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* [#sbbef9d3]
;,小学校では、算数を1から教え、自然数、ゼロの順に続く。
;,しかし、大学ではベクトルを1から教えられることもなければ、自然数もない。
;,いきなり、2次元の実数から苦戦する羽目になる。

;,凌宮数学のベクトルは1次元の自然数から始まる。
;,それは誰もが小学校で学んでいるものだ。
;,やさしく始めよう。

* 1次元自然数 [#y68be61b]
|*図1|
|&br;○○○○&br; |
| &ref(./Apple.png,10%);&ref(./Apple.png,10%);&ref(./Apple.png,10%);&ref(./Apple.png,10%); |t=:

;,「図1の○を数えて」と言われて「1、2、3、4」と数えば、それは自然数を数えていることになる。
「1、2、3、4」は自然数と呼ばれる数字だからそうなる。
つまり、敢えて言うなら、数えているのは「○の数」だった。
※「&ref(./Apple.png,5%);」はリンゴである。

;,「図1のリンゴを数えて」と言われて「1、2、3、4」と数えば、それは自然数を数えていることになる。
;,「1、2、3、4」は自然数と呼ばれる数字だからそうなる。
;,つまり、敢えて言うなら、数えているのは「(リンゴの)数」だった。

* 1次元自然数ベクトル [#k732c257]
;,同じく、「図1の○を数えて」と言われて「1個、2個、3個、4個」とも数えられる。
;,この場合、数えているのは「○の個数」になる。
;,同じく、「図1のリンゴを数えて」と言われて「1個、2個、3個、4個」とも数えられる。
;,この場合、数えているのは「(リンゴの)個数」になる。
;,ここで登場する「1個、2個、3個、4個」は、もはや自然数でもなければ数字でもない。
;,「個」は単位の一種、「1個」というのは量になる。

;,同じく、「図1の○を数えて」と言われて「1列」で終わらせることもできる((こんな小学1年生が居たら褒めてあげたい。))。
;,同じく、「図1のリンゴを数えて」と言われて「1列」で終わらせることもできる。
;,数え方を変えただけである。
;,もう分かるように、「個」や「列」などの単位は「数え方」を表している。
;,この場合、数えているのは「(リンゴの)列数」になる。
;,このように、リンゴには「個」や「列」など色んな数え方があり、数え方を表すのが単位である。

;,一般に、「1個」や「1列」のような、数と単位を合わさったものを「量」と呼ばれる。
;,重要なのは、「4個」も「1列」も図1の状態を表せるが、「4」と「1」だけでは言葉足らずになる。
;,言い換えると、図1を表すには、数では役不足であり、数と単位を組み合わせた「量」を使う必要がある。

;,凌宮数学では、量の線形性を重視し、これをベクトルの一種として扱う。
;,これまでに登場した1つの自然数と1つの単位からなる量を「1次元自然数ベクトル」と呼ぶ。
;,そして、これまでに登場した1つの自然数と1つの単位からなる量を「1次元自然数ベクトル」と呼ぶ。
;,量の場合、ベクトルの用語を使うと、次のような読み替えができる:
|*表1:量とベクトルの対応関係|<|<|<|
|*ベクトル用語|*量用語|*例1|*例2|t=:
| ベクトル    | 量    | 4個| 1列|
| 基底        | 単位  |   個|   列|
| 成分        | 数    | 4  | 1  |


;,高が1次元の自然数ベクトルでも立派なベクトル。
;,ベクトルである以上、ベクトルを持つ性質は全て満たしている。
;,このため、このやさしいベクトルだけも大抵は説明できる。

* ベクトル加法 [#tca6aac6]
|*図2|*図3|
|&nbsp;&ref(./Apple.png,10%);&ref(./Apple.png,10%);&nbsp;|*
|&nbsp;&ref(./Apple.png,10%);&ref(./Apple.png,10%);&ref(./Apple.png,10%);&nbsp;|t=:

;,「リンゴは図2と図3が合わせて何個?」を知りたい場合、
;,まず図2から数えて、「1個、2個」、続けて図3から「3個、4個、5個」と答え「5個」を得る。
;,次に図2だけを数えて「1個、2個」と「2個」、図3だけを数えて「1個、2個、3個」と「3個」を得る。
;,これらを合わせて「2個と3個を合わせて5個」と習う。

;,これを普通の数式で書くと数だけになる:
#ceq(e)
  2+3=5
#ceq(end)
;,これは自然数の加法。

;,数だけでは言葉足らずということを考えると、次の数式に辿りつく:
#ceq(e)
  2個+3個=5個
#ceq(end)
;,これが1次元自然数ベクトルの加法である。

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