線型代数学

実ベクトルの外積は内積のように定義される。そこで本記事では更に複素ベクトルにまで自然に拡張してみようと思う。というのも反対称行列を反エルミート行列に変えただけで反対称性、直交性、双線型性は満たしているのである。

比の値を複素数に拡張したときに、複素数平面上でどのように表現されるのか見ていこう。本記事では複素数平面上における比の値を考えるために、複素数平面の基本的な性質を見直していく。

期待値は二次形式によってデカルト座標系で描かれる。本記事以降で更に二次形式についてデカルト座標系でどのように描かれるのか詳しく見ていこう。まずは固有値が共に正である場合を考えてみる。

その利便性から隠れて外積を使ったことのある高校生は多いことだろう。この記事では外積の定義を多角的な視点から定義してみるために、外積を隅々まで観察してみた。線型代数学の知識があるとより理解がしやすいかもしれない。

高校数学では内積とは何か詳しく教えられず、ただ定義（しかし幾何ベクトルの内積に限定）通り計算させるだけという。ここではベクトルの内積が何なのかを少し深堀して紹介していて抽象的な場合を解説しているので、ある程度ベクトルに慣れていないと厳しいかもしれない。

射影演算子はその名の通り関数やベクトルをあるベクトル空間の元に射影するまた射影演算子のお互いに干渉し合わないという性質は線型演算子を分解するために重要な役割を果たす。本記事では射影演算子による作用の様子を図形的に見ていこう。

期待値はデカルト座標系において二次形式で表現される。本記事では二次形式を期待値と言う観点から図形的に解釈していき、なぜ対称行列で二次形式を表現するのかを詳しく解説していこう。他のサイトでは調べても出てこないが知る価値は十分にあろう。

ちょっと前までは行列と言えばよく分からない諸計算をさせられる分野の代名詞であるかのように言われた。本記事では行列の煩わしい計算を忘れて、線形代数学の写像という立場から俯瞰的に行列を見ていこうと思う。

線型演算子は対角化することで、各成分における拡大率を測ることができる。そこで本記事では対角化するときに求める固有値を用いて、戦型演算子を分解していこう。これにより線型演算子が固有値によって各ベクトル空間に射影する様子が分かる。