授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | 本講義は、経済学への応用に重点を置いた線形代数の入門である。行列、ベクトル空間、線形変換、逆行列、固有値と固有ベクトルなどのトピックを取り上げる。講義の目的は、線形変換と対称行列の性質を理解し、経済問題のモデル化と分析に線形代数を使えるようになることである。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | This course is an introduction to linear algebra with an emphasis on its applications in economics. Topics include matrices, vector spaces, linear transformations, matrix inverse, and eigenvalues and eigenvectors. The goal of the course is to develop a comprehensive understanding of linear transformations and the properties of symmetric matrices, and to learn to use linear algebra to model and analyze economic problems. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | - 基本的な行列演算を習得し、数式の展開ができる
- 逆行列や固有ベクトルなど行列代数学の基本的な概念を理解し、Pythonを用いてそれらを計算することができる
- 線型回帰分析やネットワーク分析など経済学の問題について線形代数の知識を応用することができる |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 1. 導入：目的・方法・数学記号
2. ベクトルの定義と演算/ Python導入 (1/2)
3. 行列の定義と演算/ Python導入 (2/2)
4. 線形結合・張る空間
5. 線型変換の幾何学
6. 行列代数学入門
7. 逆行列
8. 固有値・固有ベクトル
9. 対称行列の分解
10. 応用：期待値・共分散行列
11. 応用：線形回帰分析・主成分分析
12. 応用：ネットワーク分析
13. 応用：動学分析
14. 応用：最適化
15. まとめ
なお第10回から14回までの応用トピックについては内容および順番を変更する可能性がある。 |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | | 「統計解析」「経済数学A」を同時に履修することを強く勧める。 |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | 成績評価の方法と基準
宿題：40%
授業中の小テスト：30%
課題レポート：30% |
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教科書・参考書
Textbook/Reference Book | | 教科書は指定しない。
参考書は必要に応じて適宜指示する。 |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | - 講義ページにて紹介される動画やウェブサイトを用いた予習をすること
- Pythonを使った行列計算の演習課題に取り組むこと |
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注意事項
Notice for Students | | |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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質問への対応方法
Office hour | | | TACTのフォーラムおよびメッセージ機能を使って質問対応を行う。 |
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