行列計算アルゴリズム 基本から機械学習への応用まで

今倉暁

LU分解やQR分解などの行列分解、線形方程式や固有値問題などの基本的な行列計算から、関数の補間と近似、画像圧縮、微分方程式、機械学習への応用までを、Juliaプログラムとその実行例を交えて、平易に解説！

【サポートサイト】
https://github.com/akira-imakura/mca

【主な内容】

第1部 導入
第1章 行列計算入門
第2章 Julia入門

第1部では、本書の全体的な導入として、行列計算およびJulia言語の基礎的事項について解説する。


第2部 行列計算アルゴリズム
第3章 行列分解
第4章 線形方程式
第5章 固有値問題
第6章 最小二乗問題
第7章 非線形問題
第8章 行列関数

第2部では、本書の主要部として，各種行列計算アルゴリズムについて解説する。対象とするのは、行列分解、線形方程式、固有値問題、最小二乗問題、非線形問題および行列関数である。


第3部 応用
第9章 関数の補間と近似・画像圧縮
第10章 微分方程式
第11章 機械学習

第3部では、各種行列計算の応用として、関数の補間と近似、画像圧縮、微分方程式および機械学習を取り上げる。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: 学術・語学 / 理工
• 出版社: 講談社
• 掲載誌・レーベル: KS理工学専門書
• ページ数: 320ページ
• 電子版発売日: 2025年12月17日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 38MB