1. はじめに
行列のランクは、線形代数において最も重要な概念の一つです。この記事では、ランクの定義、計算方法、そして実践的な応用を詳しく解説します。
2. 行列のランク
行列のランクは、線形独立な行(または列)の最大個数として定義されます。
2.1 ランクの意味
ランクは以下の重要な性質を持ちます
- 線形独立性 ランクは線形独立な行(列)の最大個数
- 解空間の次元 連立方程式の解空間の次元と関係
- 行列の「情報量」 ランクが高いほど多くの情報を含む
- 変換の次元 線形変換の像空間の次元
3. ランクの計算方法
3.1 行簡約階段形による計算
最も一般的な方法は、行簡約階段形に変形することです。
手順
- 行列を行基本変形で簡約階段形に変形
- 主成分(各行の最初の非零成分)の個数を数える
- 主成分の個数がランク
3.2 具体例:ランクの計算
行列
A=121241361
を行基本変形で階段形に変形します。
ステップ1:2行目の1列目を0にする
R_2 \to R_2 – 2R_1 : \begin{pmatrix}
1 & 2 & 3 \\
0 & 0 & 0 \\
1 & 1 & 1
\end{pmatrix}
ステップ2:3行目の1列目を0にする
R_3 \to R_3 – R_1 : \begin{pmatrix}
1 & 2 & 3 \\
0 & 0 & 0 \\
0 & -1 & -2
\end{pmatrix}
ステップ3:2行目と3行目を交換
R2↔R3:1002−103−20
ステップ4:2行目の主成分を1にする
R2→−R2:100210320
主成分が2個あるので、rank(A)=2です。
ランク計算の詳細手順
1. 行基本変形
以下の3つの操作を行います
RiRiRi↔Rj(行の交換)→cRi(行の定数倍)→Ri+cRj(行の定数倍の加算)
2. 階段形への変形
主成分を左上から右下に向かって配置します。
3. 簡約階段形
主成分を1にし、主成分列の他の成分を0にします。
4. ランクの決定
主成分の個数がランクになります。
4. ランクの応用
4.1 連立方程式への応用
連立方程式Ax=bについて
- 解なし rank(A)<rank([A∣b])
- 一意解 rank(A)=rank([A∣b])=n
- 無数解 rank(A)=rank([A∣b])<n
4.2 線形変換への応用
線形変換T:Rn→Rmについて
- 像空間の次元 dim(Im(T))=rank(A)
- 核空間の次元 \dim(\text{Ker}(T)) = n – \text{rank}(A)
- 全射性 rank(A)=mのとき全射
- 単射性 rank(A)=nのとき単射
5. 例題
5.1 ランクの例題
問題1:以下の行列のランクを求めよ
B=123246124369
問題1の解答
行基本変形による計算
ステップ1:2行目の1列目を0にする
R_2 \to R_2 – 2R_1 : \begin{pmatrix}
1 & 2 & 1 & 3 \\
0 & 0 & 0 & 0 \\
3 & 6 & 4 & 9
\end{pmatrix}
ステップ2:3行目の1列目を0にする
R_3 \to R_3 – 3R_1 : \begin{pmatrix}
1 & 2 & 1 & 3 \\
0 & 0 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 1 & 0
\end{pmatrix}
ステップ3:2行目と3行目を交換
R2↔R3:100200110300
ステップ4:1行目の3列目を0にする
R_1 \to R_1 – R_2 : \begin{pmatrix}
1 & 2 & 0 & 3 \\
0 & 0 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 0
\end{pmatrix}
答え:主成分が2個あるので、rank(B)=2
5.2 練習問題
問題2:以下の行列のランクを求めよ
E=101011112213
6. まとめ
行列のランクについて、以下のポイントが重要です
- 定義 線形独立な行(列)の最大個数
- 計算方法 行簡約階段形の主成分の個数
- 応用 連立方程式の解の判定、線形変換の性質
- 効率化 行基本変形を体系的に実行
ランクは線形代数の基礎として、連立方程式の解法やベクトル空間の理解に不可欠な概念です。