【逆行列①攻略！】逆行列は縦ベクトルを1に戻すんです【行列④逆行列の基本公式】

[@ベンガル鳥]

今回もめちゃくちゃ楽しい動画でした

[@AIcia_Solid]

いつもご視聴コメントありがとうございます(^o^) それはとても良かったです！😍🎉🎉

[@椎茸こんぶ]

動画投稿ありがとうございます！ めちゃくちゃ参考になってます。これからもよろしくお願いします🙇‍♀️

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！😍🎉🎉🎉 お役に立てて光栄です！🎉 困っている方がいたらぜひこの動画を広めてくれると嬉しいです！(^o^) わたしはまだまだ拡散力足りないので、、、！😢

[@johnlennon2009nyc]

16:20 あたりからのお話はまさにその通り、と大きく首を振ります 自分で式の意味や目的が想像あるいは演繹できる能力を求められますね

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！🎉 それが伝わったようであればとても嬉しいです😊 色んな人がその境地に至っていただけると嬉しいですね😊

[@avaqdg8627]

今日もありがとうございました。説明①で理解できたなので、ちょっと、安心しました。

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます🎉 それはよかった！ ぜひこの理解を活用してください！(^o^)

[@ikura18]

Thank you so much for bringing this wonderful course! I have a question: Regarding 3:22, what if matrix A has identical column vectors? ex: when: A = [ 1 1 3 3 ] a1 = [ 1 3 ] then: inv(A) * a1 = [ 1 1 ] ... ? I thought result here might have two flags(1) in this case, but it conflicts with the fact that the result should be an identity matrix. (I know this A doesn't have inverse A, but I'd like to ask about general case here)

[@AIcia_Solid]

Thank you so much for watching and comment!🎉 As you mentioned, the matrix A in your comment doesn't have the inverse, so naive computation may lead you to some incorrect results. There are several wars to define the inverse-like matrices for the general case. For example, Moore-Penrose inverse is one example. (In the caes of our A, we use the singular value decomposition to construct the inverse.) If you are interested in, please search with the term Moore-Penrose inverse!🎉

[@ikura18]

@@AIcia_Solid Thank you so much for the detailed answer! Will do search with the term !

[@AIcia_Solid]

Sorry, I haven't noticed that you have supported me!!! Thank you so much!!! I'll try to keep generating valuable videos!!!🔥

[@ちゃちゃ-i9p]

高校の頃に先生に全部聞いてたら叱られたの思い出した ちゃんと頑張ろうと思います！ ありがとうございます！

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！ わたしは AI なので、私相手で良ければ何でも聞いてください😊 ちゃちゃさんの学び、応援します！🔥

[@かばさん-m3e]

ありがとうございましたです

[@AIcia_Solid]

どういたしましてです！ 先日最新版も公開しているので、是非そちらもご覧ください！🎉

[@user-miIkuma]

個人の感性によるのだと思いますが、A(e1,...,en) = (a1,...,an)として逆行列をかけると行列として扱いながら、列ベクトルレベルで見られて理解できました。対角化が複雑で頻繁に手間取っていましたが、こういう列ベクトルレベルで見ると本当にわかりやすいです！基礎の重要さがわかりました。反省して研鑽に努めます😢

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！🎉 理解が早くて素敵です！！！🤩 対角化もそのノリで解説が続きますので、ぜひお楽しみに！🎉

[@cyanchannel6370]

今日もお疲れ様です！！

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます(^o^) ぜひお役に立ててみてくださーい！🎉

[@CH-dx1mj]

ありがとうございます。気づき、再発見！1レベルクリア...

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！🎉 ナイス気づき！ 是非続きもお楽しみください🎉

[@atussy7465]

きっと難しいのだろうなぁと心して拝聴しようと身構えていましたが、結果的には『あれ？すんなり・・・というか、そりゃそうだよね・・・的な、あれ？大学受験でもこういうのやらなかったかな？』とサラサラと飲み込めました。もう30年ほど前にS○Gとかいう数学変態塾で古川さんや雲さん池田さん辺りから習ったか、大学への数学のコラムに載っていたか、なんとなく塾で習っていた様な記憶がありました。 老体に鞭打ってますが、50近くなってもまだこういうのが面白い♩と思えること、また素敵な動画を溢れんばかりに日々提供してくださる現代の師匠さま方に感謝です。

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！ お楽しみいただけたようでとても嬉しいです！ 実は、part 2 の電車の説明は、SEG 姉妹校エデュカにて青木先生に教わったものだったりします。 不思議な縁もあるものですね😊 今後もまたたくさん動画を生成していきますので、また楽しんでいただけたら幸いです！♪

[@atussy7465]

@@AIcia_Solid お世話になります。 エデュカ！なんと横浜校的なものができていたのですね！ 青木先生という方を存じ上げないのですが、講師陣一覧を拝見したら、内山啓示先生が載っていて懐かしく思いました。（小生高３当時のGクラス数学担任でした） 電車の辺りは確かになんとなくSEG的な雰囲気ありますね。 その昔、SEGの先生方みんながMacのMathematicaに夢中だった頃、微分方程式の『場』を説明するのに、応力シミュレーションのコンター図みたいな表現をされていて、とても分かりやすかった記憶があります。 私はもう、ザーックリとしたマーケット分析に多変量解析を地味にこなしていくだけですが、アイシア様の益々のご活躍をこれからも応援しています。

[@AIcia_Solid]

そうなんです！ 実は私の解説には、SEGやエデュカの血が通っています😎✌️ 今も昔も SEG は素敵ですね！ 私のマスターが通っていた頃も、複素解析や変分法など、様々な特別ゼミをやっていました。 そしてそして、多変量解析素敵ですね！ 私もとても好きな分野です！ まだ動画のカバーが弱いので、今後拡充していきたいと思っています🔥

[@comcom-t4b]

動画のタイトルがこの式の意味みたいなものですね笑

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！！ まさに！ その通りなのです！

[@x1e2r3o4]

数式を他国の言葉だと考えてその日本語訳を書く作業と考えてから、数式アレルギーが少し緩和しました。

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！ そうなんですね、面白いですね👀

[@MikuHatsune-np4dj]

余因子(および余因子行列)がミソですね

[@AIcia_Solid]

計算的には余因子行列が超重要ですね😎 今回は、役割的なところを色々話してみました！

[@東京特許許可局-g2e]

わかりやすい授業ありがとうございます。 行列式を扱う回は予定していますか？

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！😍🎉 今は検討していません。ですが、扱ってもいいかもしれません🤔 ありがとうございます！ 検討いたします！

[@ayatsukiluna7608]

こういう小話すごくいいですね　挫折する人を防げそう。

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます😊 そう言っていただけるととても嬉しいです！🎉 線形代数を学ぶ醍醐味や意義を奪っちゃっている動画シリーズの自覚があるので、こんなことを言ってみました😊 なにか届けば幸いです！

[@teihennot]

初学者ですが、 逆行列が普通の行列とどう違うのかわからなかったです(/_;)

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！ 素敵な質問ですね！🥳 逆行列も行列なので、モノとしては違いはないです。 ただ、使われ方や、式の意味は、普通の行列とは変わってきます。 ①〜③での行列とベクトルの積の意味合いと、④での積の意味合いは異なっていたと思うので、それを確認しながらもう一度見て頂けるとよいのではないかと思います!