個別指導塾YESオンライン スクールが運営する総合学習メディア【スマナビング!】高校数学/物理/化学と線形代数を解説!いつ・どこでもわかりやすい記事が読めます!社会人の方の学び直し(リカレント教育)にも最適。
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【新規開校】 スマナビング執筆講師によるデータサイエンスの為の数学塾DeamS新規開校
二次曲線とは何か?円錐との関係と放物線の式・特徴を解説!(1)
式と曲線/関数
放物線
二次曲線とは何か?円錐との関係と放物線の式・特徴を解説!(1)
二次曲線シリーズ第1回。二次曲線と円錐の関係をイラストで解説したのち、一つ目の二次曲線である『放物線』の式を導き、用語・特徴などを紹介します。...
  • 安田 周平
余因子行列の作り方とその応用方法を具体的に解説!
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
学び直し機械学習のための数学社会人の方向け
余因子行列の作り方とその応用方法を具体的に解説!
余因子(2)として、余因子を成分とする行列:「余因子行列」の作り方と、その応用として逆行列を求める公式・手順を解説しました。...
  • 安田 周平
2変数関数の最小値の求め方パターンまとめ
高次方程式/式と証明
二変数関数偏微分数学1
2変数関数の最小値の求め方パターンまとめ
変数が2つある「2変数関数」の最小値を求める方法を、条件が異なる3つの例題を通してマスターできるように分かりやすく解説しました。(一文字消去と注意点/一文字固定...
  • 安田 周平
計量線形空間の定義/意味からコーシー=シュワルツの不等式まで解説
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
計量線形空間の定義/意味からコーシー=シュワルツの不等式まで解説
計量(内積)ベクトル空間の定義・意味からノルムの性質を解説しました。後半では、有名不等式であるコーシー=シュワルツの不等式との関係・証明についても紹介しています...
  • 安田 周平
基底・標準基底とは?取り替えの方法や意味をイラストで分かりやすく!
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
ベクトル学び直し機械学習のための数学社会人の方向け
基底・標準基底とは?取り替えの方法や意味をイラストで分かりやすく!
線型空間における基底・標準基底の意味とその変換方法を豊富なイラストを利用して図解しました。...
  • 安田 周平
線形写像とは何か?ImやKer(像と核)についてもイラストで徹底解説!
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
写像機械学習のための数学社会人の方向け
線形写像とは何か?ImやKer(像と核)についてもイラストで徹底解説!
線形写像の基礎をイラストを用いて解説しました。『写像』の意味から、線形写像の定義、核と像のイメージまで紹介しています。...
  • 安田 周平
部分空間の証明と基底/次元の求め方を分かりやすく解説!(線形空間)
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
学び直し機械学習のための数学社会人の方向け証明
部分空間の証明と基底/次元の求め方を分かりやすく解説!(線形空間)
線形(ベクトル空間)第2回として、部分空間の定義と証明法(部分空間であるかの判定)、基底と次元のそれぞれの意味と求め方をわかりやすく解説しました。...
  • 安田 周平
線形空間とは?条件と線形従属/独立の見分け方まで分かりやすく解説!
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
学び直し機械学習のための数学社会人の方向け
線形空間とは?条件と線形従属/独立の見分け方まで分かりやすく解説!
線形(ベクトル)空間の定義から、線形従属・独立の定義と実際に判別(見分ける)問題の解き方まで、これから線形空間を学ぶにあたって必要な基礎を解説しました、...
  • 安田 周平
置換・互換・sgnとは?定義を理解しよう
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
機械学習のための数学社会人の方向け行列式
置換・互換・sgnとは?定義を理解しよう
sgn,置換,互換といった知識が必要な『行列式の定義式』を具体例とイラストを使って分かりやすく解説しました。...
  • 安田 周平
行列式の性質・定義/意味と計算量を減らすコツをわかりやすく解説
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
学び直し機械学習のための数学社会人の方向け行列式
行列式の性質・定義/意味と計算量を減らすコツをわかりやすく解説
行列式の性質を利用して、その値を求める際の計算量を減らす基本操作について演習問題付きで解説し、まとめました。また、行列式の図形的(幾何的)な意味についても紹介し...
  • 安田 周平
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スマナビング!は、いつ・どこでも資格試験対策や、テスト勉強、データサイエンス・機械学習の為の数学対策が出来るサイトです。

データサイエンスのための数学塾DeamS・個別指導塾YESを運営する船場物産株式会社代表取締役安田周平が執筆しています。

【対象者と学べる内容】
数学1A/2B/3Cと物理/化学を学ぶ高校生/大学受験生の方、データサイエンス、人工知能(機械学習/ニューラルネットワーク)の理論を理解する、就活や転職の際の対策などの理由で、高校数学や線形代数・統計学・解析学の学び直しをしたい社会人の方を主な対象としています。


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