいふろ ボー 数学 経済学部

2018 - 04 - 16 "まずはこの一冊から 意味がわかる線形代数" 読んだ もう14年前、私は大学で数学と経済学を学びたいと思って経済学部に入ったのでした。 しかし、私は生来目的を忘れてしまうタイプでして、大学時代は体育会のボート部にうつつを抜かし、日々を過ごしていたのでした。 "うつつを抜かし"とか書くとめっちゃ楽しんでいるように見えますが、実際のところは当時の私からすると毎日大学とボー... 続きを読む

お気軽確率・統計ユーザーのための必須数学知識チェックリスト: ニュースの社会科学的な裏側

2018/04/14 49 users 裏側 社会科学的 ニュース 微分積分 飲み過ぎ

測度論と特性関数などは使わないぐらいのお気軽な確率・統計の利用者でも、ある程度は数学的に確率・統計を説明できる方が望ましい。学部一般教養の微分積分と線形代数を学べば良いのだが、もう少し具体的な目標があっても良いかも知れない。 以下に20項目の必須数学知識チェックリストを用意してみた。チートペーパーを整備するなりしてでも説明できるようにしておこう。慣れてくると飲み過ぎのチェックにも使える。 1. ベ... 続きを読む

機械学習をやる上で線形代数のどのような知識が必要になるのか – 原理的には可能 – データ分析界隈の人のブログ、もとい雑記帳

2018/04/14 304 users データ分析界隈 機械学習 もとい雑記帳 知識 ベクトル

TL;DR 「機械学習をやるなら線形代数はやっとけ」的な話が出るけど具体的な話があまり見当たらない 研究でなく実務レベルで機械学習を扱う場合にどのような線形代数の知識が必要になるのか考えてみた 高校でやるベクトル・行列＋αくらいあれば概念的には十分で、計算が苦じゃない基礎体力が重要では？ TL;DR 「機械学習をやるなら線形代数はやっとけ」的な話が出るけど具体的な話があまり見当たらない 研究でなく... 続きを読む

統計学とRStudioの組み合わせがやばい｜加藤貞顕｜note

2018/01/10 54 users RStudio ピースオブケイク いろん 微分積分 Note

ピースオブケイクでは、週に１度、数学の先生に来ていただいて、勉強会をやっている。ちょうど１年くらい前に有志メンバーではじめて、最初は線形代数、次に微分積分、次に機械学習を学んだ。 それで、いまやっているのは統計学なんだけど、今まででいちばん頭に入りにくい気がする。なんというか、納得感が低いのだ。 もちろん、先生のせいではまったくなく、こちらのレベルの問題なんだけど、入門向けに話してもらうと、いろん... 続きを読む

文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。 - Qiita

2016/07/23 486 users 微分積分 Qiita 数学 算数 文系エンジニア

文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴... 続きを読む

「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料

2015/11/21 561 users プログラマ 内積 統計学 数学勉強会 発表資料

「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料 1. 線形代数が見えると 統計学も見える 内積 2015/11/21 第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料 Ken ichi Matsui (@kenmatsu4) 2. 自己紹介: @kenmatsu4 ・Facebookページ https://www.facebook.com/matsukenbook ・... 続きを読む

日曜数学会に参加しました＆「プログラミングのための線形代数」を読みました - 下町柚子黄昏記

2015/09/02 122 users 下町柚子黄昏記 プログラミング 素数 図形 スライド

2015-08-31 日曜数学会に参加しました＆「プログラミングのための線形代数」を読みました 参加しました 読みました 数学 先日、日曜数学会というイベントに招待いただき、LTをしてきました。趣味で数学をやっているひと（＝日曜数学者）が集まって、お酒を飲みながら研究を共有する会です。 他の参加者のスライド 二次形式と素数で遊ぼう レムニスケートのお話 図形の分割・合成パズルの話 どんな話をしてき... 続きを読む

【数学】固有値・固有ベクトルとは何かを可視化してみる - Qiita

2015/05/23 608 users Qiita 数式 固有ベクトル 数学 アニメーショングラフ

線形代数に固有値という概念が出てきます。最初はイメージしにくいのでは、と思うのですが重要な概念かつ、統計学でも頻繁に利用されるので、これもこの可視化シリーズとしてアニメーショングラフを書いて説明することを試みたいと思います。 1.固有値・固有ベクトルとは？ まず、固有値・固有ベクトルとはなんぞや。数式で表すと下記のことです。 ${\bf x}\neq {\bf 0}$の${\bf x}$で、行列A... 続きを読む

線形代数・時計の整数論・フーリエ変換・証明プログラミング・エニグマ暗号…どこまでわかる？「プログラマのための数学勉強会」｜CodeIQ MAGAZINE

2015/04/13 564 users フーリエ変換 プログラマ 整数論 ヤフー 数学

線形代数・時計の整数論・フーリエ変換・証明プログラミング・エニグマ暗号…どこまでわかる？「プログラマのための数学勉強会」 2015.04.13 Category：勉強会・イベント Tag：プログラミング ,数学 3月27日、「第2回 プログラマのための数学勉強会」がヤフーで開催された。この勉強会にはゲームやアプリ、バックエンドなどの開発者が集まる。高校数学レベルの知識があり、仕事で使う数学の理解を... 続きを読む

非負値行列因子分解（NMF）によるレコメンドのちょっとした例 - About connecting the dots.

2014/08/23 77 users NMF レコメンド 非負値行列因子分解 協調フィルタリング

2014-08-23 非負値行列因子分解（NMF）によるレコメンドのちょっとした例 最近線形代数についていろいろ読みなおしたりしてるのですが，その一環でレコメンドアルゴリズムについていくつか試してみたので，それを解説します．順序としては，基本の協調フィルタリング（ユーザベースド，アイテムベースド）→特異値分解（SVD）→非負値行列因子分解（NMF）になります． 基本的な考え方 ここで取り扱うのは，... 続きを読む

統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！

2014/03/31 1041 users データマイニング アンチ 絶版 本稿 微積

2014-04-01 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 機械学習 統計学 データマイニング 本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケット... 続きを読む