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연립방정식의 풀이법 (System of linear equations)
1. 정의
연립방정식이란 방정식 여러개를 하나로 묶어 놓은 것입니다. 묶어놓은 것을 System(계) 라고 부르구요. 묶인 방정식들이 모두 미지수에 대해서 1차이면 1차 연립방정식이 됩니다. 이 때 미지수가 2개이면 2원 1차 연립 방정식, 미지수가 3개이면 3원 1차 연립방정식이라고 부릅니다. 영어로는 "System of linear equations" 라고 부릅니다.
연립방정식을 푼다는 것은 System의 모든 방정식을 전부다 만족시키는 미지수들간의 조합을 찾는 것을 의미입니다.
2. 풀이방법1 - 대입
연립방정식을 푸는 가장 기초적인 방법입니다. 예를 들어 ①번식 x+y=2 와 ②번식 x-y=0 이라는 두개의 방정식이 연립되어 있다고 하겠습니다. 식으로 표시하면 이렇게 됩니다.
②번 방정식을 x에 대해 정리하면 x=y 라는 식을 얻을 수 있습니다. 이 x값을 ①번식의 x값에 대입하는 것입니다. 그러면 x+y=2 라는 방정식은 y+y=2 라는 방정식이 되고 2*y=2 에서 y=1 임을 알 수가 있게 됩니다. 이 값을 원래의 ①번식이나 ②번식 아니면 ②번식의 변형된 식 아무데나 넣고 다시 계산하면 x=1 이라는 값도 얻을 수가 있게 됩니다. 결국 {x=1, y=1} 이라는 순서쌍이 이 연립방정식의 해가 되는 것입니다.
문자 하나를 다른 문자로 정리해서 대입하는 방법은 일반적인 계산기로는 불가능한 방법이고, 공학용 계산기 중에서 C.A.S 기능이 있는 계산기에서는 사용 가능한 방법입니다.
3. 풀이방법2 - 그래프

미지수 2개가 있는 방정식은 x-y 좌표평면에 그래프 형식으로 표시할 수가 있습니다. 좌표평면 위의 그래프가 의미하는 것은 그 "방정식을 만족하는 모든 점들의 집합" 이라는 뜻입니다. 두개의 방정식을 모두 그려서 공통되는 부분(=만나는 부분)이 있다면 그것은 "두개의 방정식을 모두 만족하는 점들의 집합"이라는 의미가 되고, 그것이 바로 연립방정식의 해 입니다.
그런데 이 방법은 해가 어느 구간 안에 있다는 것을 알 수 있을 뿐, 정확한 값을 알기는 쉽지 않을 수도 있습니다. 계산기에 그래핑 기능이 있는 경우에는 trace 기능을 이용해서 해(교차점)을 확인할 수는 있습니다.
3. 풀이방법3 - 행렬 (역행렬, RREF)
선형 연립방정식은 행렬로 표현할 수도 있습니다. 위에서 예시로 든 연립방정식을 행렬로 표시하면 이렇게 됩니다.
이 때 해(x,y)를 구하는 방법은 두가지가 있습니다. ⓐ 역행렬 ⓑ RREF(기약행사다리꼴)

손으로 풀려면 ⓐ 방법에서는 역행렬을 구할 수 있어야 하고, ⓑ 방법에서는 가우스 소거법을 알아야 합니다.
물론 우리는 계산기라는 좋은 친구가 있으므로, 계수만 입력할 수 있다면 쉽게 답을 찾을 수 있습니다.
* 초저가형 공학용 계산기에는 MATRIX(행렬) 모드가 없을 수도 있습니다. ⓐ, ⓑ 방법 둘다 X
* 저가형 공학용 계산기에는 RREF 기능이 없을 수도 있습니다. ⓑ 방법 X
참고 : https://allcalc.org/6118 - 가우스 소거법 Gauss Elimination
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
- claude AI는 l-c*r^2 을 1-c*r^2 으로 잘못 읽고 표시하고 있습니다. - TI-nspire CAS 계산기에 l-c*r^2 ≥0 을 조건에 추가해 계산해 보아도 결과는 바뀌지 않습니다. 2026 07.20 ⚠️ 경고가 바로 두 번째 방법이 "성공"한 이유와 정확히 연결되어 있습니다. 경고의 의미 "Domain of the result might be larger than the domain of the input"는 CAS가 절댓값(모듈러스)을 계산하는 과정에서 원래 식보다 정의역이 더 넓은 형태로 단순화했다는 뜻입니다. 구체적으로 이 계산은 내부적으로 대략 이런 과정을 거칩니다. $$\left|\frac{er}{e\cdot r}\right| = \sqrt{\left(\frac{er}{e\cdot r}\right)\cdot\overline{\left(\frac{er}{e\cdot r}\right)}}$$ 즉 원래 식(복소수)과 그 켤레복소수를 곱해서 실수부·허수부 제곱합을 만들고, 거기에 다시 제곱근을 씌우는 과정입니다. 이 과정에서 √(x²) → x 또는 √a·√b → √(ab) 같은 규칙들이 쓰이는데, 이런 규칙들은 x가 실수이고 0 이상일 때만 엄밀하게 성립합니다. CAS는 이 조건들을 일일이 다 추적하지 않고 넘어가면서, 원래는 (e≠0, r+l·ω·i ≠ 0 등) 복소수 특유의 좁은 정의역을 가진 식을, r, l, ω가 어떤 실수여도(부호 무관하게) 정의되는 1/√(r²+l²·ω²)라는 더 넓은 정의역의 식으로 바꿔버린 것입니다. CAS는 이 손실을 감지하고 경고를 띄운 것입니다. 