Takuya Kawanishi

    Chemical Engineering, Statistics

微分積分・線形代数の次に学ぶ数学

講義の概要

現代の科学・工学では大量のデータを用いて最適化を行うことが多い. AI はその典型である. 最新の技術を使いこなすには, 1年生で学ぶ微分積分学, 線形代数学をさらに発展した内容を身につけることが必要となる.

この講義では, 最適化と線形力学系(線形微分方程式系)を中心に, 微分積分学・線形代数学をさらに深く学ぶ.

この講義により, 最適化と線形力学系(線形微分方程式系)についておおよそのイメージを持つことができるようになり, 微分積分学・線形代数学の諸定理を使いこなせるようになる.

講義ノート

Lecture Notes (html)

Lecture Notes (pdf)

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