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。