線型独立

線型代数学において、n 本のベクトルが線型独立（せんけいどくりつ、英: linearly independent）または一次独立であるとは、それらのベクトルが張る空間が n 次元部分線形空間になることである。

線型独立であるベクトルたちは、何れも、零ベクトルでない。

具体的には、n 本のベクトル v₁, …, v_n が線型独立であるとは、${\displaystyle c_{1},\ldots ,c_{n}}$ をスカラーとして、

${\displaystyle \textstyle \sum \limits _{i=1}^{n}c_{i}{\boldsymbol {v}}_{i}=\mathbf {0} \Rightarrow c_{1}=\cdots =c_{n}=0}$

が成り立つことである（#定義）。

線型独立でないことを線型従属（一次従属）という。

任意のベクトル v₁, v₂, …, v_n に対して

${\displaystyle 0{\boldsymbol {v}}_{1}+0{\boldsymbol {v}}_{2}+\dotsb +0{\boldsymbol {v}}_{n}={\boldsymbol {0}}}$

である。これを v₁, v₂, …, v_n の自明な線型関係と呼ぶ。これ以外の線型関係があるかないかで線型従属、線型独立になる。

線型関係

${\displaystyle c_{1}{\boldsymbol {v}}_{1}+c_{2}{\boldsymbol {v}}_{2}+\dotsb +c_{n}{\boldsymbol {v}}_{n}={\boldsymbol {0}}}$

において、ある i で c_i ≠ 0 であるとき、v₁, v₂, ..., v_n は線型従属（一次従属）であるという。このとき v_i は残り n − 1 本のベクトルの線型結合で表せる。このとき v₁, v₂, ..., v_n が張る線形空間の次元は n 未満になる。

ベクトル v₁, v₂, …, v_n が線型従属でないときこの集合は線型独立（一次独立）であるという^[1][2]。つまり、スカラー a₁, a₂, …, a_n に対して

${\displaystyle a_{1}{\boldsymbol {v}}_{1}+a_{2}{\boldsymbol {v}}_{2}+\dotsb +a_{n}{\boldsymbol {v}}_{n}={\boldsymbol {0}}\Rightarrow a_{1}=\cdots =a_{n}=0}$

このとき、どのベクトルも残り n − 1 本が張る線形部分空間外のベクトルである。

文脈から明らかなときには単に従属、独立などと言うこともある^[3][4]。

• 線型独立であるベクトルたちはどれも、零ベクトルでない。
• 零ベクトルでないベクトル v ≠ 0 に対して一元集合 {v} は線型独立である。
• 線型独立な集合の部分集合は線型独立である。特に空集合は線型独立である。
• 線型独立な集合は基底に拡張できる。
• ベクトル空間全体を生成する集合の線型独立な部分集合全体は極大元（=基底）をもつ。

• ${\displaystyle \mathbb {R} ^{2}}$ のベクトル (1, 1) と (−3, 2) は線型独立である。

実際 λ₁, λ₂ を二つの実数として ${\displaystyle (1,1)\lambda _{1}+(-3,2)\lambda _{2}=(0,0)}$ を λ₁, λ₂ に関して解けば λ₁ = 0, λ₂ = 0 がわかる。

行列式による別法

別の方法は${\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}$ の n 個のベクトルが線型独立であることとベクトルをその列として取ることによって形成される行列の行列式が 0 でないことは同値であるという事実を用いる。

この場合、ベクトルによって形成される行列は

${\displaystyle A={\begin{bmatrix}1&-3\\1&2\end{bmatrix}}.\,\!}$

列の線型結合を次のように書ける

${\displaystyle A\Lambda ={\begin{bmatrix}1&-3\\1&2\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}\lambda _{1}\\\lambda _{2}\end{bmatrix}}.\,\!}$

