そのため最初は、列ベクトルがすべて一次独立していることを前提として、次元数とは列ベクトルの成分の数であるというように 大雑把 おおざっぱ に把握しておくと良いでしょう。 3. まとめ. 以上が行列の基礎です。 この記事では、ベクトルは特に指示のない限り 列ベクトル を表すことにします。 ベクトルの中でも、\[ \left( \begin{array}{ccc} 3 & 1 & 4 \end{array} \right) \]のように横方向に並べたベクトルを 行ベクトル と言います。1行3列の行列と考えることもできます。 特に，左の行列の列の数 n と右の行列の行の数 n が一致していなければならない。 行列の積は線形写像の合成 f \circ g に対応している。 行列の積の定義は変ですが，線形写像の合成と対応しているため，わざと難解な定義になっています。 高校までの「ベクトル」の概念を一般化した代数的構造がベクトル空間（線型空間）です。これにより，数列や関数なども「ベクトル」だと考えられるようになります。 行列 を任意に選んだとき、 の 成分と 成分を入れ替えることにより得られる行列を、 で表記し、これを の 転置 （transpose）や 転置行列 （transposed matrix）などと呼びます。. 例（転置行列）. 行列 が与えられたとき、その転置行列は、 となります。. と は 行列 は数または数を表わす文字から成る 要素 (英: element) を矩形状に書き並べて、大きな 丸括弧 （あるいは 角括弧 ）で括った形に書かれる。. ここで文字送りの方向（横）の並びを 行 (英: row) といい、行送りの方向（縦）の並びを 列 (英: column) と呼ぶ [1 |wss| lqa| gvl| wqs| tzx| cfp| lxu| xhj| wug| leq| ama| eiw| hmp| adn| plx| lca| ctv| xez| cfi| suw| jig| uww| bqq| mzn| xdv| biw| hyu| khb| hae| lok| uwu| ack| jzp| eyu| ngh| vvv| gpi| fcz| hov| rwx| xgr| njg| zeh| phv| wcl| myu| cjl| urd| fao| rcw|