LinearAlgebra

Mapleの線形代数計算にはパッケージとしてlinalgとLinearAlgebra(LA) とがあります．従来のバージョンではlinalgのみでしたが，NAGとの提携を 期にあらたにデータ構造から関数操作まで作り直したようです．どちらを選 ぶかは

linalg 抽象的な線形代数の計算向き．

LA 種々の形態のMatrixが生成しやすく，直観的な代数計算ができ，大き な行列の数値計算に向いている．

が基準となります．代数計算が直観的であることから今後LAが標準となる ようです．本書でもLAパッケージを使うよう書き換えています．

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参考図書

Maple Vに関する解説書が最近盛んに出版されています．一部を紹介します．

MapleVによる数式処理入門 阿部寛著（講談社，1997)

間違いなく現在日本語で読める絶好の入門書．著者が長年(たぶん？)，

専門で使い込いこまれた経験が凝縮されています．特に微分方程式の具 体的な解き方は充実しています．リリース5でもほとんど書き換える必 要なく使えます．

はじめてのMapleVリリース4 K.M.ヒール，M.L.ハンセン，K.M.リ カード著，笠島友美訳（シュープリンガー・フェアラーク東京，1997) リリース4の”Maple V Learning Guide”の訳．リリース3やリリース 5の日本語版がいかにもマニュアルの翻訳という雰囲気で読みにくいの に対して，リリース4版は数学を理解している人がコマンドを確認し ながら翻訳されたらしく，とても理解しやすくなっています．リリース 5でも使えます．

MapleVリリース5ラーニングガイド K.M.ヒール，M.L.ハンセン，K.M.

リカード著，示野信一他訳（シュープリンガー・フェアラーク東京，1998) 新しいリリース5の”Maple V Learning Guide”の訳．

MapleVリリース5プログラミングガイド M.B.モナガン他著（シュー プリンガー・フェアラーク東京，1999)

プログラミングやMapleの内部構造などをより詳細に知りたいときに は購入する必要があります．内容は一般的なhelpでは得られないよう

なMapleの概念を統一的に説明しています．ただ，記述が抽象的（数学

的？）なため初心者には何を言っているのか全く理解できません．Maple Vを系統的に理解し，効率良く使うには是非とも必要です．

Maple Vと利用の実際-数式処理とCG-  小国 力著（サイエンス社 1997)

多くの解説書(MATLAB,Mathematice)を出している著者によるMaple V解説書．広い分野を網羅しており，経験のある研究者が具体的な問題 を解くときの足掛かりとなる．

Maple Vで見る数学ワールド  示野信一著（シュプリンガーフェアラー ク社1999)

Mapleを使って広い分野の数学を視覚化しようという意欲的な著書．内

容は大学初学年制でも理解できるが，使われている技巧は高度．

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索 引

’, 6 :, 1

;, 1

‖, 27 add, 25, 33 Adjoint, 22 adjoint, 71 angle, 71 append, 18, 69 args, 26 array, 19 assign, 9, 49

assume, 11, 12, 50, 54, 70 break, 24

Chebyshev, 27 coeff, 10, 70 coldim, 71 collect, 10, 70 combine, 10, 70 conjugate, 15

convert, 10, 14, 20, 70 convolution, 35 crossprod, 71 CrossProduct, 22 debug, 28 denom, 11, 70 det, 71

Determinant, 22 diff, 13

Dimension, 22

dotprod, 71 DotProduct, 22 dsolve, 13 eigenvals, 71 Eigenvalues, 22 Eigenvectors, 22 eigenvects, 71 evalc, 15 evalf, 6 expand, 10, 70 factor, 10, 70 for, 24 gcd, 10, 70 if, 24 int, 14 inverse, 71 isolve, 46 LA, 20 lcm, 10, 70 limit, 12

LinearAlgebra, 39 list, 17

listlist, 20 listplot, 31 logplot, 34 Mandelbrot, iii map, 20 matadd, 71 Matrix, 21

MatrixAdd, 22 MatrixInverse, 22, 40 nargs, 26

next, 24 nops, 18 normal, 10, 70 numer, 11, 70 Parsevalの定理, 34 piecewise, 34 plot, 28 prepend, 18 printf, 26, 33 printlevel, 28 proc, 23 radsimp, 11, 70 readdata, 30 remember, 27 rowdim, 71 series, 14 set, 17

simplify, 10, 70 solve, 9 sort, 10, 70 subs, 5 table, 18 Trace, 22 trace, 71

Transpose, 22, 40 transpose, 71 type, 20 unapply, 7 vectdim, 71 Vector, 21 VectorAngle, 22 while, 24

一時的代入, 5 因数分解, 10, 70 永年方程式, 57 オイラー角, 59 改行, 1

外積, 22 角度, 22 関数の近似, 53 関数の定義, 67, 68 関数の取りだし, 14 簡単化, 10, 70 逆行列, 22, 40 級数, 14, 69 行列式, 22 極限, 12, 69 虚数部, 15 係数, 10, 70 コメント, 27 固有値, 22 固有ベクトル, 22 コロン, 1

最小公倍数, 10, 70 最大公約数, 10, 70 三角関数, 6 式の変形, 47 実数部, 15 集合, 17 修正, 2 初期化, 5

シングルクォート, 6, 19 振幅強度, 32

随伴, 22

ステップ関数, 34