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行列計算と線型変換-基本演習md 6852656
exercise/math/linear-algebra/matrix-computation-and-linear-transformations.exercise.n.md

行列計算ぎょうれつけいさんmatrix calculationと線型変換せんけいへんかんlinear transformation-基本演習きほんえんしゅう

date2026-07-14document_iddoc_c8d56cb4911f30c6aa75792c7319d65ddescription行列の和・積・転置・単位行列・零行列を、サイズ条件と線型変換の意味から確認する基本演習である。prerequisites線型性の基本 / 行列の基本演算 / 行列の積の意味 / 単位行列・零行列・転置の基本 / 線型写像と行列type問題演習content_typeexercisestatusactiverelateddata/lecture/math/linear-algebra/linearity-basics.lecture.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/matrix-operations.lecture.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/meaning-of-matrix-multiplication.lecture.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/identity-zero-and-transpose-matrices.lecture.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/complex-inner-products-and-unitary-matrices.lecture.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/linear-maps-and-matrices.lecture.n.md
mathlinear-algebraexercisematrixlinear-map
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1演習えんしゅう方針ほうしん

行列ぎょうれつmatrixの計算けいさんでは、成分せいぶんentryを動うごかす前まえにサイズ条件じょうけんsize conditionを確認かくにんする。積せきproduct AB は「まず B、つぎに A」という合成ごうせいcompositionを表あらわすので、順序じゅんじょorderを入いれ替かえると意味いみも結果けっかも変かわる。

行列積ぎょうれつせきmatrix productの前まえには、次元じげんだけでなく意味いみも確認かくにんする。AB は B を先さきに適用てきようし、その結果けっかに A を適用てきようするので、順序じゅんじょは記号上きごうじょうの飾かざりではない。また、行列ぎょうれつmatrixの列れつcolumnは標準基底ひょうじゅんきていstandard basisの行いき先さきなので、線型変換せんけいへんかんを素早すばやく読よむ手掛てがかりになる。

逆行列ぎゃくぎょうれつinverse matrixや転置てんちtransposeでは、(AB)-1=B-1A-1、(AB)T=BTAT のように順序じゅんじょが反転はんてんする規則きそくを明示めいじして使つかう。可逆かぎゃくinvertibleであるためには、有限次元ゆうげんじげんの正方行列せいほうぎょうれつsquare matrixでは単射たんしゃかつ全射ぜんしゃであることが必要ひつようである。サイズが合あわず積せきが定義ていぎできない場合ばあいは、単たんなる計算けいさんミスではなく、合成ごうせいそのものが定義ていぎされていないことを意味いみする。

順序上じゅんじょじょうの注意ちゅういとして、逆行列ぎゃくぎょうれつinverse matrixの詳くわしい計算けいさんは後続こうぞくの講義こうぎで扱あつかう。この演習えんしゅうでは、正方行列せいほうぎょうれつsquare matrix A の逆行列ぎゃくぎょうれつinverse matrixとは AA-1=A-1A=I を満みたす行列ぎょうれつである、という定義ていぎだけを使つかう。

data/lecture/math/linear-algebra/inverse-matrix-basics.lecture.n.md

2確認問題かくにんもんだい:線型性せんけいせいlinearityの判定はんてい

T:R2→R2 を

T(xy)=(x+y2x-y)

で定義ていぎする。この T が線型写像せんけいしゃぞうlinear mapであることを、加法性かほうせいadditivityと同次性どうじせいhomogeneityを確認かくにんして示しめせよ。

2.1解答例かいとうれい

u=(x1y1)、v=(x2y2) とする。まず加法性かほうせいadditivityを確認かくにんする。

T(u+v)=T(x1+x2y1+y2)=(x1+x2+y1+y22(x1+x2)-(y1+y2))

一方いっぽう、

T(u)+T(v)=(x1+y12x1-y1)+(x2+y22x2-y2)=(x1+x2+y1+y22(x1+x2)-(y1+y2))

である。したがって T(u+v)=T(u)+T(v) である。

つぎにスカラーscalar c について同次性どうじせいhomogeneityを確認かくにんする。

T(cu)=T(cx1cy1)=(cx1+cy12cx1-cy1)=c(x1+y12x1-y1)=cT(u)

よって T は線型写像せんけいしゃぞうlinear mapである。

2.2解説かいせつ

この問題もんだいは、線型写像せんけいしゃぞうlinear mapの定義ていぎdefinitionそのものを確認かくにんしている。加法性かほうせいadditivityは「足たしてから写像しゃぞうmapで写うつす」と「写像しゃぞうmapで写うつしてから足たす」が一致いっちすること、同次性どうじせいhomogeneityは「スカラー倍ばいscalar multiplicationしてから写像しゃぞうmapで写うつす」と「写像しゃぞうmapで写うつしてからスカラー倍ばいscalar multiplicationする」が一致いっちすることである。

