Graphic Notes on Linear Algebra and Data Science

線形代数計算の視覚化と
⾏列5分解
〜ストラング先⽣から学んだこと〜
平鍋健児(@hiranabe)
Version 1.0
=
1

これは何?
• Gilbert Strang 著
『Linear Algebra for Everyone』
は線形代数を直感理解するのに
とてもいい本です。
• 定理と証明の連鎖ではなく、マトリックス語法と例⽰で直感的な理解と実⽤的な
応⽤法を得ることができます。
• YouTube の MIT Open Courseware、先⽣の講義プレイリストである 18.06
と 18.065 には、200万⼈の購読者がいます。（ぼくもその⼀⼈です）
• この本のハイライトは、
• AB=C の4つの⾒⽅
• 基本的な4つの部分空間
• 5つのマトリックス分解
• 通常の線形代数の教科書はジョルダン標準形がクライマックスですが、この
本では、SVD です。そして、
• 機械学習を含むデータサイエンスへの⼊⾨につながっています。
• この1と2のコンセプトをグラフィック表現できないか、というアイディアです。
By Kenji Hiranabe with the kindest help of Prof. Gilbert Strang 2
1
2

この発表
のモチベ
ーション
• ⾏列とベクトルの掛け算には、複数の⾒⽅
があります。
• このノートは、それらを可視化し、教育⽤
コンテンツとする試みです。
• それによって ...
• ⾏列とベクトルの演算を直感的に⾏えるよう
になります。
• その直感を、5つの⾏列分解法、などのコンセ
プトの理解につなげることができます。
最新版︓
https://github.com/kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra/
http://math.mit.edu/everyone

5つの⾏列分解
𝐴 = 𝐶𝑅
𝐴 = 𝐿𝑈
𝐴 = 𝑄𝑅
𝑆 = 𝑄Λ𝑄!
𝐴 = 𝑈Σ𝑉!
独⽴列⾏列と⾏簡約⾏列の積
(⾏ランク=列ランクを⽰す)
LU分解=ガウスの消去法
QR分解=Gram-Schmidtの直⾏化
対称⾏列の固有値分解
どんな⻑⽅⾏列にも使える
特異値分解

Foreword
I am happy to see Kenji Hiranabeʻs pictures of matrix operations in linear algebra ! The
pictures are an excellent way to show the algebra. We can think of matrix
multiplications by (row, column) dot products, but that is not all -- it is ``linear
combinations” and ``rank 1 matrices" that complete the algebra and the art.
I am very grateful to see the books in Japanese translation and the ideas in Kenji's
pictures.
-- Gilbert Strang
Professor of Mathematics at MIT

• もうすぐ⽇本語訳発売! • ⽇本語訳決定!

先⽣の講演例：https://www.youtube.com/watch?v=MsIvs_6vC38

⽬次
• ⾏列の⾒⽅ – 4つ
• ベクトルの積 – 2つ
• ⾏列のベクトルの積 – 2つ
• ⾏列と⾏列の積 – 4つ
• 便利な応⽤パターン– 4つ
• ⾏列の有名分解 – 5つ
• 𝐶𝑅, 𝐿𝑈, 𝑄𝑅, 𝑄Λ𝑄!, 𝑈Σ𝑉!
• データサイエンス応⽤で理解する SVD(今⽇だけ)

= = =
3つの数からなる
2つの列ベクトル
2つの数からなる
3つの⾏ベクトル
6つの数
1 つの⾏列
⾏列の⾒⽅ – 4つ
𝐴 =
𝑎!!𝑎!"
𝑎"!𝑎""
𝑎#!𝑎#"
=
|
𝒂𝟏
|
|
𝒂𝟐
|
=
−𝒂!
∗ −
−𝒂"
∗ −
−𝒂#
∗ −
以降、太字で列ベクトル𝒂𝟏、*を付けて⾏ベクトル𝒂"
∗
、を表現する。
また、右肩にTをつけて転置ベクトル𝒂𝐓や転置⾏列𝑨𝐓を表現する。
𝐴 =
1 4
2 5
3 6
=
1 4
2 5
3 6
=
1 4
2 5
3 6

