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連立一次方程式と掃き出し法md da526ed
lecture/math/linear-algebra/連立一次方程式と掃き出し法-講義.n.md
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連立一次方程式れんりついちじほうていしきsystem of linear equationsほうGaussian elimination

date2026-05-25description連立一次方程式を、行基本変形で同値な式へ変換しながら解の構造を読む手順として整理し、掃き出し法の意味を説明する講義である。prerequisites一次方程式 / 行列の基本記法 / ベクトルの成分表示type講義statusactiverelateddata/lecture/math/linear-algebra/線型代数ポータル-講義.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/線型写像と行列-講義.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/逆行列の基本-講義.n.md / data/exercise/math/linear-algebra/基本変形と連立一次方程式-基本演習.n.md
mathlinear-algebraundergraduatelecture

導入どうにゅう

この講義こうぎ最重要さいじゅうようなのは、ほうGaussian elimination係数けいすうcoefficientをただ消去しょうきょする技巧ぎこうではなく、連立一次方程式れんりついちじほうていしきsystem of linear equations同値どうちequivalentかたち変換へんかんして、かい構造こうぞうstructure明示めいじする方法ほうほうだということである。

連立一次方程式れんりついちじほうていしきsystem of linear equationsくとき、代入法だいにゅうほう加減法かげんほうだけに依存いぞんすると、しきおおくなった段階だんかい構造こうぞうstructure不明瞭ふめいりょうになる。ほうGaussian eliminationは、この手順てじゅん体系的たいけいてき整理せいりしたものである。

用語ようご定義ていぎ

連立一次方程式れんりついちじほうていしきSystem of linear equations とは、未知数みちすうunknownが 1 あらわれる方程式ほうていしき複数ふくすうまとめたものである。

行基本変形ぎょうきほんへんけいElementary row operation とは、ぎょうrow交換こうかん定数倍ていすうばい、あるぎょうrowべつぎょうrow定数倍ていすうばいくわえる操作そうさoperationである。

方針ほうしん

まず拡大係数行列かくだいけいすうぎょうれつaugmented matrix変換へんかんする。そのあと、行基本変形ぎょうきほんへんけいelementary row operationまえから順番じゅんばん主成分しゅせいぶんpivot確保かくほし、したうえ成分せいぶんcomponent消去しょうきょする。

直感的ちょっかんてき説明せつめい

ほうGaussian eliminationは、ひょうなかで「このれつcolumn代表だいひょうはここ」と設定せっていし、その上下じょうげ消去しょうきょする操作そうさoperation相当そうとうする。これをひだりからみぎ順番じゅんばん進行しんこうすると、どの変数へんすう自由じゆうで、どの変数へんすう決定けっていされるかを確認かくにんできる。

厳密げんみつ説明せつめい

1. 拡大係数行列かくだいけいすうぎょうれつaugmented matrix

たとえば

\begin{cases} x+y=2\\ 2x-y=1 \end{cases}

\left( \begin{array}{cc|c} 1 & 1 & 2\\ 2 & -1 & 1 \end{array} \right)

表示ひょうじできる。

2. 行基本変形ぎょうきほんへんけいelementary row operation

2 行目ぎょうめから 1 行目ぎょうめの 2 ばいくと

\left( \begin{array}{cc|c} 1 & 1 & 2\\ 0 & -3 & -3 \end{array} \right)

である。ここから y=1、さらに x=1判定はんていできる。

3. なに判定はんていできるか

した結果けっか矛盾むじゅんするぎょうrow出現しゅつげんすればかいなし、自由変数じゆうへんすうfree variableのこれば無数むすうかい存在そんざいする。

最小例さいしょうれいで 3 つの場合ばあいならべると、るべき場所ばしょ明確めいかくになる。

階段形かいだんけいrow echelon formかたちることかいかた
\left(\begin{array}{cc|c}1&0&2\\0&1&3\end{array}\right)すべての未知数みちすうunknownに pivot がある一意解いちいかい
\left(\begin{array}{cc|c}1&1&2\\0&0&1\end{array}\right)0=1 という矛盾行むじゅんぎょうがあるかいなし
\left(\begin{array}{cc|c}1&1&2\\0&0&0\end{array}\right)pivot のないれつcolumnがあり、自由変数じゆうへんすうfree variableのこ無数むすうかい

一意解いちいかいでは、かく未知数みちすうunknownが pivot によって決定けっていされる。かいなしでは、係数側けいすうがわがすべて 0 なのに右辺うへんright-hand sideだけ 0 でないぎょうrowあらわれる。無数むすうかいでは、自由変数じゆうへんすうfree variable任意にんいうごかせるため、解集合かいしゅうごう自由度じゆうどのこる。

判定基準はんていきじゅん

  • 未知数みちすうunknown複数ふくすうあり、しきかずおおいなら、ほうGaussian elimination優先ゆうせんする。
  • かい一意いちいか、かいなしなのかを判定はんていしたいときも、結果けっか有効ゆうこうである。
  • 変形へんけい途中とちゅう同値どうちequivalentたもっていることを確認かくにんする。
  • かいかた判断はんだんするときは、矛盾行むじゅんぎょう、pivot の個数こすう自由変数じゆうへんすうfree variable有無うむじゅん確認かくにんする。

最終形さいしゅうけい

[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"boxed\")")]連立一次方程式拡大係数行列掃き出し

一言ひとことでいうと

  • ほうGaussian eliminationは、連立一次方程式れんりついちじほうていしきsystem of linear equations手順てじゅんであると同時どうじに、かい構造こうぞうstructure確認かくにんする方法ほうほうねる。

演習えんしゅうリンク

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