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湘南理工学舎
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2025/01/25
2020/06/30

 楽しく学ぶ…線形代数

 余因子行列と逆行列


(confactor expansion and revese matrix)

 --目 次--

  • ♦はじめに
  • ♦2.余因子
  • ♦3.余因子行列による逆行列

  • ♦例題1: 3次行列
  • ♦例題2: 3次行列
  • ♦例題3: 2次行列

  • ♦閑話:Excelの活用


  • 1.はじめに

      前回学んだ行列式の性質による余因子を導入し、既に学んだ「逆行列の求め方(掃き出し法)」を 今回は余因子を用いて求めます。
    対象なる行列は正則な正方行列です。 なぜなら ある正方行列Aに 逆行列が存在 する条件は 正則の性質 \(det(A)=|A| \neq 0 \) であるからです。
    これにより \(det(A) \neq 0 \) を後で示す式の分母におくことができます。
    行列式 \(det(A)=|A|\) はスカラーです。…留意ください。
    スカラーは数値なので行列演算における乗算は代数計算のように結合法則や分配法が成り立ちます。
    ここでの結果から得られる行列\(A\) とその逆行列\(A^{-1}\) , \(det(A)\), 単位行列の関係式はこれから論理的に重要となります。
    逆行列の求めだけなら「掃き出し法」の方が早いはずです。
    復習として以下を参照して下さい。
    行列式の性質 逆行列を求める

    2.余因子


    行列式は「成分に「0」を含む行列式」の性質を使うと次のように展開できます。
      \( \begin{vmatrix} a_{1\ 1} & a_{1\ 2} & a_{1\ 3}\\ a_{2\ 1} & a_{2\ 2} & a_{2\ 3}\\ a_{3\ 1} & a_{3\ 2} & a_{3\ 3} \end{vmatrix} \) \(=det(A)=|A| \)

      \(= \begin{vmatrix} \color{red}{a_{1\ 1}} & \color{red}{a_{1\ 2}} & \color{red}{a_{1\ 3}}\\ 0_{} & a_{2\ 2} & a_{2\ 3}\\ 0_{} & a_{3\ 2} & a_{3\ 3} \end{vmatrix} \) \(+ \begin{vmatrix} 0_{} & a_{1\ 2} & a_{1\ 3}\\ \color{red}{a_{2\ 1}} & \color{red}{a_{2\ 2}} & \color{red}{a_{2\ 3}}\\ 0_{} & a_{3\ 2} & a_{3\ 3} \end{vmatrix} \) \(+ \begin{vmatrix} 0_{} & a_{1\ 2} & a_{1\ 3}\\ 0_{} & a_{2\ 2} & a_{2\ 3}\\ \color{red}{a_{3\ 1}} & \color{red}{a_{3\ 2}} & \color{red}{a_{3\ 3}} \end{vmatrix} \)

    上式の2項の2行目、3項の3行目を1行目に移動(行の入れ替え)すると下式になる。
    式の移動は行を入れ換えにより行われる。
    行を入れ換えは行列式全体に「-」の符号、2回目は「+」の符号が付きます。
    符号は入れ換えが… 奇数回:「-」 偶数回:「+」 
      \(= \begin{vmatrix} \color{red}{a_{1\ 1}} & \color{red}{a_{1\ 2}} & \color{red}{a_{1\ 3}}\\ {0} & a_{2\ 2} & a_{2\ 3}\\ {0} & a_{3\ 2} & a_{3\ 3} \end{vmatrix} \) \(- \begin{vmatrix} \color{red}{a_{2\ 1}} & \color{red}{a_{2\ 2}} & \color{red}{a_{2\ 3}}\\ {0} & a_{1\ 2} & a_{1\ 3}\\ {0} & a_{3\ 2} & a_{3\ 3} \end{vmatrix} \) \(+ \begin{vmatrix} \color{red}{a_{3\ 1}} & \color{red}{a_{3\ 2}} & \color{red}{a_{3\ 3}}\\ {0} & a_{1\ 2} & a_{1\ 3}\\ {0} & a_{2\ 2} & a_{2\ 3} \end{vmatrix} \)

