ベクトル、行列、行列式、固有値・固有ベクトル。機械学習やデータ分析の数学的基盤
行列 $A = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}$、$B = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ -1 & 3 \end{pmatrix}$ について、$AB$ を求めよ。
行列の積は線形代数の基本演算で、データサイエンスにおけるデータ変換、機械学習における重み行列の計算、画像処理における変換行列など、あらゆる場面で使用される重要な操作です。
$(m \times n)$ 行列 $A$ と $(n \times p)$ 行列 $B$ の積 $AB$ は $(m \times p)$ 行列となり、その $(i,j)$ 成分は:
1. 行列の積の計算可能性の確認
行列 $A$:$2 \times 2$ 行列
行列 $B$:$2 \times 2$ 行列
$A$ の列数 = $B$ の行数 = 2 なので、積 $AB$ は計算可能で、結果は $2 \times 2$ 行列になります。
2. $(1,1)$ 成分の計算
3. $(1,2)$ 成分の計算
4. $(2,1)$ 成分の計算
5. $(2,2)$ 成分の計算
6. 結果の整理
7. 行と列の積の視覚的理解
行列の積は「行×列」の内積の組み合わせとして理解できます:
計算順序:「行×列」の内積を意識して計算
サイズ確認:$(m×n) × (n×p) = (m×p)$ の法則
間違いやすいポイント:行列の積は非可換($AB ≠ BA$)