| タイトルコード |
1000101296029 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
行列計算アルゴリズム |
| 書名ヨミ |
ギョウレツ ケイサン アルゴリズム |
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基本から機械学習への応用まで |
| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
今倉 暁/著
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| 著者名ヨミ |
イマクラ アキラ |
| 出版地 |
東京 |
| 出版者 |
講談社
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| 出版年月 |
2025.12 |
| 本体価格 |
¥3700 |
| ISBN |
978-4-06-542488-9 |
| ISBN |
4-06-542488-9 |
| 数量 |
12,306p |
| 大きさ |
24cm |
| 分類記号 |
411.35
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| 件名 |
行列・行列式
数値計算-データ処理
アルゴリズム
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| 注記 |
文献:p299〜301 |
| 内容紹介 |
行列計算のためのアルゴリズムやその応用について、プログラムコードとその実行例を交えて解説するテキスト。LU分解、QR分解、線形方程式、固有値問題、微分方程式や機械学習などを取り上げる。 |
| 著者紹介 |
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻博士後期課程修了。筑波大学システム情報系准教授。博士(工学)。 |
| 目次タイトル |
第1章 行列計算入門 |
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1.1 記号および基本演算の定義 1.2 行列計算の誤差 1.3 行列計算の計算時間 |
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第2章 Julia入門 |
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2.1 Juliaのインストールと実行 2.2 Juliaプログラミング 2.3 ベクトルと行列の定義と計算 2.4 可視化 |
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第3章 行列分解 |
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3.1 LU分解 3.2 QR分解 3.3 固有値および固有ベクトルに関連する行列分解 |
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第4章 線形方程式 |
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4.1 線形方程式の概要 4.2 直接法 4.3 定常反復法 4.4 共役勾配法 4.5 <発展>クリロフ部分空間法 |
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第5章 固有値問題 |
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5.1 固有値問題の概要 5.2 相似変換に基づく計算法 5.3 部分空間に基づく計算法 5.4 一般化固有値問題 5.5 特異値問題 |
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第6章 最小二乗問題 |
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6.1 最小二乗問題の概要 6.2 直接法 6.3 反復法 |
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第7章 非線形問題 |
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7.1 非線形問題の概要 7.2 非線形方程式に対する計算法 7.3 非線形最適化問題に対する計算法 |
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第8章 行列関数 |
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8.1 行列関数の概要 8.2 行列関数f(A)の計算法 8.3 <発展>行列関数ベクトル積f(A)bの計算法 |
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第9章 関数の補間と近似・画像圧縮 |
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9.1 行列計算の応用としての関数の補間と近似 9.2 行列計算の応用としての画像圧縮 |
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第10章 微分方程式 |
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10.1 行列計算の応用としての常微分方程式 10.2 行列計算の応用としての偏微分方程式 |
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第11章 機械学習 |
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11.1 行列計算の応用としての教師あり機械学習 11.2 行列計算の応用としての教師なし機械学習 |