ここで重要じゅうようなのは、いくつかの数値例すうちれいで成立せいりつすることを確たしかめるだけでは証明しょうめいproofにならないという点てんである。任意にんいの u,v,c について確認かくにんしているため、定義ていぎdefinitionに戻もどった証明しょうめいproofになっている。


3問題もんだい 1

A=(120-134),B=(2015-12)

について、A+B と 2A-B を求もとめよ。可能かのうな理由りゆうreasonも述のべよ。

3.1解答例かいとうれい

どちらも 2×3 行列ぎょうれつmatrixなので和わsumと差さdifferenceが定義ていぎできる。

A+B=(321426)
2A-B=(04-1-776)

3.2解説かいせつ

行列ぎょうれつmatrixの和わsumは、同おなじ位置いちの成分せいぶんentryどうしを足たす操作そうさoperationである。そのため、行数ぎょうすうnumber of rowsと列数れつすうnumber of columnsが一致いっちしていなければならない。この問題もんだいは、計算前けいさんまえに定義条件ていぎじょうけんcondition for being definedを確認かくにんする習慣しゅうかんを確認かくにんしている。


4問題もんだい 2

A=(1201),B=(2013)

について、AB と BA を求もとめ、違ちがいを説明せつめいせよ。

4.1解答例かいとうれい

AB=(4613),BA=(2415)

したがって AB≠BA である。

4.2解説かいせつ

AB は右側みぎがわの B を先さきに適用てきようapplicationし、その結果けっかへ A を適用てきようapplicationする合成ごうせいcompositionである。BA は順序じゅんじょorderが逆ぎゃくである。線型変換せんけいへんかんlinear transformationでは、先さきに横よこへ押おしてから伸のばす操作そうさoperationと、先さきに伸のばしてから横よこへ押おす操作そうさoperationは一般いっぱんに一致いっちしない。


5問題もんだい 3

線型変換せんけいへんかんlinear transformation T:R2→R3 が

T(e1)=(102),T(e2)=(-131)

を満みたすとする。T の標準基底ひょうじゅんきていstandard basisに関かんする表現行列ひょうげんぎょうれつrepresentation matrixを求もとめ、T(4-2) を求もとめよ。

5.1解答例かいとうれい

表現行列ひょうげんぎょうれつrepresentation matrixは、T(e1) と T(e2) を列れつcolumnに並ならべた

A=(1-10321)

である。したがって、

T(4-2)=A(4-2)=(6-66)

である。

5.2解説かいせつ

行列ぎょうれつmatrixの列れつcolumnは、標準基底ひょうじゅんきていstandard basisがどこへ移うつるかを記録きろくしている。(4-2)=4e1-2e2 なので、線型性せんけいせいlinearityにより T(4e1-2e2)=4T(e1)-2T(e2) である。この問題もんだいは、行列積ぎょうれつせきmatrix productを列れつcolumnの線型結合せんけいけつごうlinear combinationとして読よむことを確認かくにんしている。


6問題もんだい 4

A を 2×3 行列ぎょうれつmatrix、B を 3×4 行列ぎょうれつmatrixとする。AB、BA、ATB、BAT が定義ていぎできるかを判定はんていせよ。

6.1解答例かいとうれい

AB は定義ていぎでき、サイズは 2×4 である。BA は 3×4 と 2×3 の積せきproductなので定義ていぎできない。AT は 3×2 なので、ATB は 3×2 と 3×4 の積せきproductとなり定義ていぎできない。BAT は 3×4 と 3×2 の積せきproductとなり定義ていぎできない。

6.2解説かいせつ

行列積ぎょうれつせきmatrix productでは、左ひだりの列数れつすうnumber of columnsと右みぎの行数ぎょうすうnumber of rowsが一致いっちする必要ひつようがある。転置てんちtransposeはサイズを入いれ替かえるので、転置後てんちごafter transpositionにもう一度いちどサイズを確認かくにんする。境界きょうかいboundaryで誤あやまりやすいのは、記号きごうsymbolだけを見みて「なんとなく掛かけられる」と判断はんだんすることである。


7問題もんだい 5

A を m×n 行列ぎょうれつmatrixとする。AIn=A と ImA=A の意味いみを、サイズと線型変換せんけいへんかんlinear transformationの両方りょうほうから説明せつめいせよ。また、A0 と 0A が何なにを表あらわすかも述のべよ。

