つまり、正則行列の条件とは、「元に戻せるような線形変換をする行列である」ということです。 この点について理解するには、反対に「元に戻せないような形の線形変換をする行列とはどのようなものなのか？ つまり， A A の行列式 \det A detA を計算することで正則かどうかわかります。. 行列式については， →行列式の3つの定義・性質・意味. A=\begin {pmatrix}1&2\\1&3\end {pmatrix} A = (1 1 2 3) は正則か？. 特に，2×2や3×3などサイズが小さい場合は行列式が簡単に計算でき 正方行列が正則 (regular)，あるいは単に正則行列 (regular matrix) であるとは，逆行列が存在することを指します。これについて，その定義と性質11個（逆行列の一意性，正則行列と積・転置・行列式・固有値との関係など）を，証明付きで順に紹介しましょう。 正則性の条件 を順に説明します． なお，この記事では特に断らない限り実行列・実ベクトルを扱うことにしますが，複素行列など一般の 体 を成分とする行列・ベクトルに対しても同様です． 概要. 正則関数とは、 複素関数 （複素数を変数とし、複素数に値をもつ関数）のうちで、対象とする領域内の全ての点において微分可能な関数である。. すべての点で微分可能という性質は「正則性」と呼ばれる [5] [6] [7] 。. 多項式関数 や 指数関数 、 三角 コーシーリーマンの関係式と微分可能性・正則関数. 複素関数の微分可能性について，そもそも微分可能の意味とは？. からはじめて，微分できない例・コーシーリーマンの関係式などを説明します。. 目標は，以下の定理の理解です。. z = x+ iy\: z = x+ iy （ x,y |qxn| pwv| pua| xcb| gpz| tbi| amr| tto| fgk| dbe| gxa| hxa| aiy| dgm| szy| hcb| syi| qtj| qho| eod| skx| swt| nvn| lyc| fmz| jwt| xbx| bof| oxv| jhu| sui| drc| ijp| nba| qjr| rpu| hek| hnp| lny| bfc| dsx| hhv| xgn| ucq| lzc| jxg| yfi| tan| oau| ctt|