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=　線形代数 =
==　線形空間 ==
===　線形空間(ベクトル空間) ===
*[[wikipedia_ja:ベクトル空間|ウィキペディア(ベクトル空間)]]

===　計量線形空間===
定義<br/>
Kを実数の集合（実数体）あるいは複素数の集合（複素数体）とする。<br/>　　
K上の線形空間Vの任意の2元$\ x,\ y\ $に対して<br/>
内積と呼ぶKの元$(x,y)$　が定まり、次の性質を持つとき、
'''計量線形空間'''(metric linear space)あるいは'''内積空間'''(inner product space)という。<br/><br/>
（１）$(x,y_1+y_2)= (x,y_1) + (x,y_2) $　<br/>
$\qquad \ (x_1+x_2,y )= (x_1,y) + (x_2,y) $　<br/>
$（２）\ (cx,y) = c(x,y), \qquad (x,cy) = \overline{c}(x,y)$<br/>
$（３）\ (x,y) = \overline{(y,x)}$ <br/>
$（４）\ (x,x) \in {\bf R},\ (x,x)\geq 0, $ <br/>
$\qquad \ (x,x)=0 \Leftrightarrow x=0 $ <br/>

==　固有値と固有ベクトル==
[[wikibooks_ja:線型代数学/固有値と固有ベクトル|wikibooks_ja(線型代数学/固有値と固有ベクトル)]]

==　ジョルダンの標準形   ==
*[[wikipedia_ja:ジョルダンの標準形 |ウィキペディア(ジョルダンの標準形 )]]

==　我々の住む空間の数学的公理化 ==
今までの議論をもとに、我々の住む空間の数学的な定義を与える（注参照）。<br/>
まずn次元内積空間の定義を与え、この空間の簡単な性質について説明する。<br/>
これは、空間のある点からみた他の点を、その方向と距離で定める時に必要になる。
<br/>
これをもとにして我々の住む空間の数学モデルであるユークリッド空間の公理を与える。<br/>
この空間のなかに<br/>
直線、平面、長さや角度、平面の向きの定義を行い、その基本的性質を示す。<br/>
これを進めると、ユークリッド幾何学が建設できる。<br/>
我々の住む空間は3次元だが、数学的には何次元の場合も同じように扱えるので、<br/>以下ではｎ次元空間で説明する($(n\in \{0\} \cup \bf{N}$)。<br/>
参考文献<br/>
斎藤正彦　線形代数入門　東京大学出版会
===　ユークリッド空間    ===
定義<br/>
$S$を非空の集合、$V$をn次元内積空間とする。<br/>
$S$と$V$の順序対$(S,V)$が次の３条件を満たすとき、ｎ次元ユークリッド空間という。<br/>
（１）$S$の任意の2元$P,Q$の作る順序対$(P,Q)$に対して$V$の唯一の元$a$が対応する。<br/>
この$a$を$\overline{(PQ)}$と書く。<br/>
（２）$(\forall P\in S),(\forall a\in V),(\exists_{1} Q \in S)(\overline{(PQ)}=a)$<br/>
（３）$ a=\overline{(PQ)},b=\overline{(QR)} \Rightarrow a+b=\overline{(PR)}$<br/>
(注)　ユークリッド空間$(S,V)$は、単にユークリッド空間$S$と略記されることが多い。<br/><br/>
定義<br/>
ユークリッド空間$(S,V)$における$V$を、$S$に付随する計量空間という。<br/>
また$S$の元を点、$V$の元をベクトルという。<br/><br/>
命題<br/>