連立一次方程式
📂行列代数 連立一次方程式 定義 定数a 1 a_{1} a 1 、a 2 a_{2} a 2 、… \dots … 、a n a_{n} a n 、b b b に対して、変数x 1 x_{1} x 1 、x 2 x_{2} x 2 、… \dots … 、x n x_{n} x n の一次方程式 linear equation を次のように定義する。
a 1 x 1 + a 2 x 2 + ⋯ + a n x n = b
\begin{equation}
a_{1}x_{1} + a_{2}x_{2} + \cdots + a_{n}x_{n} = b
\label{lineq}
\end{equation}
a 1 x 1 + a 2 x 2 + ⋯ + a n x n = b
このとき、少なくとも一つのa a a は0 0 0 ではない。つまり「全てのa a a が0 0 0 」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 と一次 は同じ意味である。一般にn n n 個の変数x 1 x_{1} x 1 、x 2 x_{2} x 2 、… \dots … 、x n x_{n} x n に対するm m m 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。
a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 n x n = b 2 ⋮ a m 1 x 1 + a m 2 x 2 + ⋯ + a m n x n = b m
\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}
a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 n x n a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 n x n a m 1 x 1 + a m 2 x 2 + ⋯ + a mn x n = b 1 = b 2 ⋮ = b m
これを行列 で表すと、次のようになる。
[ a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ a m 1 a m 2 ⋯ a m n ] [ x 1 x 2 ⋮ x n ] = [ b 1 b 2 ⋮ b m ] A x = 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*}
a 11 a 21 ⋮ a m 1 a 12 a 22 ⋮ a m 2 ⋯ ⋯ ⋱ ⋯ a 1 n a 2 n ⋮ a mn x 1 x 2 ⋮ x n A x = b 1 b 2 ⋮ b m = b
説明 線形系を真にするx 1 x_{1} x 1 、x 2 x_{2} x 2 、… \dots … 、x n x_{n} x n の値を解 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。
例 次の線形系を解いてみよう。
4 x − 2 y = 1 16 x − 8 y = 4
\begin{align*} 4x -2y &= 1 \\ 16x -8y &= 4 \end{align*}
4 x − 2 y 16 x − 8 y = 1 = 4
上の式に− 4 -4 − 4 を掛けて下の式に加えると、次のようになる。
4 x − 2 y = 1 0 = 0
\begin{align*} 4x -2y &= 1 \\ 0 &= 0 \end{align*}
4 x − 2 y 0 = 1 = 0
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。
4 x − 2 y = 1
4x -2y = 1
4 x − 2 y = 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、x x x をy y y に対して整理してx = 1 2 y + 1 4 x = \dfrac{1}{2}y + \dfrac{1}{4} x = 2 1 y + 4 1 と表記した後、y y y に任意の数t t t を代入して解を表す。
x = 1 4 + 1 2 t , y = t
x = \dfrac{1}{4} + \dfrac{1}{2}t, \quad y = t
x = 4 1 + 2 1 t , y = t
このようなt t t をパラメーター 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 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。x 1 \mathbf{x}_{1} x 1 、x 2 \mathbf{x}_{2} x 2 を連立一次方程式A x = b A\mathbf{x} =\mathbf{b} A x = b の異なる二つの解としよう。そして、x 0 = x 1 − x 2 \mathbf{x}_{0} = \mathbf{x}_{1} - \mathbf{x}_{2} x 0 = x 1 − x 2 とする。x 1 \mathbf{x}_{1} x 1 とx 2 \mathbf{x}_{2} x 2 が異なる二つの解であるので、x 0 ≠ 0 \mathbf{x}_{0} \ne \mathbf{0} x 0 = 0 である。さらに、以下の式が成り立つ。
A x 0 = A ( x 1 − x 2 ) = b − b = 0
A \mathbf{x}_{0} = A (\mathbf{x}_{1} - \mathbf{x}_{2}) = \mathbf{b} - \mathbf{b} = \mathbf{0}
A x 0 = A ( x 1 − x 2 ) = b − b = 0
このとき、k k k 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 ( x 1 + k x 0 ) = A x 1 + A ( k x 0 ) = A x 1 + k A x 0 = 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*}
A ( x 1 + k x 0 ) = A x 1 + A ( k x 0 ) = A x 1 + k A x 0 = b + 0 = b
したがって、x 1 + k x 0 \mathbf{x}_{1} + k\mathbf{x}_{0} x 1 + k x 0 も連立一次方程式A x = b A\mathbf{x} = \mathbf{b} A x = b の解である。これは任意の定数k k k に対して成り立つので、解が無数に存在する。
■