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크래머의 규칙 = 크라메르 공식 = Cramer's Rule
연립 방정식을 크래머의 규칙(Cramer’s Rule)을 사용하여 풀어 보겠습니다.
\[
\begin{bmatrix}
4 & 5 & 0 \\
2 & 1 & 2 \\
1 & 5 & 2
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x \\
y \\
z
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
2 \\
3 \\
1
\end{bmatrix}
\]
1. 행렬과 열 벡터 정의
- 계수 행렬 \( A \):
\[
A = \begin{bmatrix}
4 & 5 & 0 \\
2 & 1 & 2 \\
1 & 5 & 2
\end{bmatrix}
\]
- 변수 벡터 \( \mathbf{x} \):
\[
\mathbf{x} = \begin{bmatrix}
x \\
y \\
z
\end{bmatrix}
\]
- 상수 벡터 \( \mathbf{b} \):
\[
\mathbf{b} = \begin{bmatrix}
2 \\
3 \\
1
\end{bmatrix}
\]
2. 행렬식 계산
크래머의 규칙을 사용하려면 먼저 계수 행렬 \( A \)의 행렬식 \( D \)를 계산합니다.
\[
D = \begin{vmatrix}
4 & 5 & 0 \\
2 & 1 & 2 \\
1 & 5 & 2
\end{vmatrix}
\]
행렬식 \( D \)는 다음과 같이 계산됩니다:
\[
D = 4 \begin{vmatrix}
1 & 2 \\
5 & 2
\end{vmatrix}
- 5 \begin{vmatrix}
2 & 2 \\
1 & 2
\end{vmatrix}
\quad \cancel{+ 0 \begin{vmatrix}
2 & 1 \\
1 & 5
\end{vmatrix}}
\]
각 소행렬식은 다음과 같습니다:
- \( \begin{vmatrix}
1 & 2 \\
5 & 2
\end{vmatrix} = (1)(2) - (2)(5) = 2 - 10 = -8 \)
- \( \begin{vmatrix}
2 & 2 \\
1 & 2
\end{vmatrix} = (2)(2) - (2)(1) = 4 - 2 = 2 \)
따라서, \( D \)는 다음과 같이 계산됩니다:
\[
D = 4(-8) - 5(2) + 0 = -32 - 10 = -42
\]
3. 각 변수의 행렬식 계산
각 변수 \( x, y, z \)에 대해 \( D_x, D_y, D_z \)를 계산합니다.
\( D_x \) 계산
\( D_x \)는 \( A \)의 첫 번째 열을 상수 벡터 \( \mathbf{b} \)로 대체한 행렬의 행렬식입니다:
\[
D_x = \begin{vmatrix}
2 & 5 & 0 \\
3 & 1 & 2 \\
1 & 5 & 2
\end{vmatrix}
\]
계산 방법은 다음과 같습니다:
\[
D_x = 2 \begin{vmatrix}
1 & 2 \\
5 & 2
\end{vmatrix}
- 5 \begin{vmatrix}
3 & 2 \\
1 & 2
\end{vmatrix}
+ 0 \begin{vmatrix}
3 & 1 \\
1 & 5
\end{vmatrix}
\]
각 소행렬식은 다음과 같습니다:
- \( \begin{vmatrix}
1 & 2 \\
5 & 2
\end{vmatrix} = -8 \) (이미 계산됨)
- \( \begin{vmatrix}
3 & 2 \\
1 & 2
\end{vmatrix} = (3)(2) - (2)(1) = 6 - 2 = 4 \)
따라서 \( D_x \)는 다음과 같이 계산됩니다:
\[
D_x = 2(-8) - 5(4) + 0 = -16 - 20 = -36
