Let’s find a concept of eigenvalue and eigenvector

[@takumih7276]

長年頭の中にあったモヤモヤが一気に晴れました

[@AdachiChidori]

わ～嬉しいです！やっぱり固有値・固有ベクトルってスッと入ってこないですよね。

[@ignatiolu863]

Finally I found a channel where I can learn Japanese language and maths! ありがとうございます！

[@AdachiChidori]

Yes! ありがとうございます！😊

[@SO-gj1qc]

非常によくまとまっていて良いです！頑張ってください

[@TheSnowyWhiteCat]

すごいです！固有値ってわかりにくい概念ですがこういうアプローチの仕方があるんですね！

[@AdachiChidori]

こういうアプローチもあるんだ～と思ってもらえるといいなと思って作ったのでとても嬉しいです！

[@秋元裕介-e2i]

まじ神すぎるww 全大学の固有値の授業これでいいww

[@spray--9376]

現在大学生なのですが、初めて大学数学が楽しいと思えました！ありがとうございます！

[@AdachiChidori]

そう言っていただけるなんてとても嬉しいです！こんな時期ですが楽しい大学生活を送れることを願ってます！

[@Restnal]

すごく落ち着いた口調でわかりやすくて好きです。

[@手洗い-c8e]

14:17 ・回転と伸縮に分解した方法 （誤）Ｍｎｘ （正）Ｍｎ ・固有値、固有ベクトルによる対角化 （誤）Ｍｎｘ＝　の行 （正）Ｍｎ＝（ｖ１　ｖ２）（λ１　０　０　λ２）（ｖ１　ｖ２）ー１・・・（ｖ１　ｖ２）（λ１　０　０　λ２）（ｖ１　ｖ２）ー１

[@AdachiChidori]

右辺の x が抜けてたんですね！ありがとうございます🙇‍♀️

[@nekokonekoko507]

え、これ以上わかりやすいものはない気がするし、無駄がない。大学の授業がこういう価値のある動画に変わっていけばいいのに。ありがとうございます。

[@ひでお-u1n]

神だわ KZbin上で一番わかりやすい

[@ひでお-u1n]

KZbin SEOでヨビノリに持ってかれてしまっているのがもったいないわ

[@lhwC0hFg4RqqgCD]

すごく納得のいく説明でした。　 ７分からの説明、別の計算方法の模索の前段階のエッセンスの説明が少し分かりにくかったというか、コンパクトにまとまっていて落とし込むのに時間がかかりました。でも十分に自分で追える程度ではありました。

[@AdachiChidori]

詳しくありがとうございます！あたしも正直そこは論理の飛躍があったな～と思っています。参考にします！

[@johnlennon2009nyc]

うまい説明ですね

[@AdachiChidori]

ありがとうございます！

[@テルルレン]

「ベクトル表現」と「行列表現」はイギリスの数学者ハミルトンが提案しましたよね。 テンソルもハミルトンが考え出しましたね。 違ったかな？

[@AdachiChidori]

数学史はあまり詳しくないですが、線形代数で名前が出てくるハミルトン、ケイリー、シルヴェスターあたりの業績だと思います。解析とかに比べると結構最近のことという印象があります。

[@テルルレン]

行列の冪乗（n 乗）はどんな時に使いますかね？ 例えば、振動とか？ですかね。 ベクトルに行列を何回も作用させていくと、ベクトルの長さが大きくなる場合、 無限大に発散（n がどんどん大きくなるから）してしまいますよね。 スイマセン、わかりにくい質問で。。。

[@AdachiChidori]

振動は２階の線形微分方程式から出てくると思いますが、連立線形微分方程式に書き直すことができ、その解は行列指数関数を使って書くことができて、その行列指数関数の定義はテイラー展開みたいな形で行列のn乗が出てきます。でも振動だけではなく、仰られるとおり発散や収束を表わせることも重要だと思います。微分方程式の解で指数関数が出てきて、そのべきの符号によって発散したり収束したりするのと同じです。 微分方程式だけでなく差分方程式を漸化式で表したものでも行列のべき乗が出てきますが、そちらの方が行列を何回も作用させていくというイメージが強くてわかりやすいかもしれません。

[@テルルレン]

@@AdachiChidori さん 早速のお返事ありがとうございます。 なるほど、線形（微分）方程式で、行列の冪乗表現が使われるのですね。 もっと勉強します。

[@AdachiChidori]

こちらこそコメントありがとうございました！🙇‍♀️

[@lyricospinto8940]

素晴らしいです ヤコビアンじゃなくてトレビアン

[@AdachiChidori]

笑っちゃいました。

[@udonnoisii4683]

3:28 の上の⑨：ad-b^2=σ_1σ_2

[@AdachiChidori]

その通りです！ありがとうございます🙇‍♀

[@Alpasonic]

Natukashii neee😅😘