= = =
内積(スカラー) Rank1の⾏列
v1 =
1
2
3
𝑥 𝑦 =
𝑥 𝑦
2𝑥 2𝑦
3𝑥 3𝑦
ベクトルの積 – 2つ
1 2 3
𝑥!
𝑥"
𝑥#
=
1
2
3
,
𝑥!
𝑥"
𝑥#
= 𝑥! + 2𝑥" + 3𝑥#
２つの列ベクトル𝒂, 𝒃を𝒂𝒃!
の順に掛けると、⾏
列 (𝐴 = 𝒂𝒃!
) になる。 𝒂, 𝒃どちらも0でなければ、
この⾏列はRankが1になることが分かる。（各
⾏は定数倍であり、各列も定数倍である）
２つの列ベクトルの内積(𝒂 ) 𝒃)は⾏列形
式では、𝒂!
𝒃 と表現され、1つのスカ
ラーになる。
v2

= = +
⾏列とベクトルの積 – 2つ
𝐴 の⾏ベクトルと列ベクトルの積
（内積)からなる1つの列ベクトル
𝐴 の列ベクトルの線形結合
𝐴𝒙 =
1 2
3 4
5 6
𝑥!
𝑥"
=
(𝑥!+2𝑥")
(3𝑥! + 4𝑥")
(5𝑥! + 6𝑥")
𝐴𝒙 =
1 2
3 4
5 6
𝑥!
𝑥"
= 𝑥!
1
3
5
+ 𝑥"
2
4
6
最初に左を覚えるだろう。しかし、右の⾒⽅ができるようになると、
𝐴𝒙 が𝐴の列ベクトルの線形結合、すなわち、 𝐴の列ベクトル空間 𝐂(𝐴)、
さらに、 𝐴𝒙 = 0 の解がAの零空間 𝐍(𝐴)と読めるようになる。
Mv
1
Mv
2

⾏列と⾏列の積 – 4つ
=
1 2
3 4
5 6
𝑥" 𝑦"
𝑥# 𝑦#
=
(𝑥"+2𝑥#) (𝑦"+2𝑦#)
(3𝑥"+4𝑥#) (3𝑦"+4𝑦#)
(5𝑥"+6𝑥#) (5𝑦"+6𝑦#)
1 2
3 4
5 6
𝑥" 𝑦"
𝑥# 𝑦#
= 𝐴 𝒙 𝒚 = 𝐴𝒙 𝐴𝒚
= =
結果の各列 𝐴𝒙, 𝐴𝒚 は、それぞれ𝐴 の列ベクトルの線形結合
結果の各要素は、⾏ベクトルと列ベクトルの内積
MM
1
MM
2

⾏列と⾏列の積 – 4つ
= +
= =
1 2
3 4
5 6
𝑏"" 𝑏"#
𝑏#" 𝑏##
= 𝒂𝟏 𝒂𝟐
𝒃𝟏
∗
𝒃𝟐
∗ = 𝒂𝟏𝒃𝟏
∗
+ 𝒂𝟐𝒃𝟐
∗
=
1
3
5
𝑏"" 𝑏"# +
2
4
6
𝑏#" 𝑏## =
𝑏"" 𝑏"#
3𝑏"" 3𝑏"#
5𝑏"" 5𝑏"#
+
2𝑏#" 2𝑏##
4𝑏#" 4𝑏##
6𝑏#" 6𝑏##
1 2
3 4
5 6
𝑥" 𝑦"
𝑥# 𝑦#
=
𝒂𝟏
∗
𝒂𝟐
∗
𝒂𝟑
∗
𝑋 =
𝒂𝟏
∗
𝑋
𝒂𝟐
∗
𝑋
𝒂𝟑
∗
𝑋
⾏列の積は、rank 1の⾏列の和に分解される。
結果の各⾏は、⾏ベクトルの線形結合
MM
3
MM
4

便利な応⽤パターン – 3つ
2 3
=
1 2 3
1 1
=
2
1
+
3
+
2
=
2
1
+
3
+
3
=
2
1
+
3
+
MM
2
Mv
2
右からの操作は、列に作⽤する。
この表現は、右の3つの線形結合を
1つの⾏列表現で表したものだとも
⾔える。
P1
using

1
2
3
= 1
2
3
1 = +
1 2 3
+
2 = +
1 2 3
+
3 = +
1 2 3
+
MM
3
左からの操作は、⾏に作⽤する。
この表現は、右の3つの線形結合を
1つの⾏列表現で表したものだとも
⾔える。
P2 using

