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連立一次方程式 📂行列代数

連立一次方程式

定義1

定数a1a_{1}a2a_{2}\dotsana_{n}bbに対して、変数x1x_{1}x2x_{2}\dotsxnx_{n}一次方程式linear equationを次のように定義する。

a1x1+a2x2++anxn=b \begin{equation} a_{1}x_{1} + a_{2}x_{2} + \cdots + a_{n}x_{n} = b \label{lineq} \end{equation}

このとき、少なくとも一つのaa00ではない。つまり「全てのaa00」ではない。一次方程式の有限集合を連立一次方程式system of linear equationsまたは単に線形系linear systemと呼び、変数を未知数unknownsと呼ぶ。韓国語で線形一次は同じ意味である。一般にnn個の変数x1x_{1}x2x_{2}\dotsxnx_{n}に対するmm個の一次方程式で構成される線形系は次のように表される。

a11x1+a12x2++a1nxn=b1a21x1+a22x2++a2nxn=b2am1x1+am2x2++amnxn=bm \begin{equation} \begin{aligned} a_{11}x_{1} + a_{12}x_{2} + \cdots + a_{1n}x_{n} &= b_{1} \\ a_{21}x_{1} + a_{22}x_{2} + \cdots + a_{2n}x_{n} &= b_{2} \\ &\vdots \\ a_{m1}x_{1} + a_{m2}x_{2} + \cdots + a_{mn}x_{n} &= b_{m} \end{aligned} \label{linsys} \end{equation}

これを行列で表すと、次のようになる。

[a11a12a1na21a22a2nam1am2amn][x1x2xn]=[b1b2bm]Ax=b \begin{align*} \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_{1} \\ x_{2} \\ \vdots \\ x_{n} \end{bmatrix} &= \begin{bmatrix} b_{1} \\ b_{2} \\ \vdots \\ b_{m} \end{bmatrix} \\ A\mathbf{x} &= \mathbf{b} \end{align*}

説明

線形系を真にするx1x_{1}x2x_{2}\dotsxnx_{n}の値をsolutionと呼ぶ。線形系が与えられると、以下の三つのうちの一つを満たさなければならない。それ以外の場合は存在しない。証明は記事の下部で紹介する。

  • 解が一意に存在する。
  • 解が無数に存在する。
  • 解が存在しない。

少なくとも一つ以上の解が存在する場合、線形系は一致するconsistentと言われる。解が存在しない場合、線形系は不一致inconsistentと言われる。

具体的に変数が2つの場合、一次方程式は直線の方程式を意味する。変数が2つの線形系で解が一意に存在する場合、直線が一点で交わる場合を意味する。解が無数に存在する場合、直線が無数の点で交わる場合、つまり重なっている場合を意味する。解が存在しない場合、直線が交わる点が存在しない場合を意味する。

変数が3つの一次方程式は平面の方程式を意味するので、線形系の解によって、平面がどのように重なっているかを意味することになる。

次の線形系を解いてみよう。

4x2y=116x8y=4 \begin{align*} 4x -2y &= 1 \\ 16x -8y &= 4 \end{align*}

上の式に4-4を掛けて下の式に加えると、次のようになる。

4x2y=10=0 \begin{align*} 4x -2y &= 1 \\ 0 &= 0 \end{align*}

すると、下の式は何の情報も表さないので、上の式だけで表そう。

4x2y=1 4x -2y = 1

この場合、幾何学的に二つの直線が一致することを意味する。このような場合、xxyyに対して整理してx=12y+14x = \dfrac{1}{2}y + \dfrac{1}{4}と表記した後、yyに任意の数ttを代入して解を表す。

x=14+12t,y=t x = \dfrac{1}{4} + \dfrac{1}{2}t, \quad y = t

このようなttパラメーターparameterと呼び、上の方程式をパラメーター方程式parametric equationsと呼ぶ。

証明2

連立一次方程式は、解が存在しないか、一つだけか、無数に存在するかのどれかである。他の場合は存在しない。

異なる二つの解があるとき、無数に多くの解が存在することを示せば、証明が完了する。x1\mathbf{x}_{1}x2\mathbf{x}_{2}を連立一次方程式Ax=bA\mathbf{x} =\mathbf{b}の異なる二つの解としよう。そして、x0=x1x2\mathbf{x}_{0} = \mathbf{x}_{1} - \mathbf{x}_{2}とする。x1\mathbf{x}_{1}x2\mathbf{x}_{2}が異なる二つの解であるので、x00\mathbf{x}_{0} \ne \mathbf{0}である。さらに、以下の式が成り立つ。

Ax0=A(x1x2)=bb=0 A \mathbf{x}_{0} = A (\mathbf{x}_{1} - \mathbf{x}_{2}) = \mathbf{b} - \mathbf{b} = \mathbf{0}

このとき、kkを任意の定数としよう。すると、上記の結果により、以下の式も成り立つ。

A(x1+kx0)=Ax1+A(kx0)=Ax1+kAx0=b+0=b \begin{align*} A (\mathbf{x}_{1} + k\mathbf{x}_{0}) &= A\mathbf{x}_{1} + A(k\mathbf{x}_{0}) \\ &= A\mathbf{x}_{1} + kA\mathbf{x}_{0} \\ &= \mathbf{b} + \mathbf{0} \\ &= \mathbf{b} \end{align*}

したがって、x1+kx0\mathbf{x}_{1} + k\mathbf{x}_{0}も連立一次方程式Ax=bA\mathbf{x} = \mathbf{b}の解である。これは任意の定数kkに対して成り立つので、解が無数に存在する。


  1. Howard Anton, Elementary Linear Algebra: Aplications Version (12th Edition, 2019), p2-6 ↩︎

  2. Howard Anton, Elementary Linear Algebra: Aplications Version (12th Edition, 2019), p62 ↩︎