クラマー法またはいわゆるクラマー則は、連立方程式から未知の量を探索する方法です。 これは、求められる値の数がシステム内の代数方程式の数と等しい場合にのみ使用できます。つまり、システムから形成される主行列が正方行列であり、ゼロ行を含まない必要があり、またその行列式が次のとおりである必要がある場合にのみ使用できます。ゼロではありません。
定理1
クラマーの定理方程式の係数に基づいてコンパイルされた主行列の主行列式 $D$ が ゼロに等しいの場合、連立方程式は一貫しており、一意の解が得られます。 このようなシステムの解は、システムを解くためのいわゆる Cramer 公式を通じて計算されます。 一次方程式: $x_i = \frac(D_i)(D)$
クレイマーメソッドとは何ですか？
Cramer の方法の本質は次のとおりです。
- Cramer の方法を使用してシステムの解を見つけるには、まず行列 $D$ の主行列式を計算します。 Cramer の方法で計算された主行列の計算された行列式がゼロに等しいことが判明した場合、システムには単一の解が存在しないか、または無限の数の解が存在します。 この場合、システムの一般的または基本的な答えを見つけるには、ガウス法を使用することをお勧めします。
- 次に、最も外側の列を交換する必要があります メインマトリックス自由項の列に代入し、行列式 $D_1$ を計算します。
- すべての列に対して同じことを繰り返し、$D_1$ から $D_n$ までの行列式を取得します ($n$ は右端の列の番号です)。
- すべての行列式 $D_1$...$D_n$ が見つかったら、式 $x_i = \frac(D_i)(D)$ を使用して未知の変数を計算できます。
行列の行列式を計算する手法
2 × 2 を超える次元の行列の行列式を計算するには、いくつかの方法を使用できます。
- 三角形の法則、またはサラスの法則は、同じ法則を思い出させます。 トライアングル法の本質は、行列式を計算するときに、右側の図の赤い線で結ばれたすべての数値の積をプラス記号で書き、左側の図のようにすべての数値を同様につなげることです。マイナス記号で書かれています。 どちらのルールもサイズ 3 x 3 の行列に適しています。Sarrus ルールの場合、最初に行列自体が書き換えられ、その次にその 1 列目と 2 列目が再度書き換えられます。 対角線はマトリックスとこれらの追加の列を通して描画されます。主対角線上またはそれに平行なマトリックスのメンバーはプラス記号で書かれ、二次対角線上またはそれに平行な要素はマイナス記号で書かれます。
図 1. Cramer 法の行列式を計算するための三角定規
- ガウス法として知られる方法を使用するこの方法は、行列式の次数を減らすとも呼ばれます。 この場合、行列は変換されて三角形の形に縮小され、主対角線上のすべての数値が乗算されます。 この方法で行列式を検索する場合、行や列を乗数または除数として取り出さずに、数値で乗算または除算することはできないことに注意してください。 行列式を検索する場合、事前に減算された行にゼロ以外の係数を乗算した上で、行と列を減算および加算することのみが可能です。 また、行列の行または列を再配置するときは常に、行列の最終符号を変更する必要があることを覚えておく必要があります。
- Cramer 法を使用して 4 つの未知数を持つ SLAE を解く場合、ガウス法を使用して行列式を検索して見つけるか、マイナーを検索して行列式を決定するのが最善です。
Cramer 法を使用して連立方程式を解く
2 つの方程式と 2 つの必要な量からなる系に Cramer の方法を適用してみましょう。
$\begin(cases) a_1x_1 + a_2x_2 = b_1 \\ a_3x_1 + a_4x_2 = b_2 \\ \end(cases)$
便宜上、展開した形式で表示してみましょう。
$A = \begin(配列)(cc|c) a_1 & a_2 & b_1 \\ a_3 & a_4 & b_1 \\ \end(配列)$
システムの主行列式とも呼ばれる、主行列の行列式を見つけてみましょう。
$D = \begin(配列)(|cc|) a_1 & a_2 \\ a_3 & a_4 \\ \end(配列) = a_1 \cdot a_4 – a_3 \cdot a_2$
主行列式がゼロに等しくない場合、Cramer の方法を使用してスラフを解くには、主行列の列を自由項の行に置き換えた 2 つの行列からさらにいくつかの行列式を計算する必要があります。
$D_1 = \begin(配列)(|cc|) b_1 & a_2 \\ b_2 & a_4 \\ \end(配列) = b_1 \cdot a_4 – b_2 \cdot a_4$
$D_2 = \begin(配列)(|cc|) a_1 & b_1 \\ a_3 & b_2 \\ \end(配列) = a_1 \cdot b_2 – a_3 \cdot b_1$
次に、未知数 $x_1$ と $x_2$ を見つけてみましょう。
