行列計算アルゴリズム 基本から機械学習への応用まで
タイトル：
行列計算アルゴリズム 基本から機械学習への応用まで
作 者：
今倉暁
発売日：
2025-12-15
出版社：
講談社
説 明：
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。
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