行列式ぎょうれつしきdeterminantの計算規則けいさんきそく

date2026-05-25description行列式を計算するための基本規則を、2×2・3×3・行基本変形・列基本変形への影響から整理する講義である。prerequisites正方行列 / 行基本変形 / 列基本変形 / 行列の基本演算type講義statusactive

mathlinear-algebraundergraduatelecture

導入どうにゅう

この講義こうぎで重要じゅうようなのは、行列式ぎょうれつしきdeterminantは正方行列せいほうぎょうれつsquare matrixに対たいして定義ていぎされ、可逆性かぎゃくせいと体積たいせきの伸縮率しんしゅくりつを判定はんていする量りょうであるということである。

ただし初学段階しょがくだんかいでは、まず計算規則けいさんきそくを安定あんていさせる必要ひつようがある。2×2 の公式こうしき、3×3 の計算けいさん、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による変化へんかを分離ぶんりして確認かくにんする。

用語ようごと定義ていぎ

行列式ぎょうれつしきDeterminant とは、正方行列せいほうぎょうれつsquare matrix $A$ に対たいして対応たいおうする数かず $\det A$ である。2×2 行列ぎょうれつmatrixでは

\det (\begin{matrix} a & b \\ c & d \end{matrix}) = a d - b c

で定義ていぎされる。

方針ほうしん

2×2 では対角方向たいかくほうこうの積せきの差さとして計算けいさんする。3×3 以上いじょうでは、余因子展開よいんしてんかい、行基本変形ぎょうきほんへんけいelementary row operation、列基本変形れつきほんへんけいelementary column operationのうち、0 を作つくりやすい方法ほうほうで三角行列さんかくぎょうれつへ近ちかづける。

data/lecture/math/linear-algebra/行基本変形の基本-講義.n.md data/lecture/math/linear-algebra/列基本変形の基本-講義.n.md

直感的ちょっかんてきな説明せつめい

行列式ぎょうれつしきdeterminantは、行列ぎょうれつmatrixが空間くうかんの面積めんせきや体積たいせきをどれだけ伸縮しんしゅくするかを表あらわす。値あたいが 0 なら、面積めんせきや体積たいせきが 0 に潰つぶれるため、情報じょうほうが失うしなわれる。逆行列ぎゃくぎょうれつinverse matrixは存在そんざいしない。

厳密げんみつな説明せつめい

2×2 の場合ばあい、

A = (\begin{matrix} a & b \\ c & d \end{matrix})

に対たいして

\det A = a d - b c

である。3×3 の場合ばあいは、余因子展開よいんしてんかいで 2×2 の行列式ぎょうれつしきdeterminantへ還元かんげんできる。

行基本変形ぎょうきほんへんけいelementary row operationと行列式ぎょうれつしきdeterminantの関係かんけいは次つぎの通とおりである。

2 行ぎょうrowを交換こうかんすると、行列式ぎょうれつしきdeterminantの符号ふごうが反転はんてんする。
1 行ぎょうrowを $c$ 倍ばいすると、行列式ぎょうれつしきdeterminantも $c$ 倍ばいされる。
ある行ぎょうrowに他ほかの行ぎょうrowの定数倍ていすうばいを加くわえても、行列式ぎょうれつしきdeterminantは変化へんかしない。

列基本変形れつきほんへんけいelementary column operationでも同おなじ規則きそくが成なり立たつ。

変形へんけい	行列式ぎょうれつしきdeterminantへの影響えいきょう
2 行ぎょうrowまたは 2 列れつcolumnを交換こうかんする	符号ふごうが反転はんてんする
1 行ぎょうrowまたは 1 列れつcolumnを $c$ 倍ばいする	$c$ 倍ばいされる
他ほかの行ぎょうrowまたは列れつcolumnの定数倍ていすうばいを加くわえる	変かわらない

列操作れつそうさでなぜ同おなじ規則きそくになるか

行列式ぎょうれつしきdeterminantを列れつベクトルcolumn vectorの関数かんすうとして

D (C_{1}, [PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")], C_{n}) = \det [\begin{matrix} C_{1} & \dots & C_{n} \end{matrix}]

と書かく。行列式ぎょうれつしきdeterminantは各列かくれつについて線型せんけいであり、2 本ほんの列れつcolumnが等ひとしいと 0 になる。

列れつcolumnの定数倍ていすうばいについては、第だい $i$ 列れつcolumnだけに線型性せんけいせいlinearityを使つかえば

D (C_{1}, [PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")], λ C_{i}, [PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")], C_{n}) = λ D (C_{1}, [PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")], C_{i}, [PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")], C_{n})