    前回の「 成分に0を含む行列式の一般化 」より、上式は以下のように簡単な式になります。

      \(=\color{red}{a_{1\ 1}} \underbrace{ \begin{vmatrix} a_{2\ 2} & a_{2\ 3}\\ a_{3\ 2} & a_{3\ 3}\\ \end{vmatrix} }_{(1)} \) \(-\color{red}{a_{2\ 1}} \underbrace{ \begin{vmatrix} a_{1\ 2} & a_{1\ 3}\\ a_{3\ 2} & a_{3\ 3} \end{vmatrix} }_{(2)} \) \(+\color{red}{a_{3\ 1}} \underbrace{ \begin{vmatrix} a_{1\ 2} & a_{1\ 3}\\ a_{2\ 2} & a_{2\ 3} \end{vmatrix} }_{(3)} \)

    (1),(2),(3)を余因子といいますが、さらに次のように表記を変えます。

      \(=a_{11} \overbrace{det(A_{11})}^{(1)'} +a_{21} \overbrace{det(A_{21})}^{(2)'}\) \(+a_{31} \overbrace{det(A_{31})}^{(3)'} \)

      \(=a_{11} \overbrace{\ \tilde{a}_{\ 1\ 1\ }}^{(1)''} +a_{21} \overbrace{\ \tilde{a}_{\ 2\ 1\ }}^{(2)''} +a_{31}\overbrace{\ \tilde{a}_{\ 3\ 1\ }}^{(3)''}\)


     \((1)=\quad det(A_{11})=\tilde{a}_{11}\)
     \((2)=- det(A_{21})=\tilde{a}_{21}\)
     \((3)=\quad det(A_{31})=\tilde{a}_{31}\)

    \(\color{red}{\tilde{\ a\ }_{\ i\ j} }:\) 行列 A の\((\ i,j\ )\)余因子といいます。
    「 a チルダ」と呼び、 行列式の第 i 行と第 j 列を除いた2次行列式の値です。

    例えば、 \(\tilde{\ a\ }_{\ 3\ 1}\)(\(=(3)''\)) は上式の \((3)\)(\( =(3)' \)) のことです。

    下式は余因子の一般式です。
      \(\underline{ \tilde{\ a\ }_{\ i\ j}= (-1)^{i+j} \ det(\ A_{\ i\ j}) }\)
      上式の符号部の \((-1)^{i+j}\) のイメージ図。

       \( \begin{pmatrix} + & - & +\\ - & + & -\\ + & - & + \end{pmatrix} \)

    次に行列Aの\((i,j)\) の余因子 \(\tilde{a}_{i j}\) を使い、\(\ j\ \)列 による(沿った)展開から \(det(A)\) を表す。
      \(\color{red}{ det(A)= \displaystyle \sum_{ i = 1 }^{ n } a_{i\ j}\ \tilde{a}_{i\ j} }\)

    上式を\(\ j\ \)列による余因子展開という。

    上の例は1 列(※1)による展開をしています。
      \( det(A)=a_{1\ \color{red}{1}} \tilde{a}_{1\ \color{red}{1}}\) \( + a_{2\ \color{red}{1}} \tilde{a}_{2\ \color{red}{1}}\) \( + a_{3\ \color{red}{1}} \tilde{a}_{3\ \color{red}{1}}\)

    注(※1):行を動かしいるので、「行による展開」と思われがちですが、「0」の成分の位置は「第1 列」です。

    \(\b{\uparrow}\)これまでは列による展開でした\(\b{\uparrow}\)


    列による余因子展開と同様にして、行による余因子展開があります。
    下式は i 行による余因子展開です。

      \(\color{red}{ det(A)= \displaystyle \sum_{ j = 1 }^{ n } a_{i\ j}\ \tilde{a}_{i\ j} }\)

