科目名
(英語名) |
__科目名__
(__科目名(英語)__) |
| 担当教員 |
西村 まどか |
| 開講時期 |
__開講時期__ |
| 科目ナンバー |
__科目ナンバー__ |
| 授業コード |
1298 |
| 単位 |
__単位__ |
| 授業概要 |
経営工学のベースであり、機械学習に必要な数学の素養である線形代数を身につけ、他の科目での応用に役立てる能力を身につける。 |
| 到達目標 |
数学の論理的な組み立てである一般化の議論と定理の展開方法に重点を置いて学ぶことにより、不必要な議論がないことが理解できるようになる。 |
| スキルの育成方法 |
中学高校で学んだ低次元の連立方程式が次元を問わない線形代数へと拡張できることを通して読解力と論理的思考力を身につけることができる。 |
| 授業計画 |
| 回 | 授業内容 | 事前事後学修内容・所要時間 |
|---|
| 1 | 経営工学aの復習 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 2 | 内積と直交性 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 3 | 部分空間と直交性 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 4 | 演習 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 5 | 固有値と固有ベクトル | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 6 | 演習 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 7 | まとめ | [事前] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
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受講者の事前知識と進度により適宜変更する。
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| 成績評価基準 |
授業態度 20%, 電子レポート提出 40%, 内容発表 40% |
| 前提科目 |
経営工学a |
| 後継科目 |
経済学、経営学、機械学習入門 |
| 教科書 |
経営工学の数理 (1) (科学のことばとしての数学), 宮川 他, 朝倉書店, 4254116314. |
| 参考書 |
Pythonハンズオンによる はじめての線形代数, 中西崇文, 森北出版, https://www.morikita.co.jp/books/mid/085581\n新版 線形代数学 <第2版>, 阿部 他, 東京教学社, https://www.tokyokyogakusha.com/book/b10030161.html, ISBN: 9784808210403. |
| その他・注意事項 |
経済学、経営学、機械学習に必要な線形代数を学ぶ。自力で証明しておく訓練も必要となるので、毎回の課題提出が必要である。PC は課題提出のために必要となる。経営コースの科目であるが機械学習全般には必ず必要となるので情報コース所属の場合は 2 年次での履修を強く勧める。レポートの締め切りを厳守すること。技術的な問題で出せない場合や時間がかかる場合をあらかじめ考えて準備をしておくこと。課題提出や出席確認は電子的な手法で行う。毎週講義のまとめ、証明問題が出るので、それを解いてくる。最終回には、その全てを提出し、点検を受けなければならない。経営工学bとセットで受講すること。手書きでの提出は PDF に読み込ませるため、USB が必要となるので準備すること。
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