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数学の線型代数学の分野において、階数が のある与えられた 行列 の階数因数分解(かいすういんすうぶんかい、)あるいは階数分解(rank decomposition)とは、ある 行列 と 行列 の積としての表示 のことを言う。 全ての有限次元行列には階数因数分解が存在する: を、列階数が であるような 行列とする。すなわち、 には 個の線型独立な列が含まれる。あるいは同じ意味であるが、 の列空間の次元は である。 を、 の列空間の任意の基底とし、それらを列ベクトルとして 行列 を構成する。したがって、 の全ての列ベクトルは、 の列の線型結合である。正確に言うと、 を第 列が であるような 行列とすれば、 : となる。ただし は、基底 に関する のスカラー係数である。このことは、 を -成分とする行列 によって が得られることを意味する。 == rank() = rank() == 階数因数分解から直ちに従う帰結として、 の階数はその転置行列 の階数と等しい、というものがある。すると の列は の行であることから、 の列階数と行階数は等しいことが分かる。 証明:これが真であることを示すために、はじめに行列の「階数」とはその「列階数」を意味するものであると定義しておく。 より、 が従う。の定義から、この等式は の各列が の列の線型結合であることを意味する。したがって、 の列空間は の列空間に含まれるものであることが分かり、したがって rank() ≤ rank() が成立する。今 は × 行列であるので、 には 個の列が存在し、したがって rank() ≤ = rank() が成立する。これより rank( ≤ rank() が示された。続いて、その逆の不等式が成立することを示すために、 に対して上述の結果を適用する。 = なので、rank() = rank( ≤ rank() と書くことが出来る。このことから rank( ≤ rank() が示される。したがって、rank( ≤ rank() かつ rank() ≤ rank() であることから、rank() = rank() が示された。 == 行階段形からの階数因数分解 == 実際、特定の階数因数分解を次の手順で構成することが出来る: の行既約階段形 は計算することで得られる。このとき、上述の行列 は から全ての非ピボット列を除くことで得られ、 は から全てのゼロ行を除くことで得られる。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)』 ■ウィキペディアで「階数因数分解」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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