    以下に第1 行による展開を示します。
      \( det(A)=a_{\color{red}{1} \ 1}\tilde{a}_{\color{red}{1}\ 1} \) \( + a_{\color{red}{1}\ 2} \tilde{a}_{\color{red}{1}\ 2}\) \( + a_{\color{red}{1}\ 3} \tilde{a}_{\color{red}{1}\ 3}\)


    3.余因子行列による逆行列

     はじめに行列 A の余因子行列による逆行列の式を定義します。
      \( A^{-1}=\) \( \frac{1}{| A |} \cl{\tilde{ A }} \)

    そしてここでの結論を先に書いておきます。
    \( \cl{\tilde{ A }} A =|A|I\) \(\ \clb{\to}\ \) \(\dsfr{\cl{\tilde{ A }}}{|A|}= I\) \(\quad (|A|=det(A)) \)
    I:単位行列 (または"E"と表すこともある)
    \(\cl{\tilde{A}} A\) \(=\begin{pmatrix} det(A) & 0 & 0\\ 0 & det(A) & 0\\ 0 & 0 & det(A) \end{pmatrix}\) \(=|A| \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} \) \(=|A| I\)

    これから、証明することは\(\cl{\tilde{A}} A\)が \(\s{det(A)}の\)対角行列 となり、この対角行列 に\(\frac{1}{|A|}\) を掛けると 単位行列 \(I \sc{(=E)}\) となるです。
     
    暫くの辛抱を!----

    さて, 行列A に対して, 行列 A の1 列目を2 列目と同じにした行列 B を用意します。
    \(A = \begin{pmatrix} a_{1\ 1} & a_{1\ 2} & a_{1\ 3}\\ a_{2\ 1} & a_{2\ 2} & a_{2\ 3}\\ a_{3\ 1} & a_{3\ 2} & a_{3\ 3} \end{pmatrix} \) \(\quad \) \(B = \begin{pmatrix} \color{red}{a_{1\ 2}} & a_{1\ 2} & a_{1\ 3}\\ \color{red}{a_{2\ 2}} & a_{2\ 2} & a_{2\ 3}\\ \color{red}{a_{3\ 2}} & a_{3\ 2} & a_{3\ 3} \end{pmatrix} \)\(=0\)

    行列 A 、B の第1列による余因子展開は:
     ・ \( det(A)=a_{11} \tilde{a}_{11}\) \( + a_{21} \tilde{a}_{21}\) \( + a_{31} \tilde{a}_{31}\)  ❶

     ・ \(det(B)=\color{red}{a_{12}} \tilde{b}_{11}\) \(+ \color{red}{a_{22}} \tilde{b}_{21}\) \(+ \color{red}{a_{32}} \tilde{b}_{31}\) \(\ = 0 \)  ❷

    \(\underline{ \tilde{b}_{ij} }\)について説明します。
    行列 B の行列 A との違いは 1 列目だけ、第2列と第3列は同じなので行列A、B の第 1 列による余因子は同じです。
    すなわち;
     ・ \(\tilde{a}_{11}= \tilde{b}_{11}\) \(,\tilde{a}_{21}= \tilde{b}_{21}\) \(,\tilde{a}_{31}= \tilde{b}_{31}\)  ❸
    よって、 \( \tilde{a}_{i 1}= \underline{ \tilde{b}_{i 1}} \) です。

    これより、式❷は以下のように表せる
     ・ \(a_{12} \tilde{a}_{11}\) \( + a_{22} \tilde{a}_{21}\) \( + a_{32} \tilde{a}_{31}\) \(=0\)  ❹