$x_1 = \frac (D_1)(D)$
$x_2 = \frac (D_2)(D)$
例1
3 次 (3 x 3) の主行列と 3 つの未知の行列を使用して SLAE を解くための Cramer の方法。
連立方程式を解く：
$\begin(件) 3x_1 – 2x_2 + 4x_3 = 21 \\ 3x_1 +4x_2 + 2x_3 = 9\\ 2x_1 – x_2 - x_3 = 10 \\ \end(件)$
上記のポイント番号 1 で述べたルールを使用して、行列の主行列式を計算してみましょう。
$D = \begin(配列)(|ccc|) 3 & -2 & 4 \\3 & 4 & -2 \\ 2 & -1 & 1 \\ \end(配列) = 3 \cdot 4 \cdot ( -1) + 2 \cdot (-2) \cdot 2 + 4 \cdot 3 \cdot (-1) – 4 \cdot 4 \cdot 2 – 3 \cdot (-2) \cdot (-1) - (- 1) \cdot 2 \cdot 3 = - 12 – 8 -12 -32 – 6 + 6 = - 64$
そして、その他の 3 つの決定要因:
$D_1 = \begin(配列)(|ccc|) 21 & 2 & 4 \\ 9 & 4 & 2 \\ 10 & 1 & 1 \\ \end(配列) = 21 \cdot 4 \cdot 1 + (- 2) \cdot 2 \cdot 10 + 9 \cdot (-1) \cdot 4 – 4 \cdot 4 \cdot 10 – 9 \cdot (-2) \cdot (-1) - (-1) \cdot 2 \ cdot 21 = - 84 – 40 – 36 – 160 – 18 + 42 = - $296
$D_2 = \begin(配列)(|ccc|) 3 & 21 & 4 \\3 & 9 & 2 \\ 2 & 10 & 1 \\ \end(配列) = 3 \cdot 9 \cdot (- 1) + 3 \cdot 10 \cdot 4 + 21 \cdot 2 \cdot 2 – 4 \cdot 9 \cdot 2 – 21 \cdot 3 \cdot (-1) – 2 \cdot 10 \cdot 3 = - 27 + 120 + 84 – 72 + 63 – 60 = 108 ドル
$D_3 = \begin(配列)(|ccc|) 3 & -2 & 21 \\ 3 & 4 & 9 \\ 2 & 1 & 10 \\ \end(配列) = 3 \cdot 4 \cdot 10 + 3 \cdot (-1) \cdot 21 + (-2) \cdot 9 \cdot 2 – 21 \cdot 4 \cdot 2 - (-2) \cdot 3 \cdot 10 - (-1) \cdot 9 \cdot 3 = 120 – 63 – 36 – 168 + 60 + 27 = - $60
必要な数量を求めてみましょう。
$x_1 = \frac(D_1) (D) = \frac(- 296)(-64) = 4 \frac(5)(8)$
$x_2 = \frac(D_1) (D) = \frac(108) (-64) = - 1 \frac (11) (16)$
$x_3 = \frac(D_1) (D) = \frac(-60) (-64) = \frac (15) (16)$
線形方程式系に独立変数の数と同じ数の方程式が含まれているとします。 のように見える
このような一次方程式系は二次方程式と呼ばれます。 独立した係数で構成される行列式 システム変数(1.5) は系の主決定因子と呼ばれます。 それをギリシャ文字 D で表します。
. (1.6)
主行列式に任意の ( j th) 列を、システムの無料条件 (1.5) の列に置き換えると、次のようになります。 n補助修飾子:
(j = 1, 2, …, n). (1.7)
クレーマーの法則線形方程式の二次連立方程式を解くと次のようになります。 システム (1.5) の主行列式 D がゼロではない場合、システムには固有の解があり、次の式を使用して求めることができます。
(1.8)
例1.5。 Cramer 法を使用して連立方程式を解く
.
システムの主な決定要因を計算してみましょう。
D¹0 以降、システムには固有の解があり、式 (1.8) を使用して求めることができます。
したがって、
行列に対するアクション
1. 行列に数値を掛けます。行列に数値を乗算する演算は次のように定義されます。
2. 行列に数値を乗算するには、そのすべての要素にこの数値を乗算する必要があります。 あれは
. (1.9)
例1.6。 
.
マトリックスの加算。
この演算は、同じ次数の行列に対してのみ導入されます。
2 つの行列を追加するには、別の行列の対応する要素を 1 つの行列の要素に追加する必要があります。
(1.10)
行列の加算演算には結合性と可換性の特性があります。
例1.7。 
.