= =
𝐴𝐷 = 𝒂𝟏 𝒂𝟐 𝒂𝟑
𝑑!
𝑑"
𝑑#
= 𝑑!𝒂𝟏 𝑑"𝒂𝟐 𝑑"𝒂𝟐 𝐷𝐵 =
𝑑!
𝑑"
𝑑#
𝒃!
∗
𝒃!
∗
𝒃!
∗
=
𝑑!𝒃!
∗
𝑑!𝒃!
∗
𝑑!𝒃!
∗
対⾓⾏列を右から掛けると各列がスカラー倍対⾓⾏列を左から掛けると各⾏がスカラー倍
これらを⽬に焼き付けると、さらに、、、、
P1ʼ P2ʼ

スカラー倍された列ベクトルの線形結合(ベクトル漸化式やベクトル線形微分⽅程式で活⽤)
=
𝑿𝑫𝒄 = 𝒙𝟏 𝒙𝟐 𝒙𝟑
𝑑!
𝑑"
𝑑#
𝑐!
𝑐"
𝑐#
= 𝑐!𝑑!𝒙𝟏 + 𝑐"𝑑"𝒙𝟐+ 𝑐#𝑑#𝒙𝟑
+ +
P3

微分⽅程式、漸化式の例
P3
𝑋 𝑒*+, Λ, 𝒄 𝒙𝟏 𝒙𝟐 𝒙𝟑

= + +
𝑈𝛴𝑉- = 𝒖𝟏 𝒖𝟐 𝒖𝟑
𝜎!
𝜎"
𝜎#
𝒗!
-
𝒗"
-
𝒗#
-
= 𝜎!𝒖!𝒗!
- + 𝜎"𝒖"𝒗"
-+ 𝜎#𝒖#𝒗#
-
rank 1⾏列の和 (SVDや対称⾏列のスペクトル分解で活⽤)
P4

𝐴 = 𝐶𝑅
𝐴 = 𝐿𝑈
𝐴 = 𝑄𝑅
𝑆 = 𝑄Λ𝑄!
𝐴 = 𝑈Σ𝑉!
独⽴列⾏列と⾏簡約⾏列の積
(⾏ランク=列ランクを⽰す)
LU分解=ガウスの消去法
QR分解=Gram-Schmidtの直⾏化
対称⾏列の固有値分解
どんな⻑⽅⾏列にも使える
特異値分解
⾏列の有名分解 – 5つ

𝐴 = 𝐶𝑅
𝐴の列ベクトルを左から順に⾒て、独⽴なもののみ選び出していく。1,2列⽬は⽣き残り、3列⽬は1列⽬+2列
⽬なので捨てる。残った２つの列ベクトルCを使って𝐴 を復元すると、𝑅には階段⾏列が現れる。
これを、よく⾒て、⼆つの表現で表すと…
⻑⽅⾏列𝐴の⾏ランクと、 𝐴の列ランクが等しいことを最も直感的に⽰す分解。
Cは𝐴の線形独⽴な列ベクトル。 𝑅は⾏簡約階段⾏列(row reduced echelon form)となる。
1 2 3
2 3 5
=
1 2
2 3
1 0 1
0 1 1
|
𝒂𝟏
|
|
𝒂𝟐
|
|
𝒂𝟑
|
=
|
𝒄𝟏
|
|
𝒄𝟐
|
1 0 1
0 1 1
𝒂𝟏 = 𝒄𝟏, 𝒂𝟐= 𝒄𝟐, 𝒂𝟑 = 𝒄𝟏 + 𝒄𝟐
−𝒂"
∗
−
−𝒂#
∗
−
=
1 2
2 3
−𝒓"
∗
−
−𝒓#
∗
−
𝒂"
∗
= 𝒓"
∗
+ 2𝒓#
∗
, 𝒂#
∗
= 2𝒓"
∗
+ 3𝒓#
∗
= 2
1 = 1 + 2 1 + 2 1 + 2
すべての列ベクトルはc1,c2の線形結合。すなわち、列ランク=dim C(𝐴)=2。
= +
1
2
1 2
1 2
+
=
すべての⾏ベクトルはr1,r2の線形結合。すなわち、⾏ランク=dim C(𝐴!
)=2。
𝐴 = 𝐶𝑅
P1
P2
using
using

= 2
1 = 1 + 2 1 + 2 1 + 2
1 2 3
2 3 5
= +
1
2
1 2
1 2
+
=

𝐴 =
|
𝒍𝟏
|
−𝒖!
∗
− +
0 0 0
0
0
𝐴"
＝
|
𝒍𝟏
|
−𝒖!
∗
− +
|
𝒍𝟐
|
−𝒖"
∗
− +
0 0 0
0 0 0
0 0 𝐴#
= 𝐿𝑈
𝐴 = 𝐿𝑈
𝐴の⾏1ベクトルと列1ベクトルでできる rank 1⾏列を取り出し、サイズが1つ減った⾏列を𝐴# とする。
この操作を再帰的に繰り返して、rank 1 の和に分解する。
= + +
𝐿𝑈 を逆向きに計算して𝐴 に戻すのは容易。
MM
4
ガウスの消去法は、⾏基本変形をAの左から掛けていくが、その逆⾏列が 𝐿である。
using
=
= + +
𝐿 𝑈
𝐴

