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クラメールの定理の証明 📂行列代数

クラメールの定理の証明

概要

クラメルの公式cramer ruleは、連立方程式を解く上で効率的だとは言えないが、AjA_{j}可逆行列であったり、AAそのものが行列式を計算するのに便利な特定の条件が与えられていれば、必要な答えを直接見つけ出すのに十分便利に使える。

定理

連立方程式Ax=bA \mathbf{x} = \mathbf{b}が、可逆行列 A=[a11a12a1na21a22a2nan1an2ann] A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nn} \end{bmatrix} と二つのベクトル x=[x1x2xn],b=[b1b2bn] \mathbf{x} = \begin{bmatrix} x_{1} \\ x_{2} \\ \vdots \\ x_{n} \end{bmatrix}, \mathbf{b} = \begin{bmatrix} b_{1} \\ b_{2} \\ \vdots \\ b_{n} \end{bmatrix} で構成されているとしよう。AAjj番目の列をb\mathbf{b}で置き換えた行列をAjA_{j}とすると、 xj=detAjdetA x_{j} = {{ \det A_{j} } \over { \det A }}

証明

AAi,ji,jの余因子をCijC_{ij}とする。

選択されたjj列について、detA=j=1naijCij\displaystyle \det A = \sum_{j=1}^{n} a_{ij} C_{ij}

AAjj列はa1j,a2j,,anja_{1j} , a_{2j} , \cdots , a_{nj}なので、ラプラス展開により、

detA=a1jC1j+a2jC2j++anjCnj \det A = a_{1j} C_{1j} + a_{2j} C_{2j} + \cdots + a_{nj} C_{nj}

一方、AAkjk \ne j列はa1k,a2k,,anka_{1k} , a_{2k} , \cdots , a_{nk}であり、a1kC1j+a2kC2j++ankCnja_{1k} C_{1j} + a_{2k} C_{2j} + \cdots + a_{nk} C_{nj}は少なくとも二つの同じ列a1k,a2k,,anka_{1k} , a_{2k} , \cdots , a_{nk}を持つ行列の行列式と等しいので、

a1kC1j+a2kC2j++ankCnj=0 a_{1k} C_{1j} + a_{2k} C_{2j} + \cdots + a_{nk} C_{nj} = 0

連立方程式Ax=bA \mathbf{x} = \mathbf{b}を解析すると、

a11x1+a12x2++a1jxj++a1nxn=b1a21x1+a22x2++a2jxj++a2nxn=b2an1x1+an2x2++anjxj++annxn=bn \begin{align*} a_{11} x_{1} + a_{12} x_{2} + \cdots + a_{1j} x_{j} + \cdots + a_{1n} x_{n} =& b_{1} \\ a_{21} x_{1} + a_{22} x_{2} + \cdots + a_{2j} x_{j} + \cdots + a_{2n} x_{n} =& b_{2} \\ &\vdots \\ a_{n1} x_{1} + a_{n2} x_{2} + \cdots + a_{nj} x_{j} + \cdots + a_{nn} x_{n} =& b_{n} \end{align*}

ii番目の式の両辺にCijC_{ij}を掛ければ、

a11x1C1j+a12x2C1j++a1jxjC1j++a1nxnC1j=b1C1ja21x1C2j+a22x2C2j++a2jxjC2j++a2nxnC2j=b2C2jan1x1Cnj+an2x2Cnj++anjxjCnj++annxnCnj=bnCnj \begin{align*} a_{11} x_{1} C_{1j} + a_{12} x_{2} C_{1j} + \cdots + a_{1j} x_{j} C_{1j} + \cdots + a_{1n} x_{n} C_{1j} =& b_{1} C_{1j} \\ a_{21} x_{1} C_{2j} + a_{22} x_{2} C_{2j} + \cdots + a_{2j} x_{j} C_{2j}+ \cdots + a_{2n} x_{n} C_{2j} &= b_{2} C_{2j} \\ &\vdots \\ a_{n1} x_{1} C_{nj} + a_{n2} x_{2} C_{nj} + \cdots + a_{nj} x_{j} C_{nj} + \cdots + a_{nn} x_{n} C_{nj} &= b_{n} C_{nj} \end{align*}

左辺をすべて加えると、中央のi=1naijxjCij=detA\displaystyle \sum_{i=1}^{n} a_{ij} x_{j} C_{ij} = \det Aを除いてはi=1naikxjCik=0\displaystyle \sum_{i=1}^{n} a_{ik} x_{j} C_{ik} = 0に全て消え去って、

i=1naijxjCij=b1C1j+b2C2j++bnCnj \sum_{i=1}^{n} a_{ij} x_{j} C_{ij} = b_{1} C_{1j} + b_{2} C_{2j} + \cdots + b_{n} C_{nj} が得られる。しかし、AjA_{j}jj列がb1,b2,,bnb_{1} , b_{2} , \cdots , b_{n}で置き換えられた行列なので、

detAj=b1C1j+b2C2j++bnCnj \det A_{j} = b_{1} C_{1j} + b_{2} C_{2j} + \cdots + b_{n} C_{nj}

ここでxjx_{j}i=1n\displaystyle \sum_{i=1}^{n}の外に出すと、

xji=1naijCij=detAj x_{j} \sum_{i=1}^{n} a_{ij} C_{ij} = \det A_{j}

整理するとxjdetA=detAj\displaystyle x_{j} \det A = \det A_{j}であり、AAは可逆行列であると仮定しているので、detA0\det A \ne 0が真である。従って、

xj=detAjdetA x_{j} = {{ \det A_{j} } \over {\det A}}