7.1解答例かいとうれい

In は Rn の恒等変換こうとうへんかんidentity transformation、Im は Rm の恒等変換こうとうへんかんidentity transformationである。したがって、AIn は A の前まえに何なにもしない変換へんかんtransformationを挟はさむこと、ImA は A の後あとに何なにもしない変換へんかんtransformationを挟はさむことを表あらわす。どちらも A である。

零行列れいぎょうれつzero matrixを掛かけると、適切てきせつなサイズでは全すべてを零れいzeroへ送おくる変換へんかんtransformationになる。

7.2解説かいせつ

単位行列たんいぎょうれつidentity matrixは情報じょうほうinformationを変かえない。零行列れいぎょうれつzero matrixは入力にゅうりょくinputの違ちがいをすべて潰つぶす。このため、単位行列たんいぎょうれつidentity matrixは合成ごうせいcompositionしても変換へんかんtransformationを保存ほぞんするが、零行列れいぎょうれつzero matrixは階数かいすうrankや核かくkernelの性質せいしつpropertyを大おおきく変かえる。この問題もんだいは、操作そうさoperationが何なにを変かえ、何なにを変かえないかを見分みわける練習れんしゅうである。

ここでの階数かいすうrankと核かくkernelは後続こうぞくで詳くわしく扱あつかう先取さきどりである。この問題もんだいの本流ほんりゅうでは、単位行列たんいぎょうれつは変換へんかんを変かえず、零行列れいぎょうれつは入力にゅうりょくの違ちがいを失うしなわせる、という区別くべつを使つかう。


8補充問題ほじゅうもんだい:行列ぎょうれつmatrixの演算えんざんoperationと転置てんちtranspose

8.1問題もんだい 6

2×3 行列ぎょうれつmatrixと 2×3 行列ぎょうれつmatrixの和わsumが定義ていぎされる理由りゆうreasonを説明せつめいせよ。

8.2解答例かいとうれい

行列ぎょうれつmatrixの和わsumは同おなじ位置いちの成分せいぶんentryどうしを足たすため、行数ぎょうすうnumber of rowsと列数れつすうnumber of columnsが一致いっちしている必要ひつようがある。どちらも 2×3 なので定義ていぎできる。

8.3問題もんだい 7

A=(1023-14) に対たいして -2A を計算けいさんせよ。

8.4解答例かいとうれい

-2A=(-20-4-62-8)

8.5問題もんだい 8

(12) と (12) のサイズを比較ひかくせよ。

8.6解答例かいとうれい

(12) は 1×2 行列ぎょうれつmatrixで、(12) は 2×1 行列ぎょうれつmatrixである。

8.7問題もんだい 9

2×3 行列ぎょうれつmatrixと 3×4 行列ぎょうれつmatrixの積せきproductのサイズを答こたえよ。

8.8解答例かいとうれい

内側うちがわのサイズ 3 が一致いっちするので積せきproductは定義ていぎでき、サイズは 2×4 である。

8.9問題もんだい 10

A=(1021)、x=(3,4)T に対たいして Ax を計算けいさんせよ。

8.10解答例かいとうれい

Ax=(1021)(34)=(310)

8.11問題もんだい 11

行列積ぎょうれつせきmatrix productが可換かかんcommutativeでない例れいを 1 つ構成こうせいせよ。

8.12解答例かいとうれい

A=(1101)、B=(2001) とすると、

AB=(2101),BA=(2201)

なので AB≠BA である。

8.13問題もんだい 12

A=(0123) の AT を求もとめよ。

8.14解答例かいとうれい

AT=(0213)

8.15問題もんだい 13

I2A=A が成立せいりつするための A の行数ぎょうすうnumber of rowsを確認かくにんせよ。

8.16解答例かいとうれい

I2 は 2×2 行列ぎょうれつmatrixなので、I2A が定義ていぎされるには A の行数ぎょうすうnumber of rowsが 2 である必要ひつようがある。

8.17問題もんだい 14

(AB)T=BTAT で順序じゅんじょorderが反転はんてんする理由りゆうreasonを言語化げんごかせよ。

8.18解答例かいとうれい

AB は「まず B、つぎに A」という合成ごうせいcompositionを表あらわす。転置てんちtransposeすると行ぎょうrowと列れつcolumnの役割やくわりroleが入いれ替かわるため、合成ごうせいcompositionを戻もどして読よむ順序じゅんじょorderは BTAT になる。

