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余因子展開と可逆性の判定md 24ac166
lecture/math/linear-algebra/余因子展開と可逆性の判定-講義.n.md
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余因子展開よいんしてんかい可逆性かぎゃくせい判定はんてい

date2026-05-25description余因子展開を用いて高次の行列式を低次の行列式へ還元し、行列式による可逆性判定へ接続する講義である。prerequisites行列式の基本計算 / 正方行列 / 逆行列の基本type講義statusactiverelateddata/lecture/math/linear-algebra/行列式の計算規則-講義.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/行列式-講義.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/逆行列の基本-講義.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/固有値と固有ベクトル-講義.n.md / data/exercise/math/linear-algebra/行列式と可逆性-基本演習.n.md
mathlinear-algebraundergraduatelecture

導入どうにゅう

この講義こうぎ重要じゅうようなのは、余因子展開よいんしてんかい高次こうじ行列式ぎょうれつしきdeterminant低次ていじ行列式ぎょうれつしきdeterminant分解ぶんかいする方法ほうほうであり、可逆性かぎゃくせい判定はんてい直結ちょっけつするということである。

3×3 以上いじょう行列式ぎょうれつしきdeterminant暗算あんざん処理しょりしようとすると混乱こんらんしやすい。余因子展開よいんしてんかいでは、1 ぎょうrowまたは 1 れつcolumn選択せんたくし、小行列式しょうぎょうれつしき還元かんげんする。

用語ようご定義ていぎ

小行列式しょうぎょうれつしきMinor とは、Aだい i ぎょうrowだい j れつcolumnのぞいてられる行列ぎょうれつmatrix行列式ぎょうれつしきdeterminantである。

余因子よいんしCofactor

Cij=(-1)i+jMij

定義ていぎされる。ここで Mij小行列式しょうぎょうれつしきである。

方針ほうしん

れいおおぎょうrowまたはれつcolumn選択せんたくし、計算量けいさんりょうらす。余因子展開よいんしてんかい任意にんいぎょうrowれつcolumn可能かのうだが、零成分れいせいぶんおお場所ばしょえらぶと計算けいさん短縮たんしゅくされる。

data/lecture/math/linear-algebra/行列式の計算規則-講義.n.md

直感的ちょっかんてき説明せつめい

余因子展開よいんしてんかいは、高次元こうじげん体積たいせきを、1 方向ほうこう基準きじゅんにして低次元ていじげん断面だんめん分解ぶんかいする見方みかたである。3 次元じげんdimension体積たいせきを「底面積ていめんせき×たかさ」としてむように、行列式ぎょうれつしきdeterminantでも 1 ぎょうrowまたは 1 れつcolumnえらび、その成分せいぶんcomponent係数けいすうcoefficientとして低次ていじ行列式ぎょうれつしきdeterminantわせる。

計算上けいさんじょうは、0 がおおぎょうrowれつcolumnえらぶほどらくになる。0 の成分せいぶんcomponent対応たいおうする小行列式しょうぎょうれつしき寄与きよしないため、おおきな行列式ぎょうれつしきdeterminantすくないこう分解ぶんかいできる。

可逆性かぎゃくせい判定はんていでは、行列式ぎょうれつしきdeterminantが 0 でないかだけを最終的さいしゅうてき確認かくにんする。余因子展開よいんしてんかいはそのあたい計算けいさんする道具どうぐであり、行列式ぎょうれつしきdeterminant体積たいせき伸縮率しんしゅくりつあらわすという直感ちょっかんつぎのページであつかう。

data/lecture/math/linear-algebra/行列式-講義.n.md

厳密げんみつ説明せつめい

だい i ぎょうrow展開てんかいすると

detA=j=1naijCij

である。だい j れつcolumn展開てんかいすると

detA=i=1naijCij

である。符号ふごう (-1)i+j は、市松模様いちまつもようのように交互こうご変化へんかする。

具体例ぐたいれい

A=(102310041)

第一行だいいちぎょう展開てんかいする。

detA=1det(1041)-0det(3001)+2det(3104)

したがって

detA=1(1)+2(12)=25

である。detA0 なので A可逆かぎゃくinvertibleである。

可逆性かぎゃくせいとの関係かんけい

A が n×n 行列ぎょうれつmatrixのとき、

[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"boxed\")")]Aは可逆detA0

である。行列式ぎょうれつしきdeterminantが 0 なら、れつベクトルcolumn vector一次従属いちじじゅうぞくlinear dependenceになり、空間くうかん体積たいせきが 0 につぶれる。したがって入力にゅうりょく一意いちい復元ふくげんできない。

よくある誤解ごかい

  • 余因子展開よいんしてんかい符号ふごう (-1)i+jわすれてはならない。
  • どのぎょうrowれつcolumn展開てんかいしてもあたいおなじだが、計算量けいさんりょうおおきく変化へんかする。
  • detA=0計算失敗けいさんしっぱいではなく、可逆かぎゃくinvertibleでないことをしめ構造的こうぞうてき情報じょうほうである。

どこまでつか

余因子展開よいんしてんかい任意にんいの n×n 行列ぎょうれつmatrix適用てきようできる。しかし大規模だいきぼ行列ぎょうれつmatrixでは計算量けいさんりょう急増きゅうぞうするため、実用上じつようじょう行基本変形ぎょうきほんへんけいelementary row operation数値的すうちてき分解ぶんかいもちいる。

最終形さいしゅうけい

[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"boxed\")")]detA=jaijCij
[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"boxed\")")]Cij=(-1)i+jMij
[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"boxed\")")]Aは可逆detA0

演習えんしゅうリンク

data/exercise/math/linear-algebra/行列式と可逆性-基本演習.n.md

関連かんれんリンク

data/lecture/math/linear-algebra/行列式-講義.n.md data/lecture/math/linear-algebra/逆行列の基本-講義.n.md
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