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同次連立1次方程式

Undefined control sequence: \DeclareMathOperator at position 10: % 演算子の定義
\̲D̲e̲c̲l̲a̲r̲e̲M̲a̲t̲h̲O̲p̲e̲r̲a̲t̲o̲r̲{\im}{ \text{Im…

% 演算子の定義
\DeclareMathOperator{\im}{ \text{Im} }
\DeclareMathOperator{\rank}{ \text{rank} }
\DeclareMathOperator{\span}{ \text{Span} }
\DeclareMathOperator{\ker}{ \text{Ker} }

連立1次方程式

Ax=b,(A∈Rn×m,x∈Rm,b∈Rn)A \boldsymbol{x} = \boldsymbol{b}, \quad (A \in \mathbb{R}^{n\times m}, \boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^m, \boldsymbol{b} \in \mathbb{R}^n)

においてb=0\boldsymbol{b}=\boldsymbol{0}であるとき、同次 あるいは 斉次 (homogeneous)といい、

Ax=0A \boldsymbol{x} = \boldsymbol{0}

の形の連立1次方程式を、 同次連立1次方程式 や 連立斉1次方程式 という。

自明な解

同次連立1次方程式は、明らかに解x=0\boldsymbol{x}=\boldsymbol{0}をもつので、これを 自明な解 という。

別の表現をするなら、 「連立方程式Ax=bAx=bの拡大係数行列(A∣b)(A|b)について\rank A = \rank (A|b)であれば解が存在する」という定理があるため、同次連立1次方程式なら\rank A= \rank(A|0)となり必ず解が存在する。

解空間

解全体の集合{x∈Rm∣Ax=0}\left\{\boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^m \mid A \boldsymbol{x}=\mathbf{0}\right\}はRm\mathbb{R}^mの部分空間になり、これを 解空間 という。

解空間が {0}\{ \boldsymbol{0} \}であるか、それより大きい部分空間であるかに関する基本的な定理として次のものがある

証明

もしも∣A∣≠0|A|\neq 0だとAx=0Ax=0の解は一意的であるから、自明な解x=0x=0以外の解を持たない。

∣A∣=0|A| = 0の場合についてはnnについての帰納法で証明できる。

n=1n=1のとき、∣A∣=a11=0|A|=a_{11} = 0であるため任意の数が解になる。

n>1n > 1のとき、もし第1列のai1,i=1,2,…,na_{i1}, i=1,2,\dots,nがすべて0であれば、任意の数x1x_1に対して、

x=(x10⋮0)\boldsymbol{x}=\left(\begin{array}{c} x_1 \\ 0 \\ \vdots \\ 0 \end{array}\right)

が解になる。

次に、ある成分ai1a_{i1}が0でないと仮定する。方程式の第1列について前進消去した係数行列をA′A'とすると

0=∣A∣=∣A′∣=∣a11a12⋯a1n0a22′⋯a2n′⋮⋮⋮0an2′⋯ann′∣=a11∣a22′⋯a2n′⋮⋮an2′⋯ann′∣0 =|A| =|A^{\prime}| =\left|\begin{array}{cccc} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1 n} \\ 0 & a_{22}^{\prime} & \cdots & a_{2 n}^{\prime} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ 0 & a_{n 2}^{\prime} & \cdots & a_{n n}^{\prime} \end{array}\right| =a_{11} \left|\begin{array}{ccc} a_{22}^{\prime} & \cdots & a_{2 n}^{\prime} \\ \vdots & & \vdots \\ a_{n 2}^{\prime} & \cdots & a_{n n}^{\prime} \end{array}\right|

となり、仮定よりa11≠0a_{11}\neq 0なので

∣a22′⋯a2n′⋮⋮an2′⋯ann′∣=0\left|\begin{array}{ccc} a_{22}^{\prime} & \cdots & a_{2 n^{\prime}} \\ \vdots & & \vdots \\ a_{n 2}^{\prime} & \cdots & a_{n n}^{\prime} \end{array}\right| = 0

である。ここでこれらの係数についてのn−1n-1個の未知数x2,x3,…,xnx_2,x_3,\dots,x_nに関する同次連立一次方程式

{a22′x2+⋯+a2n′xn=0⋮an2′x2+⋯+ann′xn=0\left\{\begin{array}{c} a_{22}^{\prime} x_2+\cdots+a_{2 n}^{\prime} x_n=0 \\ \vdots \\ a_{n 2}^{\prime} x_2+\cdots+a_{n n}^{\prime} x_n=0 \end{array}\right.

を考えると、係数行列の行列式が0であるから、帰納法の仮定より自明でない解をもつ。その一つを(d2,…,dn)(d_2,\dots, d_n)とする。これを

a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=0a_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 n} x_n=0

に代入すると、方程式

a11x1+a12d2+⋯+a1ndn=0a_{11} x_1 + a_{12} d_2+\cdots+a_{1 n} d_n=0

が得られる。このx1x_1に関する方程式はa11≠0a_{11}\neq 0より解を持つため、その解をd1d_1とすると

d1=−a12a11d2−⋯−a1na11dnd_1=-\frac{a_{12}}{a_{11}} d_2-\cdots-\frac{a_{1 n}}{a_{11}} d_n

で与えられる。

こうして得られた解(d1,d2,…,dn)(d_1, d_2,\dots, d_n)はもとの方程式の解であり、2≤i≤n2\leq i \leq nについてdi≠0d_i \neq 0であるからこの解は自明でない解である。

証明

{x∈Rm∣Ax=0}\{x \in \mathbb{R}^m | Ax = 0\}はAAを線形写像

A:Rm→RnA: \mathbb{R}^m \to \mathbb{R}^n

とみなしたときのker⁡A\ker Aに他ならない。よって線形写像の基本定理より

Undefined control sequence: \im at position 40: …bb{R}^m - \dim \̲i̲m̲ ̲A
= m - \rank A

\dim \ker A
= \dim \mathbb{R}^m - \dim \im A
= m - \rank A

解空間の1組の基底をその連立1次方程式の 基本解 といい、解空間の次元を 解の自由度 という。

基本解の1次結合で書かれる一般の解を 一般解 という。

横長の係数行列は自明でない解になる

証明

rank⁡A≦m\operatorname{rank} A \leqq m であるから、解の次元 =m−rank⁡A>0=m-\operatorname{rank} A>0

一意な解を持つための条件

証明

線形写像の定理 dim⁡Ker⁡A=m−rank⁡A\operatorname{dim} \operatorname{Ker} A=m-\operatorname{rank} A より、

Ker⁡A={0}⟺dimKer⁡A=0⟺rank⁡A=m\operatorname{Ker} A=\{0\} \Longleftrightarrow \operatorname{dim Ker} A=0 \Longleftrightarrow \operatorname{rank} A=m