論文の概要: Matrix diagonalization and singular value decomposition: Static SageMath
and dynamic ChatGPT juxtaposed
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17163v1
- Date: Thu, 30 Mar 2023 05:51:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 14:15:06.424039
- Title: Matrix diagonalization and singular value decomposition: Static SageMath
and dynamic ChatGPT juxtaposed
- Title（参考訳）: マトリックス対角化と特異値分解:静的SageMathと動的ChatGPT近似
- Authors: N. Karjanto
- Abstract要約: 特に、(直交)対角化と特異値分解(SVD)に焦点を当てた。
我々はまた、Pythonベースのフリーソフトウェアコンピュータ代数システム(CAS)であるSageMathを使ってこれらのトピックを探索する可能性も提案した。
線形代数における本質的な概念を集約し、効果的な実践を通じて計算能力を向上させることで、これらのトピックを習得することがより簡単になり、ミスを最小限に抑えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigated some difficulties that students often face when studying
linear algebra at the undergraduate level, and identified some common mistakes
and difficulties they often encountered when dealing with topics that require
algorithmic thinking skills such as matrix factorization. In particular, we
focused on (orthogonal) diagonalization and singular value decomposition (SVD).
We also offered the possibility of exploring these topics using SageMath, a
Python-based free open software computer algebra system (CAS) that has been
identified to be useful for assisting many students in the computational
process even though its output is static by nature. We then explored dynamic
ChatGPT by inquiring the chatbot about the topic, either by asking to provide
an example or to solve a problem, that is by constructing an (orthogonal)
diagonalization or SVD from a particular matrix. By consolidating essential
concepts in linear algebra and improving computational skills through effective
practice, mastering these topics would become easier and mistakes could be
minimized. Static SageMath, in particular, is a great aid for calculation
confirmation and handling tedious computations. Although dynamic ChatGPT is
relatively unreliable for solving problems in linear algebra, the mistakes it
produces could become a valuable tool for improving critical thinking skills.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,大学生の線形代数学習においてしばしば直面する困難について検討し,行列因数分解などのアルゴリズム的思考スキルを必要とするトピックを扱う際に,よく遭遇する誤りや難しさを明らかにした。
特に,(直交)対角化と特異値分解(SVD)に着目した。
sagemathはpythonベースのフリーオープン・ソフトウェア・コンピュータ・代数システム(cas)であり、その出力は自然に静的でありながら、計算プロセスにおいて多くの学生を支援するのに役立つと認識されている。
次に、そのトピックについてチャットボットに問い合わせることにより、動的ChatGPTを探索し、例えば、ある行列から(直交)対角化やSVDを構築することで、その問題を解く。
線形代数における本質的な概念の統合と効果的な実践による計算能力の向上により、これらのトピックの習得が容易になり、誤りを最小限に抑えることができる。
特にStatic SageMathは、計算の確認と面倒な計算の処理に大いに役立ちます。
動的ChatGPTは線形代数の問題を解くには比較的信頼性が低いが、その誤りは批判的思考スキルを改善するための貴重なツールとなる。
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