A programming language to heal the planet together: Julia | Alan Edelman | TEDxMIT
https://www.youtube.com/watch?v=qGW0GT1rCvs
というビデオを週末にみて、めっちゃいいバイブス！ と気持ちを奮わされて、そのまま Julia をインストールして、すこしやってみていた。
juliaacademy.com で基本のコースを通してみて、おおむねは大丈夫そうとおもっていたところ、最後のレクチャーに控えていた線形代数のインストラクションで一気に置き去りにされた。 “minimum norm solution” “LU decomposition” “eigendecomposition” などと深遠な名詞を並べられて、ちょっと圧倒されてしまった。
で、さじを投げるのも悔しいので、4月から放送大学の学期が控えてもいることだし、いちどきちんと復習しておくきになった。小寺先生の『明解演習 線形代数』は名著と聞いていて、これにするつもりで軽く調査してみたところ、それよりももうすこしカジュアルなものもあると知って、このマセマの参考書を選んだ。
参考にさせてもらったのは dreamer-uma.com というサイトのこの記事。いわく、『明解演習 線形代数』は院試レベルでも十分なレベルとのことなので、いずれは挑戦してみたい。
まえがきによると、まずは2週間ばかりで簡単に通し読みしてみて、あとから練習問題も含めて精読してほしいとのこと。そういわれなければ最初から精読してしまうくちなので、それにしたがって力試しのつもりでぶつかってみたい。ジョルダン標準形というものを学ぶのがゴールに設定されているらしく、これはまだ未習の領域だが、きちんと飲み込みたい。
冒頭に Julia の共同開発者である MIT 教授のスピーチを載せたが、この教授が講義のウェブキャストで、 3Blue1Brown という YouTuber をおすすめしていた。さっそく線形代数の入門シリーズをみてみると、幾何ベクトルをかっこいいビジュアルでグリグリ動かしてくれるビデオで、たしかに直感的に飲み込みやすい。
Vectors | Chapter 1, Essence of linear algebra
https://www.youtube.com/watch?v=fNk_zzaMoSs
そしてこのシリーズを見続けていたら、アメリカ発のなんだかスマートな学習サイトが広告で流れるようになりはじめて、心の平安ももたらされている。棚からぼたもち。
ところでこれをしたためながら “eigendecomposition” の訳語を調べてみると、固有値分解のことらしい。固有値のことは “eigenvalue” という。 “eigen” はドイツ語で “own” という意味だったから、そう言われてみるとそんな気もするが、人名でもないのにこんな奇怪な複合語があるのか…と妙な衝撃を受けた。それがきょうのところいちばんの学び。