=
= + +
𝐿 𝑈
𝐴
1 2 4
2
1
5
5
1
3

=
=
𝐴 = 𝑄𝑅
𝐴の各列ベクトルを、Gram-Schmidtの直⾏化によって𝑄 の列ベクトルに直⾏化する。
その際の係数を逆にすることで、𝑅に上三⾓⾏列が作られる。
Gram-Schmidt の直⾏化。
2 3
1
|
𝒂𝟏
|
|
𝒂𝟐
|
|
𝒂𝟑
|
=
|
𝒒𝟏
|
|
𝒒𝟐
|
|
𝒒𝟑
|
𝑟"" 𝑟"# 𝑟"(
𝑟## 𝑟#(
𝑟((
3
1
+
1 2
+
1 2
+
𝒂𝟏 = 𝑟""𝒒𝟏
𝒂𝟐 = 𝑟"#𝒒𝟏 + 𝑟##𝒒𝟐
𝒂𝟐 = 𝑟"(𝒒𝟏 + 𝑟#(𝒒𝟐 + 𝑟((𝒒𝟑
𝐴 = 𝑄𝑅
P1
using
𝑄 𝑅
𝐴 𝒂𝟏 𝒂𝟐 𝒂𝟑

𝑆 = 𝑄𝛬𝑄-=
|
𝒒𝟏
|
|
𝒒𝟐
|
|
𝒒𝟑
|
𝜆!
𝜆"
𝜆#
−𝒒!
-
−
−𝒒"
- −
−𝒒#
-
−
=𝜆!
|
𝒒𝟏
|
−𝒒!
- − + 𝜆"
|
𝒒𝟐
|
−𝒒"
- − + 𝜆#
|
𝒒𝟑
|
−𝒒#
- −
𝑆 = 𝑄𝛬𝑄*
対称⾏列𝑆は、直⾏⾏列𝑄によって固有値の対⾓⾏列𝛬に対⾓化される。
さらに、これを rank 1 の射影⾏列の和に分解できる。（スペクトル分解）
= 𝜆!𝑃! + 𝜆"𝑃" + 𝜆#𝑃#
対称⾏列𝑆の固有値分解。固有値はすべて実数であり、固有ベクトルは必ず互いに直⾏したものが取れる。
2 3
1
= + +
= 1
2
3
1
1
2
2
3
3 P4
using
𝑄 𝛬
𝑆 𝑄. 𝜆!𝒒𝟏𝒒!
.
𝜆"𝒒𝟐𝒒"
.
𝜆#𝒒𝟑𝒒#
.
𝑆 = 𝑆-
𝑄-𝑄 = 𝑃! +𝑃" + 𝑃# = 𝐼
𝑃!𝑃" = 𝑃"𝑃# = 𝑃#𝑃! = 𝑂

𝐴 = 𝑈Σ𝑉+
𝐴の⾏空間ℝ)
の正規直交基底として𝑉、列空間 ℝ*
の正規直交規定として𝑈をそれぞれうまく取ると、対
⾓化される。これを特異値分解という。さらに、これを rank 1 ⾏列の和に分解できる。
𝐴が⼀般の⻑⽅⾏列の場合でも、特異値分解は必ず可能。
= +
=
1
1
2
2
2 3
1
1
2
P4
using
𝑈 Σ
𝐴 𝑉- 𝜎! 𝒖𝟏𝒗!
-
𝜎" 𝒖𝟐𝒗"
-
𝑈𝑈- = 𝐼/
𝑉𝑉- = 𝐼,
𝐴 = 𝑈Σ𝑉-=
|
𝒖𝟏
|
|
𝒖𝟐
|
|
𝒖𝟑
|
𝜎!
𝜎"
−𝒗!
- −
−𝒗"
- −
=𝜎!
|
𝒖𝟏
|
− 𝒗!
-
− + 𝜎"
|
𝒖𝟐
|
− 𝒗"
-
−
= 𝜎!𝒖𝟏𝒗!
- + 𝜎"𝒖𝟐𝒗"
-