となる。したがって行列式ぎょうれつしきdeterminantは $λ$ 倍ばいされる。

列れつcolumnへの加算かさんについては、

\begin{aligned} D(C_1,\dots,C_i+\lambda C_j,\dots,C_j,\dots,C_n) &= D(C_1,\dots,C_i,\dots,C_j,\dots,C_n)\\ &\quad+ \lambda D(C_1,\dots,C_j,\dots,C_j,\dots,C_n) \end{aligned}\begin{aligned} D(C_1,\dots,C_i+\lambda C_j,\dots,C_j,\dots,C_n) &= D(C_1,\dots,C_i,\dots,C_j,\dots,C_n)\\ &\quad+ \lambda D(C_1,\dots,C_j,\dots,C_j,\dots,C_n) \end{aligned}

である。第だい 2 項こうは 2 本ほんの列れつcolumnが等ひとしいため 0 になる。よって行列式ぎょうれつしきdeterminantは変かわらない。

列れつcolumnの交換こうかんは、2 本ほんの列れつcolumnが入いれ替かわると向むき付づけられた体積たいせきの向むきが反転はんてんすることに対応たいおうする。代数的だいすうてきには、交代性こうたいせいから

D ([PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")], C_{j}, [PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")], C_{i}, [PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")]) = - D ([PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")], C_{i}, [PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")], C_{j}, [PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")])

が従したがう。

具体例ぐたいれい

\det (\begin{matrix} 2 & 1 \\ 5 & 3 \end{matrix}) = 2 \cdot 3 - 1 \cdot 5 = 1

である。したがってこの行列ぎょうれつmatrixは可逆かぎゃくinvertibleである。

また

(\begin{matrix} 1 & 2 \\ 3 & 6 \end{matrix})

では第二行だいにぎょうが第一行だいいちぎょうの 3 倍ばいであり、

\det (\begin{matrix} 1 & 2 \\ 3 & 6 \end{matrix}) = 6 - 6 = 0

となる。行ぎょうrowが一次従属いちじじゅうぞくlinear dependenceであるため、面積めんせきが 0 に潰つぶれる。

列基本変形れつきほんへんけいelementary column operationで確認かくにんする

A = (\begin{matrix} a & b \\ c & d \end{matrix})

とする。列れつcolumnを交換こうかんすると

A^{'} = (\begin{matrix} b & a \\ d & c \end{matrix})

なので、

\det A^{'} = b c - a d = - (a d - b c) = - \det A

となる。

第だい 1 列れつcolumnを $λ$ 倍ばいすると

A^{'} = (\begin{matrix} λ a & b \\ λ c & d \end{matrix})

であり、

\det A^{'} = (λ a) d - b (λ c) = λ (a d - b c) = λ \det A

である。

第だい 2 列れつcolumnに第だい 1 列れつcolumnの $λ$ 倍ばいを加くわえると

A^{'} = (\begin{matrix} a & b + λ a \\ c & d + λ c \end{matrix})

であり、

\begin{aligned} \det A' &= a(d+\lambda c)-c(b+\lambda a)\\ &= ad+\lambda ac-bc-\lambda ac\\ &= ad-bc\\ &= \det A \end{aligned}\begin{aligned} \det A' &= a(d+\lambda c)-c(b+\lambda a)\\ &= ad+\lambda ac-bc-\lambda ac\\ &= ad-bc\\ &= \det A \end{aligned}

となる。

よくある誤解ごかい

行列式ぎょうれつしきdeterminantは任意にんいの長方行列ちょうほうぎょうれつに定義ていぎされるわけではない。正方行列せいほうぎょうれつsquare matrixが対象たいしょうである。
行列式ぎょうれつしきdeterminantは単たんなる計算公式けいさんこうしきではない。可逆性かぎゃくせいと体積たいせきの伸縮率しんしゅくりつを表あらわす。
行基本変形ぎょうきほんへんけいelementary row operationで行列式ぎょうれつしきdeterminantがどう変化へんかするかを記録きろくしないと、値あたいを誤あやまる。
列基本変形れつきほんへんけいelementary column operationでも行列式ぎょうれつしきdeterminantを計算けいさんできるが、連立一次方程式れんりついちじほうていしきsystem of linear equationsの解かいを直接ちょくせつ保たもつ操作そうさoperationではない。

どこまで成なり立たつか

ここでは計算規則けいさんきそくを中心ちゅうしんにした。一般いっぱんの n×n 行列ぎょうれつmatrixでは、行ぎょうrowまたは列れつcolumnに関かんする多重線型性たじゅうせんけいせいmultilinearity、交代性こうたいせい、 $\det I = 1$ によって特徴とくちょうづけられる。

最終形さいしゅうけい

[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"boxed\")")] \det (\begin{matrix} a & b \\ c & d \end{matrix}) = a d - b c

[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"boxed\")")] \det A \neq 0 \Rightarrow A は可逆

[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"boxed\")")] 行加算・列加算では \det A は変わらない

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