線形代数（行列・ベクトル）で行き詰まり、入門書っぽい本を何冊か買ったのですが、最後まで読み通せたのは1冊のみ。それで理解できたのかと言われると「うーん・・・」と言わざるを得ない状態です。今、挫折した本を読み返せばもしかしたらもう少し先に進めるのかもしれませんが、統計学もやらなければいけないので、とりあえず後回しにします。

　線形代数で読んだ本は以下の通りです。

　マンガで描かれた線形代数の入門書で、最初のうちはスムーズに読み進められていたのですが、固有値、固有ベクトルから急に難しくなりました。固有値、固有ベクトルについては他の本に書かれているだろうと思ってなんとか読み切って次の本に移りました。

　今やっているのは高校数学ですから、何か勉強するに当たって役に立つ方法などが書かれてないかと期待して読み始めたのですが、英語と数学を毎日勉強しろ、といった感じの現役高校生向けの本でした。この本によると、英語が出来る生徒は数学もできるそうなのですが、数学ができるからといって英語が出来るわけではないとのこと。なので、自宅での勉強スケジュールには毎日英語と数学を入れることを勧めていました。高校生や、高校生の子供を持つ親にとっては役に立つ本かと思いますが、あと半月で基礎的な部分だけでもやっておかなければいけない自分としては、ちょっと違うかなーといった感じでした。

　最初は分かりやすいかなと思って読み進めたのですが、突然「これがこうなるのは分かるよね」といった感じの、何かしらを知っていることが前提の説明になってきて、途中で挫折しました。

　1960年の教育課程から高校でもベクトルが取り入れられるようになり、1973年からは行列とそれが意味するところの1次変換も高校で習うようになりました。ただし、1994年から2003年までは、行列の計算方法だけが教えられ、1次変換は教えられていないそうです。1次変換が分からなければ、行列の積の意味が分からない。うん、わからない。何故なら1次変換が教えられてない時期に高校生だったからでした。行列のかけ算のやり方は今でも覚えているんですけど、それが何故かけ算になるのか、それの意味するところは何かはいまだに分かってません。

　で、線形代数はlinear algebraという英語から来ているそうで、linearは「直線の」という意味があり、読み方はリニアモーターカーのリニアと同じ。軸を中心に回転するモーターに対し、軸を持たずに直線運動するモーターを「リニアモーター」というそうで、おお、そんな意味だったのかと知った次第。

　algebraはal-jabrというアラビア語が語源で、日本語では「代数」と訳されています。「数の代わり」に文字でおく考え方を「代数」というそうです。代数という訳語は日本人が作ったものではなく、19世紀にalgebraについての教科書を中国語で出版するときに「代数学」と訳したことがその起源とされているそうです。

　linear algebraをそのまま直訳すると「直線の代数」となり、前半が図形、後半が式に関する用語でちぐはぐ。直線の式はy = 2x + 1といった具合にx、yの1次式で表されていたことから、linearという単語は、代数の文脈において使われると「1次の」あるいは「1次式の」という意味を持ってくる。なので、linear algebraを中身が分かるように意訳すれば「1次式を扱う代数」となる。線形代数学とは「1次式が持つ性質を研究する学問」になる、とのこと。

　余談ですが、線形代数の「形」ですが、昔は「線型代数」だったんだそうです。それを文部省が「線型」を「線形」とするよう指導があったとのこと。どんな理由があったんですかね。

　てなことを思いながら読んでいたのですが、単位ベクトルのあたりから「これがどう今後につながっていくの？」か分からなくなり、読むのが辛くなって挫折。どうも私、「なぜ？」といったことに対してその場その場で答えがないと読み進められないタイプのようで、「これはこうなるので」と途中を省略されたり、そうなる理由を知っている前提で書かれた本はどうもダメみたいです。一言で言ったらバカなのかな？

　途中で指数・対数の話が出てきてちょっと面食らいましたが、それでも最後まで読み切れた本でした。ただ、できれば行列がプログラミングではどう実装されるのか書かれていると良かったです。その方が自分には理解しやすかったように思います。

　で、ここまで読んでYouTubeを見ていたら、以下のような動画がありました。

　微分、線形代数、統計の基礎的な部分について説明した2時間ちょいの動画なのですが、あれ、全部やったし分かるぞ。統計なんて偏差とか標準偏差、共分散までだし、もしかして証券アナリスト試験で必要とされる基礎的な部分もこのレベルなの？今の自分のレベルで大丈夫なのでは？と勘違いしてしまいそうなくらいのレベル。分野は違うけど、AIで求められている基礎的な数学って本当にこのレベルなの？逆に不安になってしまいます。

　なんとか最後まで読破できた本ができたので（完全に理解・身につけたわけではない）、今はちょっと距離を取りたいと思って、微分積分の本に戻ったのですが、「「超」入門 微分積分 - 神永正博」の方が分かりやすかったです。以下の2冊より、私は「「超」入門 微分積分 - 神永正博」を勧めます。

　これからは統計学をやろうと思っているのですが、最初の頃に以下の本をなんとか最後までやったのですが、途中からついていけなくなって挫折しているので、他の本でリベンジを図ろうとしています。