行列の乗算。
行列の列数が あ行列の行数と一致します で、そのような行列に対しては、乗算演算が導入されます。
2 
したがって、行列を乗算するとき、 あ寸法 メートル´ nマトリックスに で寸法 n´ k行列を取得します と寸法 メートル´ k。 この場合、行列要素は と次の式を使用して計算されます。
問題1.8。可能であれば行列の積を求めます ABそして B.A.:
解決。１）仕事を探すために AB、行列行が必要です あ行列の列を乗算する B:
2) 仕事 B.A.行列の列数が異なるため、存在しません。 B行列の行数と一致しません あ.
逆行列。 行列法を使用した連立一次方程式の解法
マトリックス あ- 1は正方行列の逆行列と呼ばれます あ、等式が満たされる場合:
それを通して〜する 私行列と同じ次数の単位行列を示します。 あ:
.
正方行列が逆行列を持つためには、その行列式がゼロ以外であることが必要かつ十分です。 逆行列は次の式を使用して求められます。
, (1.13)
どこ ア・イ・ジ- 要素への代数的加算 アイジ行列 あ(行列行への代数加算には注意してください) あは、逆行列内に対応する列の形式で配置されます)。
例1.9。逆行列を求める あ- 1から行列
.
式 (1.13) を使用して逆行列を求めます。 n= 3 の形式は次のとおりです。
.
デットを見つけてみましょう あ = | あ| = 1 × 3 × 8 + 2 × 5 × 3 + 2 × 4 × 3 - 3 × 3 × 3 - 1 × 5 × 4 - 2 × 2 × 8 = 24 + 30 + 24 - 27 - 20 - 32 = - 1. 元の行列の行列式は非ゼロなので、逆行列が存在します。
1) 代数の補数を見つける ア・イ・ジ:
場所を分かりやすくするために 逆行列、元の行列の行の対応する列に代数的加算を配置しました。
得られた代数加算から新しい行列を作成し、それを行列式 det で割ります。 あ。 したがって、逆行列が得られます。
非ゼロの主行列式をもつ線形方程式の二次系は、逆行列を使用して解くことができます。 これを行うために、システム (1.5) は行列形式で記述されます。
どこ 
等式 (1.14) の両辺を左から乗算します。 あ- 1、システムの解を取得します。
、 どこ
したがって、正方システムの解を見つけるには、システムの主行列の逆行列を見つけ、その右側に自由項の列行列を乗算する必要があります。
問題1.10。連立一次方程式を解く
逆行列を使って。
解決。システムを行列形式で書いてみましょう: ,
どこ 
- システムのメイン行列、 - 未知数の列、および - 自由項の列。 システムの主な決定要因であるため、 
、次にシステムのメインマトリックス あ逆行列がある あ-1 。 逆行列を求めるには あ-1 、行列のすべての要素の代数補数を計算します。 あ:
取得した数値から行列を作成します (そして行列の行への代数加算も行います) あそれを適切な列に書き込みます)、それを行列式 D で割ります。このようにして、逆行列が見つかりました。
式 (1.15) を使用してシステムの解を求めます。
したがって、
通常のジョルダン消去法を使用して連立一次方程式を解く
任意の (必ずしも 2 次である必要はない) 線形方程式系が与えられるとします。
(1.16)
システムに対する解決策を見つけることが必要です。 システム (1.16) のすべての等式を満たす変数のセット。 一般に、システム (1.16) は 1 つの解だけでなく、無数の解を持つことができます。 また、まったく解決策がない場合もあります。
このような問題を解く際には、学校の授業でよく知られている未知数消去法が使用され、通常のジョルダン消去法とも呼ばれます。 本質 この方法問題は、システム (1.16) の方程式の 1 つで、変数の 1 つが他の変数を使って表現されているという事実にあります。 この変数はシステム内の他の式に代入されます。 結果として、元のシステムより 1 つの方程式と 1 つの変数が少ないシステムが得られます。 変数を表す方程式が記憶されます。
このプロセスは、最後の方程式がシステムに残るまで繰り返されます。 未知数を排除するプロセスを通じて、一部の方程式が真の恒等式になる場合があります。 このような方程式は、変数の任意の値に対して満たされ、システムの解に影響を与えないため、システムから除外されます。 未知数を排除する過程で、少なくとも 1 つの方程式が変数のどの値に対しても満たされない等式になった場合 (たとえば)、システムには解がないと結論付けられます。
解決中に矛盾する方程式が発生しない場合は、その中の残りの変数の 1 つが最後の方程式から見つかります。 最後の式に変数が 1 つだけ残っている場合、それは数値として表されます。 他の変数が最後の方程式に残っている場合、それらはパラメーターとみなされ、それらを通じて表現される変数はこれらのパラメーターの関数になります。 それからいわゆる「」 逆ストローク」 見つかった変数は最後に記憶された方程式に代入され、2 番目の変数が見つかります。 次に、見つかった 2 つの変数が最後から 2 番目の記憶された方程式に代入され、3 番目の変数が見つかり、以下同様に最初の記憶された方程式まで続きます。
