コンテンツにスキップ
Wikipedia

一次方程式

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』
この記事は英語版の対応するページを翻訳することにより充実させることができます。(2024年5月)
翻訳前に重要な指示を読むには右にある[表示]をクリックしてください。
  • 英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン(Google翻訳)。
  • 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。
  • 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。
  • 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。
  • 翻訳後、{{翻訳告知|en|Linear equation|...}}ノートに追加することもできます。
  • Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があります。

数学における一次方程式(いちじほうていしき、英語: first-degree polynomial equation, linear equation)は、一次多項式を求めるものである。

一変数の場合

[編集 ]

a, b実数の定数とするとき、

a x + b = 0 {\displaystyle ax+b=0} {\displaystyle ax+b=0} または a x = b {\displaystyle ax=-b} {\displaystyle ax=-b}

なる形をとる。後者の形の場合は、a ≠ 0 ならば(a−1 = 1/a が存在するから)一意的に解けて x = −b/a がその解である。a = 0 のとき、b ≠ 0 ならば不能、b = 0 ならば不定である。

二変数の場合

[編集 ]
→詳細は「一次関数」を参照

一般形は

a x + b y + c = 0 {\displaystyle ax+by+c=0} {\displaystyle ax+by+c=0}

で、これは {(x, y)| ax + by + c = 0} なる集合、つまり平面上の直線を表すと考えられる。直線が座標軸と平行でない場合、

y = m x + b {\displaystyle y=mx+b} {\displaystyle y=mx+b}

なる形で扱うことができる。これはふつう、x を自由変数とし yx の従属変数とみるとき、一次関数と呼ぶ。

三変数および更に多変数の場合

[編集 ]
→詳細は「超平面」を参照

三変数の場合

a x + b y + c z = d {\displaystyle ax+by+cz=d} {\displaystyle ax+by+cz=d}

はユークリッド空間 R3 における平面(空間平面)を表す。これは、ベクトル n := (a, b, c) に直交し、平面上の一点 x0 が与えられれば

n ( x x 0 ) = 0 {\displaystyle n(x-x_{0})=0} {\displaystyle n(x-x_{0})=0}

なる形に書きなおせる(平面の場合の「点・傾き標準形」の一般化)。ただし、左辺はベクトルの点乗積である。このベクトル方程式は一般の n-次元で考えれば、Rn 内の超平面(余次元 1 のアフィン部分空間)を表す。すなわち n-変数の一次方程式

a 1 x 1 + + a n x n = b {\displaystyle a_{1}x_{1}+\cdots +a_{n}x_{n}=b} {\displaystyle a_{1}x_{1}+\cdots +a_{n}x_{n}=b}

は超平面の方程式である。一次形式

L : ( x 1 , , x n ) a 1 x 1 + + a n x n {\displaystyle L\colon (x_{1},\ldots ,x_{n})\mapsto a_{1}x_{1}+\cdots +a_{n}x_{n}} {\displaystyle L\colon (x_{1},\ldots ,x_{n})\mapsto a_{1}x_{1}+\cdots +a_{n}x_{n}}

線型汎函数で、「点・傾き標準形」は

{ ( x 1 , , x n ) a 1 x 1 + + a n x n = b } = x 0 + ker L {\displaystyle \{(x_{1},\ldots ,x_{n})\mid a_{1}x_{1}+\cdots +a_{n}x_{n}=b\}=x_{0}+\ker L} {\displaystyle \{(x_{1},\ldots ,x_{n})\mid a_{1}x_{1}+\cdots +a_{n}x_{n}=b\}=x_{0}+\ker L}

の形に書くこともできる。

更なる一般化

[編集 ]

一次方程式の理論は係数や解を(実数や複素数のような数に限らず)一般の(非可換)体としてもそのまま成り立つ。特に、係数が(非可換)体 K であるような一次方程式が拡大体 L/K で解を持つならば、既に K において解を持ち、K における一般解がそのまま L における一般解になる。

→「線型方程式系」も参照

A が行列、x がベクトル値の変数、b を定ベクトルとするとき、一次方程式

A x = b {\displaystyle Ax=b} {\displaystyle Ax=b}

A が正則ならば解くことができて x = A−1b となる。

より一般に、集合 X に作用素の集合 T が与えられているとき、X-値の変数 x に対して作用 τ ∈ T および定元 bX を与えれば、方程式

τ x = b {\displaystyle \tau x=b} {\displaystyle \tau x=b}

は意味を持ち、τ の逆作用素 τ−1が存在すれば x = τ−1b となる。特に T が群 GXG-加群 M のとき、

g x + b = 0 ( g G , b M ) {\displaystyle gx+b=0\quad (g\in G,b\in M)} {\displaystyle gx+b=0\quad (g\in G,b\in M)}

なども意味を持つ。

関連項目

[編集 ]

外部リンク

[編集 ]
元数
次数
多項式
函数
方程式
項数
係数条件
アルゴリズム
関連項目
カテゴリ カテゴリ


AltStyle によって変換されたページ (->オリジナル) /