ある 0 でないベクトル Λ に対して AΛ = 0 かどうかに興味がある。これは A の行列式に依存し、それは

${\displaystyle \det A=1\cdot 2-1\cdot (-3)=5\neq 0.\,\!}$

行列式が 0 でないから、ベクトル (1, 1) と (−3, 2) は線型独立である。

別のやり方で、n 座標の m ベクトルを持っていて m < n とする。このとき A は n×m 行列であり Λ は m 成分を持つ列ベクトルで、再び AΛ = 0 に興味がある。前に見たように、これは n 方程式のリストに同値である。A の最初の m 列、最初の m 方程式を考えよう； 方程式の全リストの任意の解は減らされたリストでも解でなければならない。実は、〈i₁,...,i_m〉 が m 行の任意のリストであれば、方程式はそれらの行に対して正しくなければならない。

${\displaystyle A_{{\langle i_{1},\dots ,i_{m}}\rangle }\Lambda =\mathbf {0} .\,\!}$

さらに、逆も正しい。つまり、m ベクトルが線型従属かどうかを m 行のすべての可能なリストに対して

${\displaystyle \det A_{{\langle i_{1},\dots ,i_{m}}\rangle }=0\,\!}$

かどうかをテストすることによってテストできる。（m = n の場合、これは上のようにただ 1 つの行列式を要求する。m > n ならばベクトルは線型従属でなければならないことは定理である。）この事実は理論に値する； 実用計算においてはより効率的な方法が利用可能である。

R⁴ の次のベクトルは線型従属である。

${\displaystyle {\begin{bmatrix}1\\4\\2\\-3\end{bmatrix}},\quad {\begin{bmatrix}7\\10\\-4\\-1\end{bmatrix}},\quad {\begin{bmatrix}-2\\1\\5\\-4\end{bmatrix}}.}$

実際、線型関係式

${\displaystyle \lambda _{1}{\begin{bmatrix}1\\4\\2\\-3\end{bmatrix}}+\lambda _{2}{\begin{bmatrix}7\\10\\-4\\-1\end{bmatrix}}+\lambda _{3}{\begin{bmatrix}-2\\1\\5\\-4\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0\\0\\0\\0\end{bmatrix}}}$

において、λ₃ を任意として

${\displaystyle {\begin{aligned}\lambda _{1}&=-3\lambda _{3}/2\\\lambda _{2}&=\lambda _{3}/2\end{aligned}}}$

とすれば非自明な関係を得る。

V = Rⁿ とし V の次の元を考える：

${\displaystyle {\begin{aligned}{\boldsymbol {e}}_{1}&=(1,0,0,\ldots ,0),\\{\boldsymbol {e}}_{2}&=(0,1,0,\ldots ,0),\\&\vdots \\{\boldsymbol {e}}_{n}&=(0,0,0,\ldots ,1).\end{aligned}}}$

これら e₁, e₂, …, e_n は線型独立である。実際、a₁, a₂, …, a_n は R の元として

${\displaystyle a_{1}{\boldsymbol {e}}_{1}+a_{2}{\boldsymbol {e}}_{2}+\cdots +a_{n}{\boldsymbol {e}}_{n}={\boldsymbol {0}}}$

は、すべての i ∈ {1, …, n} に対して a_i = 0 を意味する（${\displaystyle a_{1}{\boldsymbol {e}}_{1}+a_{2}{\boldsymbol {e}}_{2}+\cdots +a_{n}{\boldsymbol {e}}_{n}=(a_{1},a_{2},\ldots ,a_{n})}$ に注意する）。

• 実変数 t の関数全体の成すベクトル空間 V において関数 f(t) = e^t, g(t) = e^2t ∈ V は線型独立である。

実際、a, b を二つの実数として、線型関係式 af + bg = 0 は t の任意の値に対して a(f(t)) + b(g(t)) = ae^t + be^2t = 0 が成り立つことを意味する。e^t は常に 0 でないから、これで両辺を割れば be^t = −a となり、右辺は t に依存しないから左辺 be^t もそうであり、b = 0 が必要とわかる。このとき a = 0 である。

ベクトル v₁, …, v_n の間に成り立つ線型従属関係 (linear dependence) の係数ベクトルとは、線型関係式

${\displaystyle a_{1}{\boldsymbol {v}}_{1}+\cdots +a_{n}{\boldsymbol {v}}_{n}={\boldsymbol {0}}}$