    具体的に次の行列の積の式です。
     ・ \(\begin{pmatrix} a_{12},& a_{22},& a_{32} \end{pmatrix}\) \(\begin{pmatrix} \tilde{a}_{11} \\ \tilde{a}_{21} \\ \tilde{a}_{31} \end{pmatrix}\) \(=\ul{a_{12} \tilde{a}_{11}}\) \( + \ul{a_{22} \tilde{a}_{21}}\) \( + \ul{a_{32} \tilde{a}_{31}}\) \(=0\)  ❺

    この式が「0」になるとは、どんなことか、はじめに戻ると:
    行列 \(A\) の 第 1 列( i )第 2 列( j )と同じ にした行列\(B\) を展開した結果でした。…このことを念頭(※2)において下さい。


    ここで次のような行列を用意します。
    1)まず, 行列\(A\)の余因子展開の行列式(a)を考え
     ・\( \begin{pmatrix} \color{red}{\tilde{a}_{11}} & \tilde{a}_{12} & \tilde{a}_{13}\\ \color{red}{\tilde{a}_{21}} & \tilde{a}_{22} & \tilde{a}_{23}\\ \color{red}{\tilde{a}_{31}} & \tilde{a}_{32} & \tilde{a}_{33} \end{pmatrix} \) \(\cdots (a)\) として
    2)次に \(A\)とその余因子行列\(\tilde{A}\)の積をとります。
    余因子行列とは以下の右辺の行列です。 上記の式(a)を転置した行列です, これを\(\tilde{A}\)と表します。
    転置行列式【参照先】
     ( \(\tilde{A}:\ \tilde{A}\)の余因子行列 )
    ・\(A\ \tilde{A}\) \(=\begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13}\\ a_{21} & a_{22} & a_{23}\\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{pmatrix}\) \(\begin{pmatrix} \tilde{a}_{11} &\tilde{a}_{21} &\tilde{a}_{31}\\ \tilde{a}_{12} &\tilde{a}_{22} &\tilde{a}_{32}\\ \tilde{a}_{13} &\tilde{a}_{23} &\tilde{a}_{33} \end{pmatrix}\)  ❻

     B の転置につて
    転置記号:\( \tilde{A}=B^{ \mathrm{ T } }={}^t \! B\)
    \( B^{ \mathrm{ T } }=\tilde{A}\) \(\ \clb{\to}\ \) \( { \begin{pmatrix} a_{1 2} & a_{1 2} & a_{1 3}\\ a_{2 2} & a_{2 2} & a_{2 3}\\ a_{3 2} & a_{3 2} & a_{3 3} \end{pmatrix} }^{ \mathrm{ T } } \) \(=\begin{pmatrix} \tilde{a}_{11} &\tilde{a}_{21} &\tilde{a}_{31}\\ \tilde{a}_{12} &\tilde{a}_{22} &\tilde{a}_{32}\\ \tilde{a}_{13} &\tilde{a}_{23} &\tilde{a}_{33} \end{pmatrix}\)
    転置とは行と列を入れ替えた行列, すなわち行の\(i\)と列\(j\)を交換した行列です。
    よって対角成分に変わりはない。

    ここからは新しく導入した余因子行列\(\s{\tilde{A}}\)を用いて以下の行列の積を考えます。

    \(A\)と\(\s{\tilde{A}}\)の積の結果の成分\((A\s{\tilde{A}})i,j\)


    正方行列 \(A=a_{ij}\) とその余因子行列 \(\tilde{A}=\tilde{a}_{ij}\) とし
     \(( \s{C(i,j)=(A\tilde{A})i,j} )\)

    この積 \(\sc{(A\tilde{A})i,j}\) の展開は下式で表せます。
    \(C(i,j)=a_{i,1}\tilde{a}_{j,1}+a_{i,2}\tilde{a}_{j,2}\)\(+\cdots+a_{i,n}\tilde{a}_{j,n}\)  ❼

    ・上式はi行による展開式です。
    ・また余因子の符号を忘れないように
      \(\tilde{\ a\ }_{\ i\ j}= (-1)^{i+j} \ det(\ A_{\ i\ j})\)
    ・行列Aの積の相手は Aの自分自身の余因子行列である。

