階数・退化次数の定理 Calculator
線形写像の核と像の次元を定義域の空間に関連付ける。
Formula first
Overview
階数・退化次数の定理について、主要な入力値と式の関係を整理し、計算結果の意味を解釈するための説明です。条件、単位、前提を確認しながら使うことで、結果を比較、判断、見積もり、リスク確認に結びつけやすくなります。必要に応じて値を変え、結果の変化も確認してください。
Symbols
Variables
(V) = Dimension of Domain, (T) = Rank, (T) = Nullity
Apply it well
When To Use
When to use: 階数・退化次数の定理は、与えられた値から必要な結果を求めたいときに使います。入力の単位、範囲、前提条件を確認してから代入し、計算結果を現実の条件や問題文の目的と照らし合わせてください。
Why it matters: 階数・退化次数の定理の結果は、数値を比較し、傾向、制約、リスク、設計上の判断を説明するために役立ちます。答えを単独の数値として扱わず、条件が変わったときの意味や妥当性も確認できます。
Avoid these traps
Common Mistakes
- 終域 (W) の次元を定義域 (V) の次元と混同すること。
- 定理が非線形変換に適用されると仮定すること。
One free problem
Practice Problem
Given a linear transformation T: ℝ³ → ℝ² where the kernel is a line through the origin (dimension 1), calculate the rank of T.
Hint: 階数・退化次数の定理の式に既知の値を代入し、単位、符号、分母と分子の対応を確認しながら計算してください。問題文で与えられた条件を先に整理すると解きやすくなります。
The full worked solution stays in the interactive walkthrough.
References
Sources
- Axler, S. (2015). Linear Algebra Done Right.
- Axler, Sheldon. Linear Algebra Done Right. Springer, 3rd ed., 2015.
- Strang, Gilbert. Introduction to Linear Algebra. Wellesley-Cambridge Press, 5th ed., 2016.
- Wikipedia: Rank-nullity theorem
- Rank-nullity theorem (Wikipedia article)
- Sheldon Axler Linear Algebra Done Right
- Gilbert Strang Introduction to Linear Algebra
- Wikipedia article 'Rank-nullity theorem'