「正則行列」の版間の差分

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』
削除された内容 追加された内容
→‎特徴づけ: See also Y. Cherniavsky and A. Mouftakhov, 'On the definition of linear independence', The Mathematics Enthusiast 14 (2017) 285-288.
編集の要約なし
1行目: 1行目:
'''正則行列'''(せいそくぎょうれつ、{{lang-en-short|regular matrix}})、'''非特異行列'''(ひとくいぎょうれつ、{{lang-en-short|non-singular matrix}})あるいは'''可逆行列'''(かぎゃくぎょうれつ、{{lang-en-short|invertible matrix}})とは[[行列]]の通常の積に関する[[逆元]]を持つ[[正方行列]]のこと、言い換えと[[逆行列]]が存在する行列のこであるたとえば[[複素数]]上の二次正方行列
'''正則行列'''(せいそくぎょうれつ、{{lang-en-short|regular matrix}})、'''非特異行列'''(ひとくいぎょうれつ、{{lang-en-short|non-singular matrix}})あるいは'''可逆行列'''(かぎゃくぎょうれつ、{{lang-en-short|invertible matrix}})とは[[行列]]の通常の積に関する[[逆元]]を持つ[[正方行列]]のことであ。このを、元の正方行列の'''逆行列'''いうえば[[複素数]]上の二次正方行列
:<math> A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix} </math>
:<math>A = \begin{pmatrix}
a & b \\
c & d
\end{pmatrix}</math>
が正則行列であるのは {{math|''ad'' &minus; ''bc'' &ne; 0}} が成立するとき、かつ、そのときに限る。このとき逆行列は
が正則行列であるのは {{math|''ad'' &minus; ''bc'' &ne; 0}} が成立するとき、かつ、そのときに限る。このとき逆行列は
:<math> A^{-1} = \frac{1}{ad - bc}\begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix} </math>
:<math>A^{-1} = \frac{1}{ad - bc}\begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix}</math>
で与えられる。
で与えられる。


12行目: 15行目:
:<math>AB = I = BA</math>
:<math>AB = I = BA</math>
を満たす {{mvar|n}} 次[[正方行列]] {{mvar|B}} が存在するとき、{{mvar|A}} は {{mvar|n}} 次'''正則行列'''、あるいは単に'''正則'''であるという。{{mvar|A}} が正則ならば上の性質を満たす {{mvar|B}} は一意に定まる。
を満たす {{mvar|n}} 次[[正方行列]] {{mvar|B}} が存在するとき、{{mvar|A}} は {{mvar|n}} 次'''正則行列'''、あるいは単に'''正則'''であるという。{{mvar|A}} が正則ならば上の性質を満たす {{mvar|B}} は一意に定まる。
これを {{mvar|A}} の'''逆行列'''(ぎゃくぎょうれつ、{{lang-en-short|inverse matrix}})と呼び、{{math|''A''<sup>&minus;1</sup>}} と表す{{Sfn|斎藤|1966|p=41}}。
これを {{mvar|A}} の'''逆行列'''(ぎゃくぎょうれつ、{{lang-en-short|inverse matrix}})と呼び、{{math|''A''{{sup|&minus;1}}}} と表す{{Sfn|斎藤|1966|p=41}}。


== 例 ==
== 例 ==
次の[[複素数]]体<ref>この例の場合は体の[[標数]]が {{math|2}} でなければ何でもよい</ref>の元を成分にもつ行列 {{mvar|A}}、{{mvar|B}} を考える。
次の[[複素数]]体<ref>この例の場合は体の[[標数]]が {{math|2}} でなければ何でもよい</ref>の元を成分にもつ行列 {{mvar|A}}、{{mvar|B}} を考える。
:<math>
:<math>A = \begin{pmatrix}
A=
\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
1 & 0 \\
0 & 2 \\
0 & 2
\end{pmatrix}
\end{pmatrix} \quad B = \begin{pmatrix}
\quad
B =
\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
1 & 0 \\
0 & 1/2 \\
0 & 1/2
\end{pmatrix}
\end{pmatrix}</math>
</math>
このとき {{math|''AB'' {{=}} ''I'' {{=}} ''BA''}} を満たすので、{{mvar|A}} は正則行列で<ref>ただし、この {{mvar|A}} は[[ユニモジュラ行列]]ではない</ref>、{{mvar|B}} は {{mvar|A}} の逆行列である。
このとき {{math|''AB'' {{=}} ''I'' {{=}} ''BA''}} を満たすので、{{mvar|A}} は正則行列で<ref>ただし、この {{mvar|A}} は[[ユニモジュラ行列]]ではない</ref>、{{mvar|B}} は {{mvar|A}} の逆行列である。
一方、 {{mvar|B}} に注目すれば {{mvar|B}} も正則行列で、{{mvar|A}} は {{mvar|B}} の逆行列である。
一方、 {{mvar|B}} に注目すれば {{mvar|B}} も正則行列で、{{mvar|A}} は {{mvar|B}} の逆行列である。