    念頭(※2)から式❼ の積の結果の各成分は:
    \( \sc{❽}\ \begin{cases} i = j のときは & det(A) \\ i \neq j のときは&「0」 \end{cases} \)
    具体的な結果は次の具体的な演習計算を後に明らかになります。

    \(A\) と\(\tilde{A}\)積を 部分的に実際に演算してみましょう!
    ・\(A\ \tilde{A}\) \(=\begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13}\\ a_{21} & a_{22} & a_{23}\\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{pmatrix}\) \(\begin{pmatrix} \tilde{a}_{11} &\tilde{a}_{21} &\tilde{a}_{31}\\ \tilde{a}_{12} &\tilde{a}_{22} &\tilde{a}_{32}\\ \tilde{a}_{13} &\tilde{a}_{23} &\tilde{a}_{33} \end{pmatrix}\)  ❻

    積の演算結果 (1,1) (3,1) (3,2)の成分を求めます。

    (1,1)成分 \( =(A \s{\tilde{A}})_{11} \)
    (積の結果の成分)
     \(a\)の添字:(11)(12)(13)
     \(\tilde{a}\)の添字:(11)(12)(13)  添字が同じ⇒\(det(A)\)
    以下に計算します。(行展開)
    \( (A \tilde{A})_{11} \) \(=\begin{pmatrix} a_{11},& a_{12},& a_{13} \end{pmatrix}\) \(\begin{pmatrix} \tilde{a}_{11} \\ \tilde{a}_{12} \\ \tilde{a}_{13} \end{pmatrix}\) \(=\ul{a_{11} \tilde{a}_{11} }\)\(\ul{+ a_{12} \tilde{a}_{12}}\)\(\ul{+ a_{13} \tilde{a}_{13} }\)
    \(={a_{11}} \begin{vmatrix} a_{22} & a_{23}\\ a_{32} & a_{33} \end{vmatrix}\) \(-{a_{12}} \begin{vmatrix} a_{12} & a_{13}\\ a_{32} & a_{33} \end{vmatrix}\) \(+{a_{13}} \begin{vmatrix} a_{12} & a_{13}\\ a_{22} & a_{23} \end{vmatrix}\) \(=a_{11}a_{22}a_{33}-a_{11}a_{23}a_{32}\)\(- a_{21}a_{12}a_{33}+a_{21}a_{13}a_{32}\)\(+a_{13}a_{12}a_{23}-a_{13}a_{13}a_{22}\)
    これを行列式に戻すと(少し大変だけど)
    \(= \begin{vmatrix} a_{1\ 1} & a_{1\ 2} & a_{1\ 3}\\ a_{2\ 1} & a_{2\ 2} & a_{2\ 3}\\ a_{3\ 1} & a_{3\ 2} & a_{3\ 3} \end{vmatrix} \) \(=det(A)\) となり \(\ \clb{\to}\ \)\(\b{(\tilde{A}A)_{11}=det(A)}\)

    (3,1)成分 \( =(A \s{\tilde{A}})_{31} \)
    (積の結果の成分)
     \(a\)の添字:(31)(32)(33)  \(\tilde{a}\)の添字:(11)(12)(33)
    列の添字が異なる。⇒\(0\)

