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線形代数

社会でどう使われるか

行列・ベクトル空間・固有値は現代テクノロジーの設計図。ChatGPTのアテンション機構、Googleのページランク、量子回路、3Dゲームの座標変換はすべて線形代数で書かれている。

まず、やさしく

行列は「まとめて変換する装置」です。画像の拡大・回転も、ニューラルネットの1層も、やっているのは行列のかけ算です。

要点

行列の積

m×n行列 A と n×p行列 B の積 AB は m×p行列。AIの全結合層はこの行列積 y = Wx + b として表現される。

線形変換

行列は「空間の変換」を表す。2×2行列をかけると平面上の点が回転・拡大・反転する。3Dゲームのキャラクター移動は毎フレーム何千もの行列積で計算される。

逆行列

AA⁻¹ = I(単位行列)となる A⁻¹ を逆行列という。連立方程式の解は x = A⁻¹b で求まる。行列式 det(A) ≠ 0 のとき逆行列が存在する。

固有値と固有ベクトル

Av = λv を満たすスカラー λ(固有値)とベクトル v(固有ベクトル)。Googleのページランクは最大固有値に対応する固有ベクトルで決まる。

主成分分析(PCA)

高次元データ(100次元の顔画像など)を低次元に圧縮するのに固有値分解を使う。データの「最も情報量の多い方向」=最大固有ベクトル。JPEGの圧縮原理もこれの応用。

図で見る

行列は、格子をまとめて変形する
64元の格子(塗った部分が単位正方形)

行列式は、この面積が変換後に何倍になるかを表す。det = 0 なら面積が潰れ、逆変換できない。

この単元を使う職業

AIリサーチャー¥1500万

量子コンピュータエンジニア¥1800万

コンピュータビジョンエンジニア¥1100万

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