その結果、システムの解決策が得られます。 見つかった変数が数値である場合、この解は一意になります。 最初に見つかった変数がパラメータに依存し、次に他のすべての変数がパラメータに依存する場合、システムには無限の数の解が存在します (パラメータの各セットが新しい解に対応します)。 特定のパラメーターのセットに応じてシステムの解を見つけることを可能にする公式は、システムの一般解と呼ばれます。
例1.11。
バツ
最初の方程式を覚えた後 
2 番目と 3 番目の方程式に同様の項を導入すると、次のシステムが得られます。
表現しましょう y 2 番目の式から得た値を最初の式に代入します。
2 番目の方程式を思い出してください。最初の方程式から次のことがわかります。 z:
逆算すると、一貫して次のことがわかります。 yそして z。 これを行うには、まず最後に記憶した方程式に代入します。 y:
.
次に、それを最初に記憶した方程式に代入します どこで見つけられますか バツ:
問題1.12。未知数を排除して連立一次方程式を解く：
. (1.17)
解決。最初の方程式の変数を表現してみましょう バツそれを 2 番目と 3 番目の式に代入します。
.
最初の方程式を思い出しましょう 
このシステムでは、1 番目と 2 番目の式は互いに矛盾します。 確かに、表現すると、 y 
、14 = 17 であることがわかります。この等式は変数のどの値にも当てはまりません。 バツ, y、 そして z。 したがって、システム (1.17) は矛盾しています。 解決策がありません。
読者には、元のシステム (1.17) の主な行列式がゼロに等しいことを自分で確認することをお勧めします。
システム (1.17) と無料期間が 1 つだけ異なるシステムを考えてみましょう。
問題1.13。未知数を排除して連立一次方程式を解く：
. (1.18)
解決。前と同様に、最初の方程式から変数を表現します。 バツそれを 2 番目と 3 番目の式に代入します。
.
最初の方程式を思い出しましょう 2 番目と 3 番目の方程式にも同様の項が示されています。 次のシステムに到達します。
表現する y最初の式から計算し、それを 2 番目の式に代入します。 、恒等式 14 = 14 が得られますが、これはシステムの解に影響を与えないため、システムから除外できます。
最後に記憶された等式では、変数は zそれをパラメータと見なします。 我々は信じている。 それから
代用しましょう yそして z最初に覚えた等式を計算して見つけます バツ:
.
したがって、システム (1.18) には無限の数の解があり、パラメータの任意の値を選択して式 (1.19) を使用して任意の解を見つけることができます。 t:
(1.19)
したがって、システムの解は、たとえば、次の変数セット (1; 2; 0)、(2; 26; 14) などになります。式 (1.19) は、システム (1.18) の一般的な (任意の) 解を表します。 ）。
元のシステム (1.16) で十分な機能がある場合 たくさんの方程式と未知数を考慮すると、示されている通常のジョルダン消去法は面倒に思えます。 しかし、そうではありません。 システム係数を再計算するアルゴリズムを 1 つのステップで導出するだけで十分です。 一般的な見解そして、特別なジョーダン テーブルの形式で問題の解決策を定式化します。
線形形式 (方程式) の系が与えられるとします。
, (1.20)
どこ xj- 独立した（探索された）変数、 アイジ- 一定のオッズ
(私 = 1, 2,…, メートル; j = 1, 2,…, n）。 システムの適切な部分 はい、私 (私 = 1, 2,…, メートル) は変数 (従属) または定数のいずれかになります。 このシステムを解決するには、不明点を排除する必要があります。
以下「通常のヨルダン除去の 1 ステップ」と呼ぶ次の操作を考えてみましょう。 任意（ r th) 等式は、任意の変数を表します ( xs) を他のすべての等式に代入します。 もちろん、これは次の場合にのみ可能です ああ¹ 0. 係数 ああ解決 (場合によってはガイドまたはメイン) 要素と呼ばれます。
次のシステムを取得します。
. (1.21)
から s- システムの等価性 (1.21)、続いて変数を見つけます。 xs(残りの変数が見つかった後)。 S- 番目の行は記憶され、その後システムから除外されます。 残りのシステムには方程式が 1 つ含まれ、元のシステムよりも独立変数が 1 つ少なくなります。
結果として得られるシステムの係数 (1.21) から元のシステムの係数 (1.20) を計算してみましょう。 まずは始めましょう r変数を表現した後の 3 番目の方程式 xs残りの変数を使用すると、次のようになります。
したがって、新しい係数は r方程式は次の式を使用して計算されます。
(1.23)
新しい係数を計算しましょう b ij(私¹ r) の任意の方程式。 これを行うには、(1.22) で表される変数を代入しましょう。 xs V 私システム方程式 (1.20):
同様の用語を導入すると、次のようになります。
(1.24)
等式 (1.24) から、システム (1.21) の残りの係数を計算する式が得られます (例外を除きます)。 r-番目の方程式):
(1.25)
通常のジョルダン消去法による連立一次方程式の変換を表 (行列) の形式で示します。 これらのテーブルは「ジョーダン テーブル」と呼ばれます。
