放送大学「入門線型代数‘19」を受講した感想です。
科目の概要
線型代数を初めて学ぶ人向けの講義である。予備知識は特に仮定しない。平面や空間といった素朴な概念から始め、数ベクトル空間を定義する。その後行列の概念を導入する。このとき、連立方程式の解法といった親しみやすい事柄の復習を通して、行列の演算を解説する。そして行列式、逆行列の求め方を学ぶ。また空間から空間への線型写像、部分空間の種々の性質をみる。これらを通して、行列の階数、あるいは空間の基底、次元がどういうものか解説する。さらに固有値、固有ベクトルを定義し、基底の変換を解説する。いわゆる数ベクトル空間について講義し、抽象的、公理的な議論はなるべく避けるようにする。
放送大学 – 授業科目 – コース科目 – 自然と環境コース – 入門線型代数‘19
- 放送授業
- 2単位科目
- 放送大学エキスパート：データサイエンス・リテラシー 対応科目
- 放送大学エキスパート：データサイエンス応用基礎 対応科目
学習時間
22.95時間でした。
通信指導の結果・感想
通信指導は受かったけど･･･💦
単位認定試験の結果・感想
2023年度2学期の受験はあきらめました😭
2024年度1学期にトライします！
ちなみに受験しないとこんな表示になります😑
受講した感想
- 受講してみて、勇み足だったと後悔した科目です😭
- 「線型代数って何ぞや！？」と思って受講してみたら、なんだ「行列」のことか。という感じ。行列は割と好きです。パズルみたいなんですよね。
- で、楽しんでたはずなのに、なんで後悔したのかというと、微分積分ほどではないのですが、錆落としに時間かけすぎて、焦燥感で参ってしまったから･･･という感じですかね😣
- 数学科目に関しては、最初の学期は基盤科目だけにしておけばよかったと思っています😭
- 微分積分は使いどころをイメージするのが難しいのですが、線型代数は重回帰分析とかで使えるんじゃないか？とか、イメージが湧きやすかったので、微分積分よりか取っつきやすい方だったと思います。
- 微積に比べると覚えやすいという印象は持っているので、黄チャート買うかどうかは、まだ悩んでますけど、練習問題が欲しくなったら考えようと思います。
- 2024年度1学期にリベンジします！
- 2024年度1学期にリベンジしました。（以下 2024年度1学期の感想）
- 結局なんだかんだで直前まで対策しなかったことを後悔しつつ、微積よりかは理解できたと思います。感覚的にはこっちの方が好きです。ただ、ここから高度な計算をやろうというモチベを醸成するのは大変そうです💦（プログラム組んで解決したくなってしまう･･･）
- 個人的に衝撃的だったのは、大学の参考書（通称 白チャート）を買ったんです。（下のリンク参照）
これはこれで分かりやすいんですが、高校数学の数Cの白チャートで十分だったんじゃないかと思いました。値段も半額以下ですし😭
もっと高度なことにステップアップする予定の方なら大学教養シリーズの方がいいと思いますけどね。 - ひとまず合格していることを祈るばかりです・・・🙏
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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