    \(\begin{pmatrix} a_{31},& a_{32},& a_{33} \end{pmatrix}\) \(\begin{pmatrix} \tilde{a}_{11}\\ \tilde{a}_{12} \\ \tilde{a}_{33} \end{pmatrix}\) \(=a_{31} \tilde{a}_{11}\) \( + a_{32} \tilde{a}_{12}\) \( + a_{33} \tilde{a}_{13}\)
    \(={a_{31}} \begin{vmatrix} a_{22} & a_{23}\\ a_{32} & a_{33} \end{vmatrix}\) \(-{a_{32}} \begin{vmatrix} a_{21} & a_{23}\\ a_{31} & a_{33} \end{vmatrix}\) \(+{a_{33}} \begin{vmatrix} a_{21} & a_{22}\\ a_{31} & a_{32} \end{vmatrix}\) \(=a_{31}a_{22}a_{33}-a_{31}a_{23}a_{32}\)\(- a_{32}a_{21}a_{33}+a_{32}a_{23}a_{31}\)\(+a_{33}a_{21}a_{32}-a_{33}a_{22}a_{31}\)
    これを行列式に戻すと(少し大変だけど)
    \(= \begin{vmatrix} \cl{a_{3\ 1}} & \cl{a_{3\ 2}} & \cl{a_{3\ 3}}\\ a_{2\ 1} & a_{2\ 2} & a_{2\ 3}\\ \cl{a_{3\ 1}} & \cl{a_{3\ 2}} & \cl{a_{3\ 3}} \end{vmatrix} \) \(=0\) となり \(\ \clb{\to}\ \) \(\b{(\tilde{A}A)_{31}=0}\)
    ∵同一の行が2つ存在

    (3,2)成分 \( =(A \s{\tilde{A}})_{32} \)
    (積の結果の成分)
     \(a\)の添字:(31)(32)(33)  \(\tilde{a}\)の添字:(21)(22)(23)
     列の添字が同じ⇒\(det(A)\)
    \(\begin{pmatrix} a_{31},& a_{32},& a_{33} \end{pmatrix}\) \(\begin{pmatrix} \tilde{a}_{21} \\ \tilde{a}_{22} \\ \tilde{a}_{23} \end{pmatrix}\) \(=a_{31} \tilde{a}_{21}\) \( + a_{32} \tilde{a}_{22}\) \( + a_{33} \tilde{a}_{23}\)
    \(={a_{31}} \begin{vmatrix} a_{12} & a_{13}\\ a_{32} & a_{33} \end{vmatrix}\) \(-{a_{32}} \begin{vmatrix} a_{11} & a_{13}\\ a_{31} & a_{33} \end{vmatrix}\) \(+{a_{33}} \begin{vmatrix} a_{11} & a_{12}\\ a_{31} & a_{32} \end{vmatrix}\) \(=a_{31}a_{12}a_{33}-a_{31}a_{13}a_{32}\)\(- a_{32}a_{11}a_{33} +a_{32}a_{13}a_{31}\)\(+a_{33} a_{11} a_{32}- a_{33} a_{12} a_{31}\)
    \(= \begin{vmatrix} \cl{a_{3\ 1}} & \cl{a_{3\ 2}} & \cl{a_{3\ 3}}\\ a_{1\ 1} & a_{1\ 2} & a_{1\ 3}\\ \cl{a_{3\ 1}} & \cl{a_{3\ 2}} & \cl{a_{3\ 3}} \end{vmatrix} \) \(=0\) となり \(\ \clb{\to}\ \) \(\b{(\tilde{A}A)_{32}=0}\)
    ∵同一の行が2つ存在
    代表的な計算でしたが, 結論は 式❼,式❽ が成立します。


    これまで回りくどい説明でしたが、 以上から次の式が成り立ちます。
    \(\cl{\tilde{A}} A\) \(= \begin{pmatrix} det(A) & 0 & 0\\ 0 & det(A) & 0\\ 0 & 0 & det(A) \end{pmatrix} \) \(=det(A) \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} \) \(=det(A) I\)


    \(\cl{\tilde{A}} A\) \(=det(A) I\)

    また、これまでは列による余因子展開により上式を求めたが、同様なことを「行による余因子展開」により下式が求まる。

    \(A \cl{\tilde{A}}\) \(=det(A) I\)