이게 왜 조건 대입 성공과 연결되는가 정리하면, 이 경고는 사실상 이런 뜻입니다. "나는 이 결과를 만들면서 원래 식이 가지고 있던 정의역 제약 정보(부호 조건, i 관련 조건 등)를 이미 버렸다." 바로 이 "정의역 정보를 버린" 상태가 이후 con_1 대입을 매끄럽게 만드는 원인입니다. 첫 번째 시도에서는 i가 살아있는 원래 식에 조건을 대입했기 때문에, CAS가 √(1-c·r²)이 실수인지(정의역 조건: 1-c·r² ≥ 0) 계속 추적하려고 했고, 그 정보가 con에 없어서 더 이상 정리를 못 하고 멈췄습니다. 두 번째 시도에서는 절댓값 계산 단계에서 이미 그런 세밀한 정의역 추적을 CAS 스스로 포기(단순화)했기 때문에, 이후 ω에 무리식을 대입해도 "이게 실수가 맞나?" 하는 검증 절차 없이 그냥 대수적으로 치환·정리해 버립니다. 그래서 깔끔하게 √c/√l이 나온 겁니다. 한 줄 요약 절댓값 계산 시 뜬 "정의역이 넓어졌을 수 있다"는 경고는, CAS가 그 순간에 원래 식의 엄밀한 조건(정의역)을 놓쳤다는 신호이고, 바로 그 "조건을 놓친 상태"이기 때문에 뒤에 이어지는 조건식 대입이 막힘없이 진행된 것입니다. 다만 그 대가로, 결과인 1/√(r²+l²·ω²)이나 최종 √c/√l이 원래 회로 조건(i≠0이 되는 경계, 분모가 0이 되는 경우 등)에서는 엄밀히 성립하지 않을 수 있다는 점은 감안하셔야 합니다. 실제 물리적으로는 r, l, c > 0이고 결과도 물리적으로 타당한 형태라 문제없어 보이지만, 수학적 엄밀성 측면에서는 "정의역이 넓어진 근사적 결과"라는 꼬리표가 붙어있는 셈입니다. 2026 07.20 Claude AI 답변 TI-Nspire CAS의 | (such that / 조건대입) 연산자는 대입 시점의 수식 형태를 그대로 두고 기호만 치환하는 연산입니다. 대입 후에 처음부터 다시 "실수부/허수부 분리, 유리화" 같은 재간소화를 자동으로 수행하지 않습니다. 이 차이가 지금 보신 결과 차이의 핵심입니다. 첫 번째 경우 (|er/(e·r)| | con_1 and con → 실패) 이 시점의 식은 아직 r + l·ω·i 형태의 복소수 그대로입니다 (i가 살아있음). 여기에 con_1: ω = √(1-c·r²)/(√c·l)을 대입하면, 분모 안에 i · √(1-c·r²) 라는 항이 새로 생깁니다. 문제는 CAS가 √(1-c·r²)이 실수인지(즉 1-c·r² ≥ 0인지) 판단할 근거가 없다는 겁니다. 저장해 두신 con 조건은 c>0, l>0, r>0뿐이고, 1-c·r²≥0이라는 조건은 포함되어 있지 않습니다. 그래서 CAS는 i와 이 무리식을 더 정리(유리화, 실수부·허수부 재결합)하지 못하고 있는 그대로 남겨둡니다. 결과에 여전히 i가 보이는 이유입니다. 두 번째 경우 (결과값 1/√(r²+l²·ω²)에 대입 → 성공) |er/(e·r)| (절댓값/모듈러스) 연산은 그 자체로 이미 "복소수 → 실수" 변환을 완료한 결과입니다. 즉 1/√(r²+l²·ω²)에는 더 이상 i가 없고, 순수하게 r, l, ω로만 이루어진 실수식입니다. 이 식에 ω = con_1을 대입하는 것은 그냥 실수 대수식에 실수 대입하는 것이므로, i와 무리식이 뒤엉키는 문제 자체가 발생하지 않습니다. 그래서 바로 깔끔하게 √c/√l로 정리됩니다. 정리하면 절댓값(모듈러스) 계산은 "이 값들이 실수다"라는 가정을 이미 내부적으로 써서 i를 제거하는 연산입니다. 그 연산을 조건 대입 이전에 해두면, 이후 대입은 단순 실수 대입이라 문제없이 정리됩니다. 반대로 i가 남아있는 식에 무리식을 포함한 조건을 먼저 대입하면, 그 무리식의 실수성/부호에 대한 가정이 없어서 CAS가 i를 소거하는 재간소화를 못 하고 멈춰버립니다. 실용적 팁: 복소식에 조건을 대입해야 할 때는 가능하면 절댓값·실수화(유리화) 등을 먼저 끝내서 i를 없앤 뒤 조건을 대입하거나, 대입 후 결과에 다시 simplify/expand/combine 같은 명령을 한 번 더 걸어주면 (필요한 도메인 조건과 함께) 정리가 되는 경우가 많습니다. 2026 07.19 저도 어림잡아 추측할 뿐이지 정확한 이유를 알지는 못합니다. 질문하신 사진을 그대로 (Gemini 3.5 Flash / ChatGPT / Claude Sonnet 5) AI에 넣어 보니 claude AI 가 제일 합리적인 답변을 주어서 이를 붙여 넣습니다. 2026 07.19 아 그렇네요. 감사합니다. ^^ 2026 04.28