また次の行列 {{mvar|N}} は逆行列をもたないので、正則ではない。
また次の行列 {{mvar|N}} は逆行列をもたないので、正則ではない。
:<math>
:<math>N = \begin{pmatrix}
N = \begin{pmatrix}
0 & 1 \\
0 & 1 \\
0 & 0
0 & 0
\end{pmatrix}
\end{pmatrix}</math>
</math>


== 特徴づけ ==
== 特徴づけ ==
76行目: 71行目:
* [[リー群]]
* [[リー群]]
* [[擬似逆行列]]
* [[擬似逆行列]]



== 脚注 ==
== 脚注 ==
82行目: 76行目:


== 参考文献 ==
== 参考文献 ==
* {{Cite book
* {{Cite book|和書
|和書
|last1 = 斎藤
|first1 = 正彦
|author = 斎藤正彦
|author = 斎藤正彦
|year = 1966
|year = 1966

2020年5月12日 (火) 22:42時点における版

正則行列(せいそくぎょうれつ、: regular matrix)、非特異行列(ひとくいぎょうれつ、: non-singular matrix)あるいは可逆行列(かぎゃくぎょうれつ、: invertible matrix)とは、行列の通常の積に関する逆元を持つ正方行列のことである。この逆を、元の正方行列の逆行列という。例えば、複素数体上の二次正方行列

が正則行列であるのは adbc ≠ 0 が成立するとき、かつ、そのときに限る。このとき逆行列は

で与えられる。

ある上の同じサイズの正則行列の全体は一般線型群と呼ばれるを成す。多項式の根として定められる部分群は線形代数群あるいは行列群と呼ばれる代数群の一種で、その表現論代数的整数論などに広い応用を持つ幾何学的対象である。

定義

n単位行列I で表す。 の元を成分にもつ n正方行列 A に対して、

を満たす n正方行列 B が存在するとき、An正則行列、あるいは単に正則であるという。A が正則ならば上の性質を満たす B は一意に定まる。 これを A逆行列(ぎゃくぎょうれつ、: inverse matrix)と呼び、A−1 と表す[1]

次の複素数[2]の元を成分にもつ行列 AB を考える。

このとき AB = I = BA を満たすので、A は正則行列で[3]BA の逆行列である。 一方、 B に注目すれば B も正則行列で、AB の逆行列である。

また次の行列 N は逆行列をもたないので、正則ではない。

特徴づけ

n正方行列 A に対して次は同値である。

性質

n 次正則行列 AB について次が成り立つ。

  • |A−1| = |A|−1
  • (A−1)−1 = A
  • (AB)−1 = B−1A−1
  • n 次正方行列 N冪零行列ならば IN は正則で、逆行列は I + N + … + Nn − 1 である[8]

判定法

行列の正則性は行列の基本変形を使って判定できる[9]。 具体的な逆行列の計算には、基本変形を使って順に掃き出していく方法がよく使われる。 一方で、理論的には行列式を使ったクラメールの公式も重要である。 しかしこの方法は逆行列を数値計算するのには向かない[10][11][12]

関連項目

脚注

  1. ^ 斎藤 1966, p. 41.
  2. ^ この例の場合は体の標数2 でなければ何でもよい
  3. ^ ただし、この Aユニモジュラ行列ではない
  4. ^ a b 斎藤 1966, p. 48.
  5. ^ a b c 斎藤 1966, p. 52.
  6. ^ 斎藤 1966, p. 60.
  7. ^ 斎藤 1966, p. 85.
  8. ^ 斎藤 1966, p. 71.
  9. ^ 斎藤 1966, p. 53.
  10. ^ 斎藤 1966, p. 89.
  11. ^ 山本哲朗『数値解析入門』(増訂版)サイエンス社〈サイエンスライブラリ 現代数学への入門 14〉、2003年6月。ISBN 4-7819-1038-6 
  12. ^ 数値解析精度保証付き数値計算においてはニュートン法、Krawczyk法、大石-Rump法などのように近似逆行列が必要となる場合が少なからずある。高次元行列の逆行列を求める手法としてSchurの補元を用いる方法などが知られている。

参考文献