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row reduction?
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- atomonados
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penichiさん、こんばんは。専門家ではないですが参考までにどうぞ。 連立方程式 ax+by+cz=d ex+fy+gz=h ix+jy+kz=l は、AX=B で表されますね。ここで、 行列A a b c e f g h i j 列ベクトルX x y z 列ベクトルB d h l です。逆行列A^-1を求めて、X=(A^-1)Bとする方法もありますが、3元となると複雑です。 あるいは、ROW REDUCTION(行の還元)を試みる方法がありますよ、ということですね。これは、連立方程式の係数成分のみ取り出して、 (縦線がうまくそろいませんでした) a b c │ d e f g │ h h i j │ l と記しした後、 1 0 0 │ d' 0 1 0 │ h' 0 0 1 │ l' と単位行列Eに還元していきます。なぜこんなことをするかというと、この記法の意味が、 1*x+0*y+0*z=d' 0*x+1*y+0*z=h' 0*x+0*y+1*z=l' ということで、連立方程式の解を表すからです。 それでは例題をやってみましょう。 eg) 1 1 1 │ 2 0 -2 -1 │ -6 0 -2 0 │ -1 R2/(-2)⇒R2 (行2を-2で割ったものを新たな行2とする) 1 1 1 │ 2 0 1 1/2 │ 3 0 -2 0 │ -1 2*R1+R3⇒R3 (行1を2倍して行3に足したもののを新たな行3とする) 1 1 1 │ 2 0 1 1/2│ 3 0 0 2 │ 3 R3/2⇒R2 (行3を2で割ったものを新たな行3とする) 1 1 1 │ 2 0 1 1/2│ 3 0 0 1 │ 3/2 これは、 1*x+1*y+ 1*z = 2 0*x+1*y+(1/2)*z = 3 0*x+0*y+ 1*z = 3/2 ということで、下から代入していき、 z = 3/2 y = 3-z/2 = 3-3/4 = 9/4 x = 2-y-z = 2-9/4-3/2 = -7/4 ともとめられますが、より機械的に加減法的方法を続けて、行列Aを単位行列Eに還元していくと、 1 1 1 │ 2 0 1 1/2│ 3 0 0 1 │ 3/2 から、 R2+(-1/2)*R3⇒R2 (行3を-1/2倍して行2に足したものを新たな行2とする) 1 1 1 │ 2 0 1 0 │ 9/4 0 0 1 │ 3/2 R1-R3⇒R1 (行1から行3を引いて新たな行1とする) 1 1 0 │ 1/2 0 1 0 │ 9/4 0 0 1 │ 3/2 と、このように還元していきますすと最後に、 R1-R2⇒R1 (行1から行2を引いて新たな行1とする) 1 0 0 │ -7/4 0 1 0 │ 9/4 0 0 1 │ 3/2 となり、連立方程式の解、(x,y,z)=(-7/4,9/4,3/2) が求められました。 これは、EX=B'、つまりX=B'ということを表していますね。 結局、記法上の違いはあるけれど、やっていることは、中学校で学ぶ連立方程式の加減法に似たようなもので、より機械的な方法(アルゴリズムが確立した方法)でやろうということです。この例題では使いませんでしたが,行の交換という操作もあるので気をつけてください。 参考サイト、 http://www.mathportal.org/algebra/solving-system-of-linear-equations/row-reduction-method.php ガウスの消去法 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AC%E3%82%A6%E3%82%B9%E3%81%AE%E6%B6%88%E5%8E%BB%E6%B3%95 参考動画 英語で申しわけないですが、なんとなく分かると思います。 基本的(2×2行列)1'40"あたりから、(3×3行列)5'40"あたりから。 Row Reducing a Matrix - Systems of Linear Equations - Part 1 https://www.youtube.com/watch?v=9LYVi-n-6Jw 続き Row Reducing a Matrix - Systems of Linear Equations - Part 2 https://www.youtube.com/watch?v=cPIcBbh6qoo 別のもの https://www.youtube.com/watch?v=0-feBnP7q_k