Linear Algebra: Orthogonality and least squares
inner product, length, orthogonality ・ orthogonal sets and projections ・ Gram–Schmidt process ・ least-squares problems ・ diagonalization of symmetric matrices ・ quadratic forms ・ singular value decomposition
日本の単元
| 単元 | 対応 | 注記 |
|---|---|---|
| 数学C ベクトル | 一部 | 内積・正射影のみ |
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- 正射影 せいしゃえい projection
- 最小二乗法 さいしょうにじょうほう least squares
- ベクトルの大きさ べくとるのおおきさ magnitude
- 対角化 たいかくか diagonalization
- 直交 ちょっこう orthogonal
- 正規直交基底 せいきちょっこうきてい orthonormal basis
- グラム・シュミットの直交化法 ぐらむ・しゅみっとのちょっこうかほう Gram-Schmidt algorithm
- 直交補空間 ちょっこうほくうかん orthogonal complement
- QR 分解 きゅーあーるぶんかい QR factorization
- 特異値分解 とくいちぶんかい singular value decomposition
- 二次形式 にじけいしき quadratic form
- コーシー・シュワルツの不等式 こーしー・しゅわるつのふとうしき Cauchy-Schwarz inequality
- 内積 ないせき dot product