したがって、問題 (1.20) は次の Jordan テーブルに関連付けられます。
表1.1
| バツ 1 | バツ 2 | … | xj | … | xs | … | ×n | |
| y 1 = | ある 11 | ある 12 | ある 1j | ある 1s | ある 1n | |||
| ………………………………………………………………….. | ||||||||
| はい、私= | あ、私 1 | あ、私 2 | アイジ | は | で | |||
| ………………………………………………………………….. | ||||||||
| やあ= | あーる 1 | あーる 2 | RJ | ああ | アーン | |||
| …………………………………………………………………. | ||||||||
| yn= | 午前 1 | 午前 2 | mj | ミリ秒 | ああ |
ジョルダン テーブル 1.1 には、システム (1.20) の右側の部分が記述される左側のヘッダー列と、独立変数が記述される上部のヘッダー行が含まれています。
テーブルの残りの要素は、システム (1.20) の係数の主行列を形成します。 行列を掛けると あ上のタイトル行の要素で構成される行列に、左のタイトル列の要素で構成される行列が得られます。 つまり、本質的に、ジョルダン テーブルは次の線形方程式系を行列形式で記述したものです。 システム (1.21) は、次の Jordan テーブルに対応します。
表1.2
| バツ 1 | バツ 2 | … | xj | … | やあ | … | ×n | |
| y 1 = | b 11 | b 12 | b 1 j | b 1 s | b 1 n | |||
| ………………………………………………………………….. | ||||||||
| y i = | b 私 1 | b 私 2 | b ij | bは | 置き場 | |||
| ………………………………………………………………….. | ||||||||
| x s = | b r 1 | b r 2 | brj | ｂｒｓ | ブルン | |||
| …………………………………………………………………. | ||||||||
| y n = | bm 1 | bm 2 | bmj | BMS | b分 |
許容要素 ああ それらを太字で強調表示します。 ジョルダン消去の 1 つのステップを実装するには、解決要素がゼロ以外でなければならないことを思い出してください。 有効化要素を含むテーブルの行は、有効化行と呼ばれます。 イネーブル要素を含む列をイネーブル列と呼びます。 特定のテーブルから次のテーブルに移動するとき、1 つの変数 ( xs) テーブルの一番上のヘッダー行から左のヘッダー列に移動され、逆に、システムのフリー メンバーの 1 つ ( やあ) は、表の左の先頭列から先頭の行に移動します。
式 (1.23) と (1.25) に基づいて、ジョルダン テーブル (1.1) からテーブル (1.2) に移動する際の係数を再計算するアルゴリズムを説明します。
1. 解決要素は逆数に置き換えられます。
2. 解決文字列の残りの要素は解決要素に分割され、符号が反対に変更されます。 
3. 解決列の残りの要素は、解決要素に分割されます。 
4. 許可行と許可列に含まれていない要素は、次の式を使用して再計算されます。 
最後の公式は、分数を構成する要素に注意すると覚えやすくなります。 
、交差点にいます 私-ああ、そして r行目と j番目と s番目の列 (行の解決、列の解決、再計算された要素が配置される行と列の交点)。 もっと正確に言うと、公式を覚えるとき、 
次の図を使用できます。
ジョルダン例外の最初のステップを実行するとき、列にある表 1.3 の任意の要素を解決要素として選択できます。 バツ 1 ,…, バツ 5 (指定された要素はすべてゼロではありません)。 最後の列で有効化要素を選択するだけではいけません。 独立変数を見つける必要があります バツ 1 ,…, バツ５． たとえば、係数を選択します 1 変数あり バツ表 1.3 の 3 行目の 3 (有効化要素は太字で示されています)。 表 1.4 に移動すると、変数 バツ一番上のヘッダー行の 3 が、左のヘッダー列 (3 行目) の定数 0 と交換されます。 この場合、変数は バツ 3は残りの変数で表現されます。
弦 バツ 3（表 1.4）は、事前に記憶した上で、表 1.4 から除外することができます。 一番上のタイトル行にある 0 の 3 番目の列も、表 1.4 から除外されます。 重要なのは、特定の列の係数に関係なく、 b 私 3 各式の対応するすべての項 0 b 私 3 つのシステムはゼロに等しくなります。 したがって、これらの係数を計算する必要はありません。 1 つの変数を削除する バツ 3 を参照し、方程式の 1 つを思い出すと、表 1.4 に対応する系が得られます (取り消し線が付いています)。 バツ 3)。 表 1.4 での解決要素としての選択 b 14 = -5、表 1.5 に進みます。 表 1.5 で、最初の行を覚えておき、それを 4 番目の列 (先頭にゼロがある) とともにテーブルから除外します。
表1.5 表1.6
最後の表 1.7 から次のことがわかります。 バツ 1 = - 3 + 2バツ 5 .
