「行列式の性質」では,一般の行列式に対して成り立つ性質を見ていくことにします！ 行列式を求める方法として別記事でサラスの公式や余因子展開を用いる方法などを紹介しましたが, 今回の性質と組み合わせれば簡単に行列式を求める際に非常に強力な武器になります.

「像(Image)と核(Kernel)」では,試験にも頻出の像と核について定義とその像と核を求めることをやっていこうと思います. 苦手としている方が多い分野でもありますので,図多めに丁寧に解説していこうと思います

「直交行列と直交変換」では,直交行列という様々な場面で登場する行列を紹介し,その直交行列を使った線形変換である直交変換を紹介していきます！

「いろいろな行列」では,単位行列や零行列のように特別に名前のついた行列がいくつかありますのでそのうちの 正方行列と転置行列を紹介します.

「表現行列➂」では,「表現行列②」で行った基底変換行列を用いて表現行列を計算する方法を線形変換という線形写像に置き換えてやっていくことにしましょう. 「表現行列②」の内容がしっかりできていれば今回の内容はすんなり入ってくると思いますので,ぜひ復習してから望むと良いでしょう

「和空間と共通部分」では,ベクトル空間の部分空間の中でも特別に名前のついている和空間と共通部分について扱っていきます.和空間や共通部分は後に次元を求める際に頻出の問題になりますのでここでどんなものかおさえておきましょう！

「rankと一次独立性」では,rankを用いて一次独立かどうかを判定していくということをやっていこうと思います. この記事は「同次連立一次方程式と一次独立性」と非常に関連があるのでそちらの記事も参考にして学習を進めるとより理解が深まります

単元：「行列」 で出てきた定理の証明集です!!

「行列の小行列式と余因子」では,n次正方行列の行列式を求める方法である行列式の余因子展開 を行う準備として行列の小行列式と余因子を計算できるようにしていきましょう！

「線形写像とは」では、写像の中でも扱いやすい線形写像という写像について扱っていこうと思います。線形写像とはベクトル空間からベクトル空間への写像で和とスカラー倍の2つの演算を保存するものです！