    これより
    ・ \( \cl{\tilde{A}} A\) \(= A \cl{\tilde{A}}\) \(=det(A) I\)  ❽

    行列A が正則ならば \(det(A)\neq0\) であるから、式❽を以下のように変形する。

    \( \underline{( \frac{1}{det(A)} \cl{\tilde{A}} )} A\) \(= A \underline{(\frac{1}{det(A)} \cl{\tilde{A}} )}\) \(= I\)

    上式は下線部がA の逆行列あることを示しています。

    (正則行列を参照)
      \( XA=AX=I\) なら \(X\) はAの逆行列。

    これより
    \( \underline{ A^{-1}= \frac{1}{det(A)} \cl{\tilde{ A }} } \) \(\underline{ = \frac{1}{| A |} \cl{\tilde{ A }} } \)

    となり余因子行列による逆行列の式が導出できました。


    例題1
    次の行列式の逆行列を求めよ。
    \(A= \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13}\\ a_{21} & a_{22} & a_{23}\\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{pmatrix} \)


    \( A^{-1}=\frac{1}{| A |} \cl{\tilde{ A }} \)

    \(=\frac{1}{| A |}\) \( \begin{pmatrix} \tilde{a}_{11} &\tilde{a}_{21} &\tilde{a}_{31}\\ \tilde{a}_{12} &\tilde{a}_{22} &\tilde{a}_{32}\\ \tilde{a}_{13} &\tilde{a}_{23} &\tilde{a}_{33} \end{pmatrix} \)

    これからの計算のために、 余因子行列の中の余因子を以下に展開しておく。
    \(\tilde{a}_{11}=det(A_{11})=\quad (a_{22} a_{33}-a_{23} a_{32}) \)
    \(\tilde{a}_{21}=det(A_{21})=-(a_{12} a_{33}-a_{13} a_{32})\)
    \(\tilde{a}_{31}=det(A_{31})=\quad (a_{12} a_{23}-a_{13} a_{22}) \)
    \(\tilde{a}_{12}=det(A_{12})=-(a_{21} a_{33}-a_{23} a_{31}) \)
    \(\tilde{a}_{22}=det(A_{22})=\quad (a_{11} a_{33}-a_{13} a_{31}) \)
    \(\tilde{a}_{32}=det(A_{32})=-(a_{11} a_{23}-a_{13} a_{21}) \)
    \(\tilde{a}_{13}=det(A_{13})=\quad (a_{21} a_{32}-a_{22} a_{31}) \)
    \(\tilde{a}_{23}=det(A_{23})=-(a_{11} a_{32}-a_{12} a_{31}) \)
    \(\tilde{a}_{33}=det(A_{33})=\quad (a_{11} a_{22}-a_{12} a_{21}) \)

    また行列式|A|も展開しておく。
      \(|A|\) \(=a_{11}det(A_{11})+a_{21}det(A_{21})\)\(+a_{31}det(A_{31})\)

    \(= a_{11} (a_{22} a_{33}-a_{23} a_{32}) \) \(-a_{21} (a_{12} a_{33}-a_{13} a_{32})\) \(+a_{31} f(a_{12} a_{23}-a_{13} a_{22})\)

    例題2
    次の行列式の逆行列を求めよ。
    \(A= \begin{pmatrix} 1& 2 & -1\\ 1& -1& 1\\ 0& -2& 1 \end{pmatrix} \)


    はじめに余因子を求めておきます。(例題1の式を用いる)
    \(\tilde{a}_{11}=1\) \(,\ \tilde{a}_{21}=0\) \(,\ \tilde{a}_{31}=1 \)
    \(\tilde{a}_{12}=-1\) \(,\ \tilde{a}_{22}=1\) \(,\ \tilde{a}_{32}=-2 \)
    \(\tilde{a}_{13}=-2 \) \(,\ \tilde{a}_{23}=2 \) \(,\ \tilde{a}_{33}=-3\)
    行列式|A|を求める。
    \(|A|\) \(=a_{11} \tilde{a}_{11}+a_{21}\tilde{a}_{21}+a_{31}\tilde{a}_{31}\)

