行列の列基本操作(列同値な行列)
行列の2つの列を入れ替える、特定の列に非ゼロのスカラーを掛ける、ある列に別の列のスカラー倍を加える、などの操作を総称して列基本操作と呼びます。
行列の2つの列を入れ替える、特定の列に非ゼロのスカラーを掛ける、ある列に別の列のスカラー倍を加える、などの操作を総称して列基本操作と呼びます。
数直線上には有理数が細かく密集して分布しているものの、有理数の間は隙間だらけであり、無理数がその隙間を埋めています。以上の主張を集合を用いて厳密に表現するためにデデキント切断と呼ばれる概念を導入します。
定義域と終集合が一致する線形写像だけが全単射になり得ることを示すとともに、線形写像が全単射であることを判定する方法について解説します。
実数を成分とする行列からなる集合上に行列加法とスカラー乗法と呼ばれている演算が定義されている場合、そのような集合を実行列空間と呼びます。実行列空間はベクトル空間です。
定義域と終集合を共有する線形写像からなる集合上に加法とスカラー乗法と呼ばれる演算が定義されている場合、そのような集合を線形写像空間と呼びます。線形写像空間はベクトル空間です。
実数を成分とするベクトルからなる集合上にベクトル加法とスカラー乗法と呼ばれている演算が定義されている場合、そのような集合を実ベクトル空間と呼びます。実ベクトル空間はベクトル空間です。
線形写像が定めるベクトルのスカラー倍を像として定める写像を定義すると、それもまた線形写像になります。線形写像のスカラー乗法は行列のスカラー乗法と実質的に等しい演算です。
定義域と終集合を共有する2つの線形写像が与えられたとき、それらが定めるベクトルどうしの和を像として定める写像を定義すると、それもまた線形写像になります。線形写像の加法は行列加法と実質的に等しい演算です。
写像が線形写像である場合には、それが単射であることを様々な形で表現できます。線形写像が単射であることを判定する方法について解説します。
写像が線形写像である場合には、それが全射であることを様々な形で表現できます。線形写像が全射であることを判定する方法について解説します。
実ベクトル空間の部分空間上に存在するすべての点を同一方向に同一量だけ動かすことで得られる点からなる集合をアフィン部分空間と呼びます。アフィン部分空間は部分空間であるとは限りません。
連立1次方程式の係数行列から定義される線形写像が連立1次方程式の定数ベクトルに対して定める逆像は、その連立1次方程式の解集合と一致します。
線形写像の値域は、その線形写像の標準行列の列空間と一致します。列空間は実ベクトル空間の部分空間であるため、線形写像の値域もまた実ベクトル空間の部分空間です。
行列にガウス・ジョルダンの消去法を適用することで得られる行既約な階段行列はもとの行列と行同値であるような唯一の行既約な階段行列です。その階段行列に含まれる非ゼロベクトルな行の個数はもとの行列の階数と一致します。
定義域と終集合がともに実ベクトル空間であるような写像が加法性と斉次性と呼ばれる2つの性質を満たすとき、そのような写像を線形写像と呼びます。特に、定義域と終集合が一致する線形写像を線形変換と呼びます。
行列の2つの行を入れ替える、特定の行に非ゼロのスカラーを掛ける、ある行に別の行のスカラー倍を加える、などの操作を総称して行基本操作と呼びます。
行列のすべての行(列)からなる集合の線型スパンを行列の行空間(列空間)と呼び、行空間(列空間)の次元を行列の行階数(列階数)と呼びます。行階数と列階数は常に一致するため、その共通の値を行列の階数と呼びます。
実ベクトル空間の部分空間を張る線型独立なベクトル集合を部分空間の基底と呼びます。また、部分空間を張るために必要なベクトルの個数の最小値を部分空間の次元と呼びます。
実行列空間において、行列のスカラー倍どうしの和として表される行列を線型結合と呼びます。実行列空間の部分集合に属する行列の線型結合をすべて集めてできる集合を線型スパンと呼びます。
実ベクトル空間において、ベクトルのスカラー倍どうしの和として表されるベクトルを線型結合と呼びます。実ベクトル空間の部分集合に属するベクトルの線型結合をすべて集めてできる集合を線型スパンと呼びます。
実ベクトル空間の部分空間と呼ばれる概念を定義するとともに、部分空間の具体例を提示し、部分空間であることを判定する方法について解説します。
空間上に存在する2つの平面が与えられたとき、それらの位置関係としては4パターン(一致する・平行かつ異なる・交差する・ねじれの位置にある)を考えることができます。
2つの平面が平行であることの意味を定義するとともに、2つの平面が平行であることを判定する方法について解説します。3次元空間上に存在する2つの異なる平面が交わらない場合、それらは平行ですが、より高次元の空間では事情が異なります。
同一空間上に存在する2つの平面の共通部分が非空であるとき、それらの平面は交わると言います。また、2つの平面が共有する点を交点と呼びます。特に、3次元空間において2つの平面が交わる場合、項点からなる集合は直線になります。
平面を定義する線型独立な2つの方向ベクトルの双方と垂直なベクトルを平面の法線ベクトルと呼び、平面の法線ベクトルをすべて集めてできる集合を平面の直交補空間と呼びます。
空間上に存在する平面は様々な形で表現されます(ベクトル方程式・法線標準形・媒介変数表示など)が、それぞれの場合において、点と平面の間の最短距離を求める方法を解説します。
空間上に存在する直線は様々な形で表現されます(ベクトル方程式・法線標準形・媒介変数表示など)が、それぞれの場合において、点と直線の間の最短距離を求める方法を解説します。
曲線(パラメータ付き曲線)という概念は1変数のベクトル値関数の値域として定義されます。曲線はベクトル方程式や媒介変数表示、方程式などを用いて表現することもできます。
直線上を動く点の瞬間加速度が常に一定である場合、そのような運動を等加速度直線運動と呼びます。等加速度直線運動にしたがう点の位置と瞬間速度を求める方法について解説します。
確率変数列が独立同一分布にしたがう場合、標本平均の列はもとの確率変数列が共有する期待値に確率収束します。つまり、各回の結果が同一かつ独立な確率分布から決定される試行を繰り返す場合、試行回数を限りなく増やすにつれて、結果の平均は、各回の試行の期待値に限りなく近づきます。