学習環境
ラング線形代数学(上) (S.ラング (著)、芹沢 正三 (翻訳)、ちくま学芸文庫 )の3章(行列)、3(行列の乗法)、練習問題10.を取り組んでみる。
ベクトル A、 B、 C
A
T
=
a
1
,
…
,
a
n
B
T
=
b
1
,
…
,
b
n
C
T
=
c
1
,
…
,
c
n
とおく。
また、行列 M の成分表示を
M
=
x
i
j
とおく。
問題の仮定より、
x
i
j
=
x
j
i
SP 1 について。
⟨
A
,
B
⟩
=
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
j
B
=
∑
l
=
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
l
b
l
⟨
B
,
A
⟩
=
∑
k
=
1
n
b
k
x
k
j
A
=
∑
l
=
1
n
∑
k
=
1
n
b
k
x
k
l
a
l
=
∑
l
=
1
n
∑
k
=
1
n
a
l
x
k
l
b
k
ここで、
x
k
l
=
x
l
k
であることを考えれば、
⟨
B
,
A
⟩
=
∑
l
=
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
l
b
l
よって、
⟨
A
,
B
⟩
=
⟨
B
,
A
⟩
⟨
A
,
B
+
C
⟩
=
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
j
B
+
C
=
∑
l
=
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
l
b
l
+
c
l
=
∑
l
=
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
e
b
l
+
∑
l
=
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
l
c
l
=
⟨
A
,
B
⟩
+
⟨
A
,
C
⟩
SP 1より
⟨
B
+
C
,
A
⟩
=
⟨
A
,
B
+
C
⟩
よって、
⟨
A
,
B
+
c
⟩
=
⟨
A
,
B
⟩
+
⟨
A
,
c
⟩
=
⟨
B
+
C
,
A
⟩
⟨
x
A
,
B
⟩
=
∑
k
=
1
n
x
a
k
x
k
j
B
=
x
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
j
B
=
x
∑
l
=
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
l
b
l
=
x
⟨
A
,
B
⟩
⟨
A
,
x
B
⟩
=
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
j
x
B
=
∑
l
=
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
l
x
b
l
=
x
∑
l
=
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
x
k
e
b
l
=
x
⟨
A
,
B
⟩
⟨
O
,
O
⟩
=
∑
k
=
1
n
0
x
k
j
O
=
O
負数となる例。
A
=
(
1
0
)
,
M
=
(
1
0
0
1
)
,
B
=
(
-
1
0
)
実際に確認。
1
,
0
(
1
0
0
1
)
(
-
1
0
)
=
1
,
0
(
-
1
0
)
=
-
1
+
0
=
-
1
コード(Emacs )
Python 3
#!/usr/bin/env python3
from sympy import pprint, symbols, Matrix
M = Matrix ([[ 1 , 0 ],
[ 0 , 1 ]])
A = Matrix ([[ 1 ],
[ 0 ]])
B = Matrix ([[- 1 ],
[ 0 ]])
for t in [ M, A, B, M == M. T, A. T * M * B]:
pprint ( t)
print ()
入出力結果(Terminal, Jupyter(IPython))
$ ./sample10.py
⎡1 0⎤
⎢ ⎥
⎣0 1⎦
⎡1⎤
⎢ ⎥
⎣0⎦
⎡-1⎤
⎢ ⎥
⎣0 ⎦
True
[-1]
$
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