すでに見つかった変数を覚えている行に一貫して置き換えることで、残りの変数を見つけます。
したがって、システムには無数のソリューションがあります。 変数 バツ 5、任意の値を代入することができます。 この変数はパラメータとして機能します バツ 5 = t。 私たちはシステムの互換性を証明し、その一般的な解決策を見つけました。
バツ 1 = - 3 + 2t
バツ 2 = - 1 - 3t
バツ 3 = - 2 + 4t . (1.27)
バツ 4 = 4 + 5t
バツ 5 = t
パラメータを与える t さまざまな意味、元のシステムに対する無限の数の解が得られます。 したがって、たとえば、システムの解は次の変数セット (- 3; - 1; - 2; 4; 0) になります。
Cramer の方法は、連立一次方程式を解く際の行列式の使用に基づいています。 これにより、解決プロセスが大幅にスピードアップします。
Cramer の方法は、各方程式に未知数がある数の線形方程式からなる系を解くために使用できます。 システムの行列式がゼロに等しくない場合、クレイマーの方法を解に使用できますが、それがゼロに等しい場合は使用できません。 さらに、Cramer の方法は、一意の解を持つ連立一次方程式を解くために使用できます。
意味。 未知数の係数で構成される行列式はシステムの行列式と呼ばれ、(デルタ)と表されます。
決定要因
は、対応する未知数の係数を自由項に置き換えることによって取得されます。
;
.
クラマーの定理. システムの行列式がゼロ以外の場合、連立一次方程式には 1 つの固有の解があり、未知数は行列式の比に等しくなります。 分母にはシステムの行列式が含まれ、分子にはこの未知の係数を自由項に置き換えることによってシステムの行列式から得られる行列式が含まれます。 この定理は、任意の次数の線形方程式系に当てはまります。
例1.連立一次方程式を解く：
によると クラマーの定理我々は持っています：
したがって、システム (2) の解決策は次のとおりです。
オンライン計算機、 決定的な方法クレーマー。
連立一次方程式を解くときの 3 つのケース
から明らかなように、 クラマーの定理、連立一次方程式を解くとき、次の 3 つのケースが発生する可能性があります。
最初のケース: 線形方程式系には固有の解があります
(システムは一貫性があり、明確です)
2 番目のケース: 線形方程式系には無限の数の解があります
(システムは一貫性がありますが、不確実です)
** 
,
それらの。 未知数と自由項の係数は比例します。
3 番目のケース: 連立一次方程式には解がありません。
(システムが不安定です)
それでシステムは メートルとの一次方程式 n変数と呼ばれる 非互換解決策が 1 つもない場合、そして ジョイント少なくとも 1 つの解決策がある場合。 解が 1 つだけある連立方程式をといいます。 ある、そして複数 – 不確かな.
Cramer 法を使用した連立一次方程式の解法の例
システムを与えましょう
.
クラマーの定理に基づく
………….
,
どこ 
-
システムの決定要因。 列を自由項を使用して対応する変数 (未知) の係数に置き換えることによって、残りの行列式を取得します。
例2。
.
したがって、システムは明確です。 その解を見つけるために、行列式を計算します。
Cramer の公式を使用すると、次のことがわかります。
したがって、(1; 0; -1) がこのシステムの唯一の解になります。
連立方程式 3 X 3 および 4 X 4 の解を確認するには、Cramer の解法を使用したオンライン計算機を使用できます。
線形方程式系で 1 つ以上の方程式に変数がない場合、行列式の対応する要素はゼロに等しくなります。 これは次の例です。
例 3. Cramer 法を使用して連立一次方程式を解きます。
.
