連立一次方程式計算機について
これは無料のオンライン連立一次方程式計算機です。 は、小数、分数、複素数、変数などの型の行列要素を持つ、最大99x99サイズの行列に対して、完全で詳細なステップバイステップの解答説明を行います。
計算を開始するには、まず、画面上部にある入力フィールドにマトリックスのサイズを入力し、そこに希望の計算方法を選択します。
少し下に、キーボードを使用してマトリックス要素を入力する必要があるマトリックスウィンドウがあります。また、マトリックスの作業を簡素化するマトリックスコントロールパネルもあり、次のコントロール要素が含まれています:
- 最初の要素は、マトリックスウィンドウを拡大することができます。これは、完全に収まらない非常に大きなマトリックスで計算を実行する必要がある場合に特に役立ちます。ウィンドウを拡大してもマトリックスが表示されない場合は、+ / -ボタンを使用してマトリックスのスケールを変更できます。
- 2番目の要素は、マトリックス入力をメモリバッファにコピーする機能を実行します。これは、同じマトリックスを頻繁に計算に使用する場合や、操作間でマトリックスを移動する必要がある場合に役立ちます。
- 最後の要素は、以前にコピーされたマトリックスを挿入します。これにより、マトリックスを手動で入力する代わりに、数回のクリックでマトリックスの入力プロセスを高速化できます。
さらに下に、電卓をカスタマイズして作業を簡単にするためのツールバーがあります。視覚的に3つの部分に分かれており、それぞれが次の機能を担当しています:
- 1つ目は、解答結果が表示されるときの数字の書式を選択できます。また、ここでは、問題の解決方法をすでに理解しており、計算を高速化または確認するために電卓を使用している場合は、問題の解決策へのコメントをオフにすることができます。または、ソリューションの結果のみが必要な場合は、ステップバイステップのソリューションを完全にオフにすることができます。
- 2つ目は、マトリックス入力フィールドのタイプを変更したり、その要素またはマトリックス全体を消去したりできるボタンと、解答画面に移動する等号の付いた最大のボタンが含まれています。これらのボタンはすべてキーボードのキーで複製されます。キーボードのどのキーを押すかを確認するには、ボタンの1つにカーソルを合わせると、キーの名前がツールチップに表示されます。キーボードの矢印キーを使用して、マトリックス入力フィールド間でカーソルを移動することもできます。
- 最後の1つは、非整数の数値を丸めるための小数点以下の桁数を選択できます。また、ここでは、丸められた分数の外観の例をすぐに確認できます。
連立一次方程式とは何ですか?
連立一次方程式とは、同じ変数を持つ2つ以上の一次方程式の集合です。連立一次方程式を解くとは、これらの変数を見つけることを意味します。
ガウス消去法を使って連立一次方程式を解くには?
まず、連立一次方程式を行列式の形で書き、ガウス消去法を使ってこれを行階段形に変換します。その後、最後の行の自由係数列で最後の解を得て、後退代入を使ってシステムの他の全ての解を見つけます。
クレーマーの定理を使って連立一次方程式を解くには?
クレーマーの定理では、まず連立一次方程式の係数行列の行列式を求めます。次に、係数行列をベースにした新しい行列を作成し、1列目の代わりに自由係数の列を入れます。次に、この行列の行列式を求め、係数行列の行列式で割ると、1つ目の解が得られます。次に、1つ目の解と同様に、2列目、3列目、...と自由係数の列を係数行列の代わりに代入することで、残りの解を見つけることができます。
ガウス・ジョルダン法を使って連立一次方程式を解くには?
ガウス・ジョルダン法を連立一次方程式の行列式に適用すると、行列の左側は単位行列になり、右側に連立一次方程式の解が現れます。
逆行列法を使って連立一次方程式を解くには?
まず、連立一次方程式の係数行列の逆行列を求め、それを自由係数の列で右から掛けます。
Bareissアルゴリズムを使って連立一次方程式を解くには?
Bareissアルゴリズムを連立一次方程式の行列式に適用すると、行列の左側は単位行列になり、右側に連立一次方程式の解が現れます。
ソース
- https://simple.wikipedia.org/wiki/System_of_linear_equations
- https://en.wikipedia.org/wiki/System_of_linear_equations
- https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_elimination
- https://en.wikipedia.org/wiki/Cramer%27s_rule
- https://brilliant.org/wiki/gaussian-elimination
- https://mathworld.wolfram.com/MatrixInverse.html
- https://academic-accelerator.com/encyclopedia/bareiss-algorithm