\]
\( D_y \) 계산
\( D_y \)는 \( A \)의 두 번째 열을 상수 벡터 \( \mathbf{b} \)로 대체한 행렬의 행렬식입니다:
\[
D_y = \begin{vmatrix}
4 & 2 & 0 \\
2 & 3 & 2 \\
1 & 1 & 2
\end{vmatrix}
\]
계산 방법은 다음과 같습니다:
\[
D_y = 4 \begin{vmatrix}
3 & 2 \\
1 & 2
\end{vmatrix}
- 2 \begin{vmatrix}
2 & 2 \\
1 & 2
\end{vmatrix}
+ 0 \begin{vmatrix}
2 & 3 \\
1 & 1
\end{vmatrix}
\]
각 소행렬식은 다음과 같습니다:
- \( \begin{vmatrix}
3 & 2 \\
1 & 2
\end{vmatrix} = 4 \) (이미 계산됨)
- \( \begin{vmatrix}
2 & 2 \\
1 & 2
\end{vmatrix} = 2 \) (이미 계산됨)
따라서 \( D_y \)는 다음과 같이 계산됩니다:
\[
D_y = 4(4) - 2(2) + 0 = 16 - 4 = 12
\]
\( D_z \) 계산
\( D_z \)는 \( A \)의 세 번째 열을 상수 벡터 \( \mathbf{b} \)로 대체한 행렬의 행렬식입니다:
\[
D_z = \begin{vmatrix}
4 & 5 & 2 \\
2 & 1 & 3 \\
1 & 5 & 1
\end{vmatrix}
\]
계산 방법은 다음과 같습니다:
\[
D_z = 4 \begin{vmatrix}
1 & 3 \\
5 & 1
\end{vmatrix}
- 5 \begin{vmatrix}
2 & 3 \\
1 & 1
\end{vmatrix}
+ 2 \begin{vmatrix}
2 & 1 \\
1 & 5
\end{vmatrix}
\]
각 소행렬식은 다음과 같습니다:
- \( \begin{vmatrix}
1 & 3 \\
5 & 1
\end{vmatrix} = (1)(1) - (3)(5) = 1 - 15 = -14 \)
- \( \begin{vmatrix}
2 & 3 \\
1 & 1
\end{vmatrix} = (2)(1) - (3)(1) = 2 - 3 = -1 \)
- \( \begin{vmatrix}
2 & 1 \\
1 & 5
\end{vmatrix} = (2)(5) - (1)(1) = 10 - 1 = 9 \)
따라서 \( D_z \)는 다음과 같이 계산됩니다:
\[
D_z = 4(-14) - 5(-1) + 2(9) = -56 + 5 + 18 = -33
\]
4. 변수 계산
크래머의 규칙에 따라 각 변수는 다음과 같이 계산됩니다:
\[
x = \frac{D_x}{D} = \frac{-36}{-42} = \frac{36}{42} = \frac{6}{7}
\]
\[
y = \frac{D_y}{D} = \frac{12}{-42} = -\frac{2}{7}
\]
\[
z = \frac{D_z}{D} = \frac{-33}{-42} = \frac{33}{42} = \frac{11}{14}
\]
5. 최종 결과
따라서 주어진 연립 방정식의 해는:
\[
x = \frac{6}{7}, \quad y = -\frac{2}{7}, \quad z = \frac{11}{14}
\]
참고 - https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%81%AC%EB%9D%BC%EB%A9%94%EB%A5%B4_%EA%B3%B5%EC%8B%9D
댓글3
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세상의모든계산기
※ 행렬의 입력 & 계산 - 확장 라이브러리 Matrix Library https://allcalc.org/1843 사용하면...