解決。 システムの決定要因を見つけます。
方程式系とその行列式を注意深く見て、行列式の 1 つ以上の要素が 0 に等しい場合はどのような場合なのかという質問への答えを繰り返します。 したがって、行列式はゼロに等しくないため、システムは明確です。 その解を見つけるために、未知数の行列式を計算します。
Cramer の公式を使用すると、次のことがわかります。
したがって、システムの解は (2; -1; 1) になります。
連立方程式 3 X 3 および 4 X 4 の解を確認するには、Cramer の解法を使用したオンライン計算機を使用できます。
ページの先頭へ
Cramer法を使ったシステムを一緒に解き続けます
すでに述べたように、システムの行列式がゼロに等しく、未知数の行列式がゼロに等しくない場合、システムには矛盾があり、つまり、解がありません。 次の例で説明しましょう。
例6。 Cramer 法を使用して連立一次方程式を解きます。
解決。 システムの決定要因を見つけます。
システムの行列式は 0 に等しいため、線形方程式系は矛盾していて明確であるか、矛盾している、つまり解がありません。 明確にするために、未知数の行列式を計算します。
未知数の行列式はゼロに等しくないため、システムには一貫性がありません。つまり、解がありません。
連立方程式 3 X 3 および 4 X 4 の解を確認するには、Cramer の解法を使用したオンライン計算機を使用できます。
連立一次方程式に関する問題では、変数を表す文字に加えて他の文字が含まれる問題もあります。 これらの文字は数値を表し、ほとんどの場合は実数です。 実際には、検索問題によってそのような方程式や連立方程式が導き出されます。 一般的なプロパティあらゆる現象や物体。 つまり、何か発明したことがありますか 新しい素材インスタンスのサイズや数に関係なく共通するそのプロパティを記述するには、変数の係数の代わりに文字が使用される連立一次方程式を解く必要があります。 例を遠くまで探す必要はありません。
次の例は、同様の問題に関するものですが、特定の実数を表す方程式、変数、および文字の数だけが増加します。
例8。 Cramer 法を使用して連立一次方程式を解きます。
解決。 システムの決定要因を見つけます。
未知の要素の決定要因を見つける
3 つの未知数を含む 3 つの方程式系を考えます。
3 次行列式を使用すると、このような系の解は 2 つの方程式系と同じ形式で書くことができます。
(2.4)
0の場合。 ここ
それはそこにあります クレーマーの法則 3 つの未知数における 3 つの線形方程式系を解く.
例2.3。クラマーの法則を使用して連立一次方程式を解きます。
解決 。 システムの主行列の行列式を見つける
0 なので、システムの解を見つけるために Cramer の規則を適用できますが、その前にさらに 3 つの行列式を計算します。
検査：
したがって、解決策は正しく見つかりました。
から導かれたクレーマーの法則 線形システム 2 次と 3 次は、どの次数の線形システムでも同じ規則を定式化できることを示唆しています。 本当に起こります
クラマーの定理。 システムの主行列の非ゼロ行列式をもつ二次一次方程式システム (0) には唯一の解があり、この解は次の式を使用して計算されます。
(2.5)
どこ – 主行列の行列式, 私 – 行列行列式, メインのものから取得し、置き換えます私無料会員の列目.
=0 の場合、Cramer の法則は適用されないことに注意してください。 これは、システムに解がまったくないか、無限に多くの解があることを意味します。
クラマーの定理を定式化すると、高次の行列式の計算についての疑問が当然生じます。
2.4. n次の行列式
追加のマイナー M ij要素 ある ijは、与えられた から削除することによって得られる行列式です。 私行目と j列目。 代数補数 あ ij要素 ある ij符号 (-1) を付けたこの要素のマイナーは と呼ばれます。 私 + j、つまり あ ij = (–1) 私 + j M ij .
たとえば、要素のマイナーと代数的補体を見つけてみましょう。 ある 23と ある 31 の予選通過者
我々が得る
代数補体の概念を使用すると、次のように定式化できます。 行列式展開定理n行または列による - 番目の順序.
