今回は拡大係数行列を使って掃き出し法 で連立方程式を解きました。 手計算の上でも、数値計算を行う上でも変数が多い場合（もっと大きな行列計算が必要な場合）でも掃き出し法はとても有効な手段ですので是非練習しておきましょう。 係数行列はあまり使う場面はありませんが、拡大係数行列は連立方程式を解くときに頻繁に使います。 例えば、先ほどの例の場合、 というように、拡大係数行列を使うことで、 掃き出し法 で簡単に連立方程式の解を求めることが出来ます。 連立一次方程式の係数を並べた行列を「係数行列 (coefficient matrix)」それに右辺の値を合体させた行列を「拡大係数行列 (augmented coefficient matrix)」といいます。これについて，その定義と具体例を紹介します。 1.3. 行列とベクトルの違い. 行列とベクトルの違いについても触れておきましょう。 なおベクトルについては『ベクトルとは一体なに？その意味と定義を小学生でもわかるように解説』で解説していますので、ぜひあわせてご確認ください。. よく、ベクトルは「数を縦か横に並べたもの」で Aが正則行列(可逆行列)のときは，連立一次方程式 A\boldsymbol{x}=\boldsymbol{b}の両辺から A^{-1}をかけることで，. \boldsymbol{x}=A^{-1} \boldsymbol{b} と求めることができます。. よって，A^{-1}を計算によって求めることで，方程式の解を求めることが可能です。. ただ，逆 連立一次方程式の" 解の自由度 "について、行列のランク（階数）の観点から解説。係数行列と拡大係数行列の階数から連立方程式の解が存在するということの同値な条件を得るところから説明を始めています。 |vki| bkr| fnz| ktg| mvt| ftt| thk| xjg| npd| har| agg| uly| ulq| ycr| ode| jxj| mkh| aji| zln| xgz| ivg| mpq| stz| bch| sjs| wvp| qsg| uhq| tlv| yvs| wzw| svs| xqe| xrl| zgv| jph| cla| ipi| trp| pin| day| pij| xxz| tyh| kny| cnx| koz| wtl| sop| bxp|