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データ・サイエンティストは可視化の夢を見るか?

Does Data Scientist Dream of Visualization?

あたらしい学習法の模索

放送大学で『線形代数』のコマを取って独習しています。
いまはテクストブックをひととおり読んで概観を掴もう、という段階。
自炊した PDF に GEMBA Note でマーキングしている最中です。

これ、なにが良いかっていうと、途中で練習問題を解いたりするとき、すぐに新規ページを挿入して自由に記述できることですね。
“Study Hacker” なんてサイトを覗いていると『付箋学習法』なるものとかが持て囃されているんですが、それよりもドキュメントを一元的に管理できるデジタル化を先にしてしまえば、学習データの管理運用にはアドヴァンテージがあるかに感じます。でも、コメントの注釈やなにかはキーボードから打ち込むのではなく「手書き」、そのほうが脳への定着に良いのではないか、と実体験から考えた末です。iPad Pro に Apple Pencil で書き込んでいくと、赤ペンでも消しゴム機能で消せるし、マーキング全体の量を考慮しながらあれこれと試行錯誤できるので非常に good ですね。それにこちとら年寄りになってしまったので、大きい画面に大きい文字は助かります。

ああ、線形代数の話。
いま引っ掛かっているのは、一般的な行列式を求めるのに置換群の背景を必要としているところ。これ、学生時代、群論代数学 Ⅰ )の授業を苦手にしていたこともあって、けっこうトラブってます。でも、学生時代より理解が深まっているのも確かだし、いまではそういう引っかかりを気にせず前に進んで、とにかく全体像を掴むことを心がけるようになりました。あと、いきなり精読しないで、その代わり何度も何度もページをさかのぼって眺める。

その行列式の話。
行列式の意味するところはなにか、とか気になっちゃうんですね、自分は。
そこで類書を探すとアニメーションの例示とともに「行列式とは体積変化率」とか書いてある。
そういったことが大事だと思うんです。
もうひとつの類書、長谷川先生のモノですが、それなんか量子力学を射程に入れて線形代数全体を語っている。
そういった近接分野との接続や応用をした解説のほうが、総合的な理解力を深めると思ってしまいます。
そういった面から見ると、隈部先生の教科書はいまのところ bad です。
でも最終的な評価は、きちんとコースを終えてから判断することにします。

入門線型代数 (放送大学教材 7055)

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プログラミングのための線形代数

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線型代数[改訂版]

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