ㄴ 문제의 행렬식 입력
ㄴ 라이브러리 단축키 지정 (안해도 되는데 안하면 더 복잡하니까...)

ㄴ 역행렬을 통한 풀이 (참조 확인용)

ㄴ i번째 열을 각각 m_c로 치환

ㄴ 각각의 치환된 행렬의 Det(=행렬식)

ㄴ 여인수 전개를 해 볼 경우

ㄴ 최종 결과의 계산
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세상의모든계산기
크래머의 규칙(Cramer’s Rule)은 연립 선형 방정식의 해를 구하는 방법 중 하나로, 몇 가지 중요한 의미와 특성을 가집니다:
1. 선형 대수의 기초 개념: 크래머의 규칙은 행렬, 행렬식(determinant), 선형 변환 등 선형 대수의 기본 개념을 활용합니다. 이는 학생들에게 선형 대수의 기초를 이해하는 데 도움을 줍니다.
2. 해의 존재 조건: 크래머의 규칙은 계수 행렬의 행렬식이 0이 아닐 때 유효합니다. 이는 해가 존재하고 유일하다는 것을 의미합니다. 만약 행렬식이 0이면 해가 존재하지 않거나 무한히 많다는 것을 나타냅니다.
3. 해의 표현: 크래머의 규칙을 통해 각 변수의 해를 행렬식의 비율로 표현할 수 있습니다. 이는 수학적으로 매우 간결한 형태로 해를 도출할 수 있게 해줍니다.
4. 공간적 해석: 크래머의 규칙은 기하학적으로도 해석될 수 있습니다. 3차원에서 세 개의 평면이 만나는 점을 찾아내는 과정으로 생각할 수 있으며, 이 점이 연립 방정식의 해가 됩니다.
5. 컴퓨터 과학 및 공학적 응용: 크래머의 규칙은 컴퓨터 과학과 공학에서 시스템의 해를 찾는 데 사용됩니다. 특히, 작은 시스템에서는 직접 계산으로도 효율적입니다.
6. 교육적 도구: 크래머의 규칙은 학생들이 선형 방정식의 해를 구하는 방법을 배우는 데 유용한 도구로, 다양한 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다.
7. 해의 정수성: 계수 행렬과 상수 벡터가 정수로 이루어져 있다면, 크래머의 규칙을 통해 얻은 해도 정수가 될 수 있는 가능성이 있습니다.
이와 같은 점에서 크래머의 규칙은 수학적 사고를 발전시키고, 연립 방정식의 해를 효과적으로 찾는 방법으로 널리 사용됩니다.
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참고 - [공학용 계산기] 로그의 입력 (log, ln) (feat. 밑 입력이 안되는 계산기는?) https://allcalc.org/14995 2025 11.14 HP-39gII 에 ExistOS 설치하기 https://allcalc.org/38526 2025 11.07 1. 왜 검은색이 아닌 다른 색으로 보일까? (제공된 LUT 필터) 제가 제공해 드린 magenta_lens.cube LUT 필터는 540~560nm(녹색-노란색) 파장대의 색상을 '완전히 제거(검은색으로 만듦)'하는 대신, '다른 색상으로 왜곡/변환'하도록 설계되었습니다. * 원리: LUT(Look-Up Table)는 특정 입력 색상(Input RGB)을 미리 정해진 다른 출력 색상(Output RGB)으로 매핑하는 테이블입니다. 이 LUT는 540~560nm에 해당하는 RGB 값들이 들어오면, 검은색(0, 0, 0)이 아닌, 매우 어둡거나 채도가 낮은 특정 색(예: 어두운 올리브색, 갈색 등)으로 변환하라고 지시합니다. * 의도: * 현실적인 물리 필터 시뮬레이션: 실제 고가의 색약 보정 안경도 특정 파장을 100% 완벽하게 차단하지는 못합니다. 빛의 일부를 흡수하고 일부는 통과시키거나 변환하는데, 이 LUT는 그러한 현실 세계의 필터 효과를 더 비슷하게 흉내 냈을 수 있습니다. * 시각적 정보 유지: 특정 색을 완전히 검게 만들면 그 부분의 형태나 질감 정보가 완전히 사라집니다. 하지만 다른 어두운 색으로 대체하면, 색상 정보는 왜곡되더라도 밝기나 형태 정보는 어느 정도 유지되어 전체적인 이미지가 덜 어색하게 보일 수 있습니다. 결론적으로, 스펙트럼 그림에서 해당 대역의 색이 갑자기 '다른 색으로 툭 바뀌는' 현상은, LUT 필터가 "이 파장대의 색은 앞으로 이 색으로 표시해!"라고 강제적으로 지시한 결과이며, 이것이 바로 이 필터가 작동하는 방식 그 자체입니다. 2. 왜 'Color Vision Helper' 앱은 검은색으로 보일까? 비교하신 'Color Vision Helper' 앱은 노치 필터의 원리를 더 이상적(Ideal)이고 교과서적으로 구현했을 가능성이 높습니다. * 원리: "L-콘과 M-콘의 신호가 겹치는 540~560nm 파장의 빛은 '완전히 차단'되어야 한다"는 개념에 매우 충실한 방식입니다. * 구현: 따라서 해당 파장에 해당하는 색상 정보가 들어오면, 어떠한 타협도 없이 그냥 '검은색(RGB 0, 0, 0)'으로 처리해 버립니다. 이는 "이 파장의 빛은 존재하지 않는 것으로 처리하겠다"는 가장 강력하고 직접적인 표현입니다. 2025 11.06 적용사례 4 - 파장 스펙트럼 https://news.samsungdisplay.com/26683 ㄴ (좌) 연속되는 그라데이션 ➡️ (우) 540 이하 | 구분되는 층(색) | 560 이상 - 겹치는 부분, 즉 540~560 nm 에서 색상이 차단? 변형? 된 것을 확인할 수 있음. 그럼 폰에서 Color Vision Helper 앱으로 보면? ㄴ 540~560 nm 대역이 검은 띠로 표시됨. 완전 차단됨을 의미 2025 11.05 빨간 셀로판지로도 이시하라 테스트 같은 숫자 구분에서는 유사한 효과를 낼 수 있다고 합니다. 색상이 다양하다면 빨강이나, 노랑, 주황 등도 테스트해보면 재밌겠네요. 2025 11.05