本講義の目標
ベクトル、ベクトル空間とはなにか。
全体の集合ということが大事である
の全体の集合を2次元数ベクトル空間とよび、 と書く。
同様にして、 次元数ベクトル、 次元数ベクトル空間、 もっと一般に 次元数ベクトルと 次元数ベクトル空間が定義される。
次元ベクトルには、成分ごとの和とスカラー倍(定数倍)により、和 と、 スカラー倍が定義される。
次元数ベクトルとは、実数の 個の列にほかならない。 それならば、実数を無限個並べた列、すなわち実数列
(紙面の都合で横ベクトルで書いた。) もベクトルと考えられるのではないか。 あるいは、添字に正の整数だけを許すとかいうけち臭いことを言わずに、 もっと色々考えられるのではないか。
実はそのとおりで、それらのなす空間は無限次元ベクトル空間と呼ばれるもの になっている。
それらのベクトルを扱う際も、和と、スカラー倍のみを相手にする場合には 組織的、統一的に扱うことができる。 それが線形代数学である。言い換えると、ベクトル空間とは 和とスカラー倍の考えられるような集合のことであり、 線形代数学とは、そのような一般の線形空間を扱う学問である。
※レポート問題
(期限:次の講義の終了時まで。)
に対して、 を求めよ。
Ts市 | Tm 市 | My市 | Kc 市 | |
1日目 | 1 | 2 | 3 | 4 |
2日目 | 5 | 6 | 7 | 8 |
平均 | ? | ? | ? | ? |
このとき、一日目と二日目のそれぞれの市の最低気温の平均を求めなさい。 すなわち、上の表の? の部分を埋めなさい。
http://www.math.kochi-u.ac.jp/docky/kogi
にこのプリント
を提供する.