を満たす n 個のスカラーを成分に持つベクトル (a₁, …, a_n) で少なくとも一つの成分が 0 でないものをいう。そのような係数ベクトル (a₁, …, a_n) が存在するとき、n 個のベクトル v₁, …, v_n は線型従属である。

n 個のベクトル v₁, …, v_n の間に二つの線型従属関係式が与えられたとき、一方の係数ベクトルが他方の非零定数倍となっているならば、これら二つは同じ線型関係を記述するものとなるから、これら二つを同一視することには意味がある。この同一視の下で、v₁, …, v_n の間の線型従属関係の全体は射影空間を成す。

• Dunford, Nelson; Schwartz, Jacob T. (1988). Linear Operators Part I: General Theory. Wiley Classics Library. Wiley. ISBN 0-471-60848-3. MR1009162. Zbl 0635.47001 
• Halmos, Paul R. (1995). Linear Algebra Problem Book. Dolciani Mathematical Exposition. 16. The Mathematical Association of America. ISBN 0-88385-322-1. MR1310775. Zbl 0846.15001. https://books.google.co.jp/books?id=SY-_COzW4toC 

• グラム行列
• マトロイド
• 正規直交系
• ロンスキー行列式

• 『ベクトルの一次独立，一次従属の定義と意味』 - 高校数学の美しい物語
• Hazewinkel, Michiel, ed. (2001), “Linear independence”, Encyclopedia of Mathematics, Springer, ISBN 978-1-55608-010-4, https://www.encyclopediaofmath.org/index.php?title=Linear_independence 
• Weisstein, Eric W. "Linearly Dependent Functions". mathworld.wolfram.com (英語).
• Tutorial and interactive program on Linear Independence.

表 話 編 歴 線型代数学・行列解析
連立一次方程式	ガウスの消去法 クラメルの公式 ガウス＝ザイデル法 ヤコビ法
ベクトル	線型独立 線型結合 基底 双対基底
ベクトル空間	双対空間 核空間 固有空間 広義固有空間 線型包 行空間 列空間 次元
計量ベクトル空間	ドット積 コーシー＝シュワルツの不等式 直交 正規直交系 正規直交基底 グラム・シュミットの正規直交化法 直交補空間
行列・線型写像	演算・操作 乗法 転置 逆行列 サラスの方法 基本変形 対角化 分解 LU QR コレスキー シューア 特異値 固有値 不変量 行列式 跡 階数 固有値と固有ベクトル 固有多項式 最小多項式 単因子 階数標準形 スミス標準形 ジョルダン標準形 有理標準形 小行列式 クラス 正則 基本 対称 エルミート 正規 直交 回転 ユニタリ 冪零 射影 正定値 ユニモジュラー 置換 区分
行列式	余因子展開 余因子行列 ヴァンデルモンドの行列式 終結式 コーシー・ビネの公式
多重線型代数	外積 外積代数 対称代数 テンソル代数
数値線形代数	基本的な概念 浮動小数点 数値的安定性 疎行列 Z-行列 M行列 条件数 ゲルシュゴリンの定理 クリロフ部分空間 ソフトウェア MATLAB 数値解析ソフトの比較/一覧 ライブラリ Armadillo Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS) INTLAB Intel oneAPI Math Kernel Library LAPACK NumPy OpenBLAS 線型代数学ライブラリの比較 反復法・技法 SOR法 共役勾配法 GMRES法 固有値問題の数値解法 ランチョス法 QR法 べき乗法 逆べき乗法 ヤコビ法 (固有値問題) シュトラッセンのアルゴリズム ハウスホルダー変換 ギブンス回転 人物 ジェームズ・H・ウィルキンソン クリーブ・モラー ニコラス・ハイアム ジーン・ゴラブ リチャード・バルガ
行列値関数	行列指数関数 行列の対数 行列の平方根
その他	スカラー ケイリー・ハミルトンの定理 ペロン＝フロベニウスの定理 シューア補行列 シルヴェスターの慣性法則
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