SVDの応⽤からの理解︓ eigenface
Washington ⼤学の Steve Brunton 先⽣の YouTube チャネル
にて、120回以上の動画で詳しくこの本の中について解説されて
いる。その中の、eigenface の回をご紹介。
Databookuw.com
By Kenji Hiranabe with the kindest help of Prof. Gilbert Strang

Eigenfaces – Yale B Dataset
256値×32K 画素×64枚× 36⼈、から、特異値ベクトルを抽出

⾏列の2つの意味(1.写像)
𝐴 ∈ 𝑀 𝑚×𝑛, ℝ m⾏n列の実数要素の⾏列
1. ℝ!→ ℝ" の線形写像と⾒る
ℝ" ℝ#
→
𝑥
𝐴
𝐴𝑥
𝑥∈ℝ" n次元列ベクトル
𝐴𝑥∈ℝ# m次元列ベクトル
𝐶 A = 𝐴𝑥 𝑥∈ℝ"
} Aの列空間⊂ ℝ#
𝑁 A = 𝑥 𝑥∈ℝ", 𝐴𝑥 = 0} Aの零空間⊂ ℝ"
= +
𝐴 の列ベクトルの線形結合
𝑨𝒙 =
1 0
2 1
3 1
𝑥!
𝑥"
= 𝑥!
1
2
3
+ 𝑥"
0
1
1
Mv
2
rank 𝐴 = dim 𝐶(𝐴)
m x n の時、 ℝ%
→ ℝ&
nが⼊⼒m
が出⼒であることに注意。

⾏列の2つの意味(2.データ)
2. ℝ" のデータセットが𝑛列と⾒る。
𝑎$, 𝑎%, … , 𝑎" ∈ ℝ# m次元列ベクトルのデータ
𝑢$, 𝑢%, … , 𝑢# ∈ ℝ# m次元列ベクトルの底
|
𝒂𝟏
|
|
𝒂𝟐
|
|
𝒂𝟑
|
=
|
𝒆𝟏
|
|
𝒆𝟐
|
|
𝒆𝟑
|
1 0 1
2
3
1
1
3
4
2 3
=
1
2 3
1
1
=
2
1
+
3
+
2
=
2
1
+
3
+
3
=
2
1
+
3
+
P1
𝒂𝟏 = 𝒖𝟏, 𝒂𝟐 = 𝒖𝟐, 𝒂𝟐 = 𝒖𝟏 + 𝒖𝟐
|
𝒂𝟏
|
|
𝒂𝟐
|
|
𝒂𝟑
|
=
|
𝒖𝟏
|
|
𝒖𝟐
|
|
𝒖𝟑
|
1 0 1
0
0
1
0
1
0
新しい基底(u1,u2,u3)の線形結合として各列を表す
通常の基底(e1,e2,e3)の線形結合として各列を表す基底
この基底での「座標」
もしくは「成分」が
縦に並ぶ。
各データベクトル
𝑨 =
1 0 1
2
3
1
1
3
4
フーリエ変換等でもデータ圧縮可能
だが、SVDではデータ駆動で（デー
タ全体を⾒てから）有効な底を決め
る。

固有値/固有ベクトル(復習)
𝐴 ∈ 𝑀 𝑛×𝑛, ℝ n⾏n列の実数要素の正⽅⾏列
1. ℝ!→ ℝ! の線形写像と⾒る
ℝ" ℝ"
→
𝑥
𝐴
𝐴𝑥
⽅向を変えないベクトルがある。
それらを基底とする（座標は⼲渉しないで定数倍になる）。
𝐴𝒑$ = 𝜆$𝒑$
𝐴𝒑% = 𝜆%𝒑%
𝐴𝒑& = 𝜆&𝒑&
𝐴𝑥 = 𝜆𝑥
𝐴𝑃 = 𝑃𝛬, 𝐴 = 𝑃𝛬𝑃2!
𝑨
|
𝒑𝟏
|
|
𝒑𝟐
|
|
𝒑𝟑
|
=
|
𝒑𝟏
|
|
𝒑𝟐
|
|
𝒑𝟑
|
𝜆!
𝜆"
𝜆#
1
= 1
1
2
= 2
2
3
= 3
3
1
2
3
2 3
1
2 3
1
=
※必ずn本取れるとは限らない。
対称⾏列なら正規直交なPが必ず取れ、λは実数。