8.19問題もんだい 15

先取さきどり注意ちゅうい:階数かいすうrank、行空間ぎょうくうかんrow space、列空間れつくうかんcolumn spaceは後続こうぞくの階数かいすうの講義こうぎ・演習えんしゅうで本格的ほんかくてきに扱あつかう。この問題もんだいでは、転置てんちが行ぎょうと列れつを入いれ替かえることから見みる発展確認はってんかくにんとして読よむ。

A が m×n 行列ぎょうれつmatrixのとき、rank(A)=rank(AT) となる理由りゆうreasonを行空間ぎょうくうかんrow spaceと列空間れつくうかんcolumn spaceの対応たいおうcorrespondenceから説明せつめいせよ。

8.20解答例かいとうれい

A の行空間ぎょうくうかんrow spaceは AT の列空間れつくうかんcolumn spaceに対応たいおうcorrespondenceし、A の列空間れつくうかんcolumn spaceは AT の行空間ぎょうくうかんrow spaceに対応たいおうcorrespondenceする。行階数ぎょうかいすうrow rankと列階数れつかいすうcolumn rankは一致いっちするので、rank(A)=rank(AT) である。


8.21問題もんだい 16

先取さきどり注意ちゅうい:行基本変形ぎょうきほんへんけいelementary row operationと列基本変形れつきほんへんけいelementary column operationは後続こうぞくの基本変形きほんへんけいの演習えんしゅうで本格的ほんかくてきに扱あつかう。この問題もんだいでは、転置てんちtransposeが行ぎょうの操作そうさoperationを列れつの操作そうさoperationへ移うつすことだけを確認かくにんする。

A=(1234)

に行基本変形ぎょうきほんへんけいelementary row operation R2←R2+3R1 を行おこなって B を得える。このとき BT は AT にどの列基本変形れつきほんへんけいelementary column operationを行おこなったものか答こたえよ。

8.22解答例かいとうれい

B=(12610)

なので

BT=(16210)

である。一方いっぽう、

AT=(1324)

であり、AT の第だい 2 列れつcolumnに第だい 1 列れつcolumnの 3 倍ばいを加くわえると

(16210)

になる。したがって、対応たいおうする列基本変形れつきほんへんけいelementary column operationは C2←C2+3C1 である。

この問題もんだいは、転置てんちtransposeが行ぎょうrowの操作そうさoperationを列れつcolumnの操作そうさoperationへ翻訳ほんやくすることを確認かくにんしている。


8.23問題もんだい 17

A=(1102),B=(2011),x=(34)

について、A(Bx) と (AB)x を計算けいさんし、同おなじ結果けっかになることを確認かくにんせよ。

8.24解答例かいとうれい

Bx=(67)

なので

A(Bx)=(1314)

である。また

AB=(3122)

だから

(AB)x=(1314)

である。

この問題もんだいは、行列積ぎょうれつせきmatrix product AB が「まず B、つぎに A」という合成ごうせいcompositionを表あらわすことを確認かくにんする。

8.25問題もんだい 18

A=(1201),B=(1324)=[b1b2]

について、AB の列れつcolumnが Ab1,Ab2 であることを確認かくにんせよ。

8.26解答例かいとうれい

AB=(51124)

である。一方いっぽう、

Ab1=(52),Ab2=(114)

である。したがって

AB=[Ab1Ab2]

である。

この問題もんだいは、行列積ぎょうれつせきmatrix productを成分計算せいぶんけいさんだけでなく、「右みぎの行列ぎょうれつmatrixの各列かくれつを左ひだりの行列ぎょうれつmatrixで写うつす」と読よむ練習れんしゅうである。


10証明しょうめい演習えんしゅう:行列積ぎょうれつせきと逆行列ぎゃくぎょうれつ

10.1問題もんだい

(AB)x=A(Bx) を列れつの見方みかたから証明しょうめいせよ。また、逆行列ぎゃくぎょうれつが存在そんざいするなら一意いちいであることを証明しょうめいせよ。

10.2解答かいとう

B の列れつを b1,…,bp とすると、Bx=∑xjbj である。線型性せんけいせいより

A(Bx)=∑xjAbj

である。一方いっぽう、AB の第だい j 列れつは Abj なので、(AB)x も同おなじ式しきになる。

B,C がどちらも A の逆行列ぎゃくぎょうれつなら、

B=BI=B(AC)=(BA)C=IC=C

である。

10.3解説かいせつ

行列積ぎょうれつせきは線型写像せんけいしゃぞうの合成ごうせいであり、逆行列ぎゃくぎょうれつは合成ごうせいを元もとに戻もどす一意いちいな写像しゃぞうである。

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