MATRICESの用途 数学と統計: 行列は、線形代数の基本的な構成要素であり、方程式の解法やデータの分析に広く使用されます。特に、回帰分析や主成分分析などの統計手法で重要です。 コンピュータサイエンス: 行列は、画像処理や機械学習のアルゴリズムで頻繁に利用されます。例えば、ニューラルネットワークでは、重みやバイアスを行列として表現し、計算を効率化します。 物理学と工学: 行列は、物理現象のモデル化やシミュレーションに使われます。特に、力学や電気回路の解析において、行列を用いてシステムの状態を表現します。 経済学: 経済モデルや最適化問題において、行列はデータの整理や分析に役立ちます。特に、投入と産出の関係を示すために使用されます。 グラフィックス: コンピュータグラフィックスでは、行列を使って3Dオブジェクトの変換（回転、拡大、移動）を行います。これにより、リアルな映像表現が可能になります。 行列は、さまざまな分野でのデータ処理や解析に欠かせないツールです。