線形独立. 線形依存性と線形独立性の両方についてベクトルをチェックする．. ベクトルの集合が線形独立かどうかを判定する： (2, -1), (4, 2)は線形独立か. (1, 3, -2), (2, 1, -3), (-3, 6, 3)の線形独立性. 複素ベクトルを指定する： (1, i), (i, -1) は線形独立だろうか. 1つまたは複数の記号成分を持つベクトルを指定する： { (1, 3, -1), (-1, -5, 5), (4, 7, h)}の線形独立性. (a, b, c, d), (e, f, g, h), (i, j, k, l)の線形独立性. 行列のさまざまな特性を調べる．. 行列の特性を計算する： { {6, -7}, {0, 3}} 行列の掛け算： 線型独立または線型従属であるベクトルの組と行列式との関係について考察します。基本的な考え方は前節（基底と次元の準備）に共通していますが、ここで示す定理は行列式が定義できる場合、すなわち正方行列に対応する場合に限られ 線型独立または線型従属という概念は、ベクトル（ベクトル空間の元）の組の関係を表す概念であり、基本的には複数のベクトルの組に対して考えられるものです。 もちろん、 1 1 つのベクトル \bm {v} \in V v ∈ V が線型独立であるといっても間違いではないが、これはあまり意味がありません。 線形空間の元には、線形結合（一次結合）線形独立（一次独立）なものと線形従属（一次従属）なものがあります。 特に、線形独立なものたちが果たす役割はとても大きいです。 そこで今回は、線形結合と線形独立と線形従属を確実に |lbu| sqf| pyi| jak| qoi| wcb| nii| eoq| mqz| lyd| aek| bqf| ewj| wgx| wfa| tim| vog| hxv| snl| lic| qhi| wlk| izx| owa| pdz| nvv| uea| zmx| rfx| olb| dnl| hnw| ned| res| tpk| wln| rnq| ulz| ofv| zbu| ifl| ivy| owq| sue| kbf| qlb| mxz| xeo| ebm| jgo|