    \(=1\cdot(1)+1\cdot(0)+0\cdot(1)\)\(=1\)
    以上から逆行列が求まる。
    \( A^{-1}=\frac{1}{| A |}\) \( \begin{pmatrix} \tilde{a}_{11} &\tilde{a}_{21} &\tilde{a}_{31}\\ \tilde{a}_{12} &\tilde{a}_{22} &\tilde{a}_{32}\\ \tilde{a}_{13} &\tilde{a}_{23} &\tilde{a}_{33} \end{pmatrix} \)

    \(\quad =\frac{1}{1}\) \( \begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ -1 & 1 & -2 \\ -2 & 2 & -3 \end{pmatrix} \) \(= \begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ -1 & 1 & -2 \\ -2 & 2 & -3 \end{pmatrix} \)
    この例題は前の「行列の基本行列と階数」の講義の例題と同じです。
    この時は掃き出し法で求めました。
    例題3
    次の2次の行列式の逆行列を求めよ。
    \(A=\begin{pmatrix} a& b\\ c& d \end{pmatrix}\)

    2次のとき余因子は行列でなく, 一要素の単体です。
    以下の行列表記はイメージ的なものです。
    \(\tilde{a}_{11}= \begin{pmatrix} \xcancel{a} & \xcancel{b}\\ \xcancel{c} & d \end{pmatrix}=d\) \(\quad \) \(\tilde{a}_{12}= \begin{pmatrix} \xcancel{a} & \xcancel{b}\\ c & \xcancel{d} \end{pmatrix}=-c\)
    同様にして\(\tilde{a}_{21}=-b\) \(\quad \) \(\tilde{a}_{22}=a\)

    \(\tilde{A}={}^t \! \begin{pmatrix} \cl{\tilde{a}_{11}} & \tilde{a}_{12}\\ \tilde{a}_{21} & \cl{\tilde{a}_{22}} \end{pmatrix}\) \( =\begin{pmatrix} \cl{ \tilde{a}_{11}} & \tilde{a}_{21}\\ \tilde{a}_{12} & \cl{\tilde{a}_{22}} \end{pmatrix}\) \( =\begin{pmatrix} \cl{d} & -b\\ -c & \cl{a} \end{pmatrix}\)

    覚えよう 「対角成分は変わらない」

    \(\b{ A^{-1}=\dsfr{1}{| A |} \tilde{A} }\) \( \b{ =\dsfr{1}{|ad-bc|} } \begin{pmatrix} \b{d} & \b{-b}\\ \b{-c} & \b{a} \end{pmatrix}\)
    この2次の逆行列式は暗記して約立つでしょう。
    またここで3次の逆行列式を求めましたが, 暗記も難儀であり, 手計算で解くなら掃き出し法をお奨めします。
    今回は長丁場でした。


    coffe

    [コーヒーブレイク/閑話]…お疲れさまでした

    表計算ソフトExcelの活用

     表計算ソフトExcel に行列に関連する関数があるので、紹介します。
    はじめからソフトを使うのはお薦めしませんが、自分で解いた答えの確認、沢山の行列関係式を求めて解析すようなときは是非使ってみてください。
    (3次正方行列を前提に説明します)
    1.MDETERM関数はセルに書かれたマトリックスの行列式を計算します。
     「=MDETERM(A1:C3)」:
    ①セルA1からC3(9個)に中にデータ(行列の成分)を入力します。
    ②使用していないセルに「=MDETERM(A1:C3)」入力すれば答えが返ってきます。

    2.MINVERSE関数はセルに書かれたマトリックスの逆行列を計算します。
     「=MINVERSE(D1:F3)」
    ①セルA1からC3(9個)の中にデータを入力します。
    ②使用していないセル、例えばD1からF3(9個)のセルに「=MINVERSE(D1:F3)」を入力すると各セルに逆行列の成分が返ってきます。
    注:関数を入力するセルは3x3の連続した配列にする。