三変数および更に多変数の場合とは? わかりやすく解説

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三変数および更に多変数の場合

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/08/02 23:12 UTC 版)

一次方程式」の記事における「三変数および更に多変数の場合」の解説

詳細は「超平面」を参照変数場合 a x + b y + c z = d {\displaystyle ax+by+cz=d} はユークリッド空間 R3 における平面空間平面)を表す。これは、ベクトル n := (a, b, c) に直交し平面上の一点 x0 が与えられれば n ⋅ ( x − x 0 ) = 0 {\displaystyle \mathbf {n} \cdot (\mathbf {x} -\mathbf {x} _{0})=0} なる形に書きなおせる(平面の場合の「点・傾き標準形」の一般化)。ただし、左辺ベクトル点乗積である。このベクトル方程式一般n-次元考えればRn 内の超平面(余次元 1アフィン部分空間)を表す。すなわち n-変数一次方程式 a 1 x 1 + ⋯ + a n x n = b {\displaystyle a_{1}x_{1}+\cdots +a_{n}x_{n}=b} は超平面方程式である。一次形式 L : ( x 1 , … , x n ) ↦ a 1 x 1 + ⋯ + a n x n {\displaystyle L\colon (x_{1},\ldots ,x_{n})\mapsto a_{1}x_{1}+\cdots +a_{n}x_{n}} は線型汎函数で、「点・傾き標準形」は { ( x 1 , … , x n ) ∣ a 1 x 1 + ⋯ + a n x n = b } = x 0 + ker ⁡ L {\displaystyle \{(x_{1},\ldots ,x_{n})\mid a_{1}x_{1}+\cdots +a_{n}x_{n}=b\}=x_{0}+\ker L} の形に書くこともできる。

※この「三変数および更に多変数の場合」の解説は、「一次方程式」の解説の一部です。
「三変数および更に多変数の場合」を含む「一次方程式」の記事については、「一次方程式」の概要を参照ください。

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