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整数

整数の定義

自然数、ゼロ、自然数の加法逆元の中の少なくとも1つであるような実数を整数と呼びます。特に、正の整数は自然数と一致し、負の整数は自然数の加法逆元と一致します。

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デデキント切断

有理数のデデキント切断

数直線上には有理数が細かく密集して分布しているものの、有理数の間は隙間だらけであり、無理数がその隙間を埋めています。以上の主張を集合を用いて厳密に表現するためにデデキント切断と呼ばれる概念を導入します。

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実行列空間

実行列空間の定義

実数を成分とする行列からなる集合上に行列加法とスカラー乗法と呼ばれている演算が定義されている場合、そのような集合を実行列空間と呼びます。実行列空間はベクトル空間です。

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線形写像

線形写像の合成

線形写像どうしの合成写像は線形写像になります。線形写像の合成は行列積と実質的に等しい演算です。

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双対ベクトル空間

線形写像空間の定義

定義域と終集合を共有する線形写像からなる集合上に加法とスカラー乗法と呼ばれる演算が定義されている場合、そのような集合を線形写像空間と呼びます。線形写像空間はベクトル空間です。

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実ベクトル空間

実ベクトル空間の定義

実数を成分とするベクトルからなる集合上にベクトル加法とスカラー乗法と呼ばれている演算が定義されている場合、そのような集合を実ベクトル空間と呼びます。実ベクトル空間はベクトル空間です。

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線形写像

線形写像の加法(線形写像の和)

定義域と終集合を共有する2つの線形写像が与えられたとき、それらが定めるベクトルどうしの和を像として定める写像を定義すると、それもまた線形写像になります。線形写像の加法は行列加法と実質的に等しい演算です。

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列空間

行列の階数(行列の行空間と列空間)

行列のすべての行(列)からなる集合の線型スパンを行列の行空間(列空間)と呼び、行空間(列空間)の次元を行列の行階数(列階数)と呼びます。行階数と列階数は常に一致するため、その共通の値を行列の階数と呼びます。

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実行列空間

行列の線型結合と線型スパン

実行列空間において、行列のスカラー倍どうしの和として表される行列を線型結合と呼びます。実行列空間の部分集合に属する行列の線型結合をすべて集めてできる集合を線型スパンと呼びます。

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実行列空間

実行列空間の部分空間

実行列空間の部分空間と呼ばれる概念を定義するとともに、部分空間の具体例を提示し、部分空間であることを判定する方法について解説します。

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交点

平面どうしの位置関係

空間上に存在する2つの平面が与えられたとき、それらの位置関係としては4パターン(一致する・平行かつ異なる・交差する・ねじれの位置にある)を考えることができます。

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平行

平行な2つの平面

2つの平面が平行であることの意味を定義するとともに、2つの平面が平行であることを判定する方法について解説します。3次元空間上に存在する2つの異なる平面が交わらない場合、それらは平行ですが、より高次元の空間では事情が異なります。

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交点

平面どうしの交点

同一空間上に存在する2つの平面の共通部分が非空であるとき、それらの平面は交わると言います。また、2つの平面が共有する点を交点と呼びます。特に、3次元空間において2つの平面が交わる場合、項点からなる集合は直線になります。

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平面

平面の法線ベクトルと直交補空間

平面を定義する線型独立な2つの方向ベクトルの双方と垂直なベクトルを平面の法線ベクトルと呼び、平面の法線ベクトルをすべて集めてできる集合を平面の直交補空間と呼びます。

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平行

平行な2本の直線

2本の直線が平行であることの意味を定義するとともに、2本の直線が平行であることを判定する方法について解説します。

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平面

点と平面の間の距離

空間上に存在する平面は様々な形で表現されます(ベクトル方程式・法線標準形・媒介変数表示など)が、それぞれの場合において、点と平面の間の最短距離を求める方法を解説します。

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交点

直線どうしの交点

同一空間上に存在する2本の直線の共通部分が非空であるとき、それらの直線は交わると言います。また、2つの直線が共有する点を交点と呼びます。

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直線

直線どうしの位置関係

空間上に存在する2本の直線が与えられたとき、それらの位置関係としては4パターン(一致する・平行かつ異なる・交差する・ねじれの位置にある)が起こり得ます。

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直線

点と直線の間の距離

空間上に存在する直線は様々な形で表現されます(ベクトル方程式・法線標準形・媒介変数表示など)が、それぞれの場合において、点と直線の間の最短距離を求める方法を解説します。

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変位

等加速度直線運動と自由落下

直線上を動く点の瞬間加速度が常に一定である場合、そのような運動を等加速度直線運動と呼びます。等加速度直線運動にしたがう点の位置と瞬間速度を求める方法について解説します。

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大数の法則

大数の弱法則(チェビシェフの大数の弱法則)

確率変数列が独立同一分布にしたがう場合、標本平均の列はもとの確率変数列が共有する期待値に確率収束します。つまり、各回の結果が同一かつ独立な確率分布から決定される試行を繰り返す場合、試行回数を限りなく増やすにつれて、結果の平均は、各回の試行の期待値に限りなく近づきます。

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独立性

離散型確率変数列の独立性

離散型確率変数列の中から有限個の確率変数を任意に選んだときにそれらが独立であることが保証される場合、その確率変数列は独立であると言います。

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