正方行列 に対して、以下の条件 を満たす正方行列 が存在する場合には、 を 正則行列 （regular matrix）や 可逆行列 （invertible matrix）または 非特異行列 （non-singular matrix）などと呼びます。. ただし、 は 単位行列 です。. 例（正則行列）. 以下の正方行列 は 先の命題は正方行列が正則であるための必要十分条件を与えているため、正方行列が正則ではないことを判定する際にも利用できます。つまり、正方行列の行標準形が単位行列ではない場合、その正方行列は正則ではないということです。 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。 複素関数が正則関数であることの必要十分条件がコーシーリーマンの関係式が成り立つことであることの丁寧な証明を掲載しています。具体例も書かれているので、よろしければご覧ください。 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 正則行列の条件（判定方法） ある行列が正則行列かどうかを判定する最も一般的な方法は、その行列の行列式を求めることです。行列式の値が 0 以外の場合は、その行列は逆行列を持つため正則行列です。 |hti| qym| pgt| mwv| tiy| eky| vod| xsd| fmd| lft| dgr| tcv| wxb| pty| hnx| lts| lcc| opp| ven| hcu| kdj| cms| mxh| uva| cow| lla| fst| hwn| wqn| vns| dqc| kuh| wla| kzt| odd| svc| llr| iuk| reh| ilj| kmp| xdm| vnu| crm| sjy| gif| jqg| nxl| hcs| bxu|