定理2.1。 行列行列式あは、特定の行 (または列) のすべての要素とその代数補数との積の合計に等しくなります。
(2.6)
この定理は、いわゆる行列式を計算するための主要な方法の 1 つを基礎としています。 注文削減方法。 行列式が拡張された結果、 n任意の行または列を次数で計算すると、n 個の行列式が得られます ( n–1)次。 このような決定要因を少なくするには、ゼロが最も多く含まれる行または列を選択することをお勧めします。 実際には、行列式の展開式は通常次のように記述されます。
それらの。 代数加算は明示的に未成年者の観点から書かれています。
例 2.4.まず行列式を行または列に並べ替えて、行列式を計算します。 通常、このような場合は、ゼロが最も多く含まれる列または行を選択します。 選択した行または列は矢印で示されます。
2.5. 行列式の基本的な性質
行列式を任意の行または列に展開すると、n 個の行列式が得られます ( n–1)次。 次に、これらの各決定要因 ( n–1) 次は行列式の合計に分解することもできます ( n–2)次。 このプロセスを続けると、一次行列式に到達できます。 行列式が計算される行列の要素に。 したがって、2 次の行列式を計算するには、2 つの項の合計、3 次の行列式の場合は 6 項の合計、4 次の行列式の場合は 24 項の合計を計算する必要があります。 行列式の次数が増加するにつれて、項の数は急激に増加します。 これは、非常に高い次数の行列式を計算することは、コンピューターの能力ですら超えて、かなり労働集約的なタスクになることを意味します。 ただし、行列式は、行列式の特性を使用して別の方法で計算できます。
プロパティ 1 . 行列式内の行と列が交換されても、行列式は変わりません。 行列を転置するとき:
.
このプロパティは、行列式の行と列が等しいことを示します。 言い換えれば、行列式の列に関するステートメントはすべてその行にも当てはまり、その逆も同様です。
プロパティ 2 . 行列式は 2 つの行 (列) が入れ替わると符号が変わります。
結果 . 行列式に 2 つの同一の行 (列) がある場合、行列式はゼロに等しくなります。
プロパティ 3 . 任意の行（列）のすべての要素の共通因数は、行列式の符号を超えて取得できます。.
例えば、
結果 . 行列式の特定の行 (列) のすべての要素がゼロに等しい場合、行列式自体もゼロに等しい.
プロパティ 4 . ある行（列）の要素を別の行（列）の要素に加算し、任意の数を乗算しても行列式は変わりません。.
例えば、
プロパティ 5 . 行列の積の行列式は、行列の行列式の積に等しい：
2. 行列法（逆行列を使用）を使用して連立方程式を解く。
3. 連立方程式を解くためのガウス法。
クレーマーの手法。
Cramer 法は、線形代数方程式系を解くために使用されます ( スラウ).
2 つの変数を持つ 2 つの方程式系の例を使用した数式。
与えられる: Cramer 法を使用して系を解く
変数について バツそして で.
解決：
行列式の計算システムの係数で構成される行列の行列式を見つけてみましょう。 : 
Cramer の公式を適用して変数の値を見つけてみましょう。 
そして 
.
例 1:
連立方程式を解く：
変数に関して バツそして で.
解決：
この行列式の最初の列をシステムの右側の係数の列に置き換えて、その値を見つけてみましょう。 
最初の行列式の 2 番目の列を置き換えて、同様のことを実行してみましょう。 
該当する クラマーの公式そして変数の値を見つけます。
そして 。
答え： 
コメント：この方法は、より高次元のシステムを解くことができます。
コメント：と をゼロで割ることができないことが判明した場合、システムには一意の解が存在しないと言われます。 この場合、システムには無限に多くの解があるか、まったく解が存在しません。
例 2(解の数は無限):
連立方程式を解く：
変数に関して バツそして で.
解決：
システムの係数で構成される行列の行列式を見つけてみましょう。 
置換法を使用した系の解決。 
システムの方程式の最初のものは、変数のどの値にも当てはまる等式です (4 は常に 4 に等しいため)。 これは、方程式が 1 つだけ残っていることを意味します。 これは変数間の関係を表す式です。
システムの解は、等式によって相互に関連付けられた変数の値の任意のペアであることがわかりました。
共通の決定次のように書かれます: 
特定の解は、y の任意の値を選択し、この接続等式を使用して x を計算することによって決定できます。 
等
このような解決策は無数にあります。
答え：共通の決定
プライベートソリューション:
例 3(解決策がありません。システムに互換性がありません):
連立方程式を解く：
解決：
システムの係数で構成される行列の行列式を見つけてみましょう。 
クレーマーの公式は使えません。 この系を代入法を使って解いてみましょう 
システムの 2 番目の方程式は、変数のどの値にも当てはまらない等式です (もちろん、-15 は 2 に等しくないため)。 システムの方程式の 1 つが変数のどの値にも当てはまらない場合、システム全体には解がありません。
答え：解決策がない