特異値/特異ベクトル
𝐴 ∈ 𝑀 𝑚×𝑛, ℝ m⾏n列の実数要素の⻑⽅⾏列
1. ℝ!→ ℝ" の線形写像と⾒る
ℝ" ℝ#
→
𝑥
𝐴
𝐴𝑥
別の正規直⾏ベクトルを基底とする。
座標は⼲渉しないで定数倍（⾮負の実数）になる。
𝐴𝒗$ = 𝜎$𝒖$
𝐴𝒗% = 𝜎%𝒖%
𝐴𝒗& = 𝜎&𝒖&
𝐴𝑉 = 𝑈Σ
𝐴 = 𝑈Σ𝑉!
1
= 1
1
2
= 2
2
3
= 3
3
1
2
3
2 3
1
2 3
1
=
※必ず分解でき、⼀意になる。
1
2
3
2 3
1
= 1
2
3

1. 𝑛個の ℝ" のデータセットと⾒る。
2 3
1
2 3
1 1
=
2
1
+
3
+
2
=
2
1
+
3
+
3
=
2
1
+
3
+
新基底
各データベクトル
(各⾃の顔データ)
2 3
1
=
=
新基底
(eigen face)
𝐴 = 𝑈Σ𝑉"
𝐴 =
|
𝒖𝟏
|
|
𝒖𝟐
|
|
𝒖𝟑
|
𝜎&
𝜎'
𝜎(
−𝒗&
"
−
−𝒗'
" −
−𝒗(
"
−
𝐴 𝑉'
𝑈 Σ (Σ𝑉')
𝑈
=
=
A の各列（face）は、新基底(eigenface)の線形結合。
A 全体の中での信号の強さが特異値。
データごとの
Mixture(Vの⾏)
信号の強さ
(特異値)
新基底での座標
(各⾃の顔の成分)
新基底での座標
(各⾃の顔の成分)

⼿で分解するには、 𝐴'𝐴（どんな𝐴でも対称⾏列となる）を使う。
𝐴 = 𝑈Σ𝑉"
𝐴"𝐴 = (𝑈Σ𝑉")"𝑈Σ𝑉" = 𝑉Σ'𝑉"
となり、 𝐴"𝐴(対称⾏列)の対⾓化（固有値）を求めるのと同じ問題に帰着。
1. 𝐴"𝐴 を計算。
2. それを対⾓化、すなわち固有値𝜎'と固有ベクトル 𝒗 をn個求める。
3. それらが、 Σ', 𝑉 となる。
4. Σと𝑉が求まったら、 𝐴𝒗 = 𝜎𝒖 より、𝒗 に対応する 𝒖求めて、 𝑼とする。
これは⼿計算⽤で、通常、コンピュータの数値演算は全く違う
⽅法(シフト付きQRなど) をとる。

直感で SVD 出来ますか︖
1. 𝐴 = 3
2. 𝐴 =
1
2
3. 𝐴 =
1 3
2 6
直感 or 計算で SVD 出来ますか︖
ポイント
𝐴 = 𝑈Σ𝑉!
単位直⾏⾏列
（⻑さ・⾓度を変えない）
（回転と捉えて良い）
対⾓⾏列
（向きを変えない）
（スケールと捉えて良い）
𝑈
𝑉
𝑈の次元は?
𝑉の次元は?
ℝ" ℝ#
𝐴
⾏空間列空間
→
= 1 3 1
=
1
5
1
2
5 1
=
1
5
1 −2
2 1
5
0
1

Eigenfaces – Yale B Dataset
256値×32K 画素×64枚× 36⼈、から、特異値ベクトルを抽出

最初の 64 eigenfaces(ちょっと怖い…)

顔データを元よりも少数
次元の基底によって復元
する。
基底は、U を特異値の⼩
さい⽅を削除ししまった
近似。
このU平⾯に新しい顔を
射影し、その座標(少数)
をαという。このαを使っ
て、新しい顔を表現する。
（データ圧縮）
顔を次元を順次増
やして復元。
効率は良くないが、
⽝も表現できるよ。
（だいぶ怖い）

参照⽂献と
謝辞
• Linear Algebra for Everyone
(⽇本語来年)
http://math.mit.edu/everyone/
• MIT OpenCourseWare 18.06
http://web.mit.edu/18.06/www/vi
deos.shtml
• A 2020 Vision of Linear Algebra
https://ocw.mit.edu/resources/res
-18-010-a-2020-vision-of-linear-
algebra-spring-2020/
• マトリックスワールド
https://anagileway.com/2020/09/
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By Kenji Hiranabe with the kindest help of Prof. Gilbert Strang
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