私のアプローチでは、最初と 4 番目の方程式を使用します: (行列 A、B、Y を反転できると仮定します)
A . X . Y . B = I (1)
A . X . Y' . B = J (2)
A . X . Y . C . X' . Y' . B = K (3)
A . X' . Y' . B = L (4)
(1)=> X . Y = Inv(A) . I . Inv(B) = M (5) (introducing abbreviation M)
(4)=> X'. Y'= Inv(A) . L . Inv(B) = N' (6) (introducing abbreviation N')
(6)=> Y . X = N (7)
(5)=> X = M . Inv(Y) (8) Inv(Y) is the inverse matrix of Y
(7)=> X = Inv(Y) . N (9)
(9)=> M . Inv(Y) = Inv(Y) . N (10)
(10)=> Y . M = N . Y (11)
(11)=> (y11*m11+y12*m21) = (n11*y11+n12*y21) (12) matrix components have to be equal
(11)=> (y11*m21+y12*m22) = (n11*y21+n12*y22) (13)
(11)=> (y21*m11+y22*m21) = (n21*y11+n22*y21) (14)
(11)=> (y21*m12*y22*m22) = (n21*y12+n22*y22) (15)
(12)=> y11*(m11-n11) +y12*m21 -y21*n12 = 0 (16)
(13)=> y11*m21 +y12*m22 -y21*n11 -y22*n12 = 0 (17)
(14)=> y11*(-n21) +y21*(m11-n22) +y22*m21 = 0 (18)
(15)=> +y12*n21 +y21*m12 +y22*(m22-n22) = 0 (19)
方程式 (16) ~ (19) の解は、ガウスの消去法で求めることができます。Y から、(8) を介して X を計算します。
結果として得られる解は、線形方程式 (16) ~ (19) のセットに解がある場合、一意ではありません。X と Y は、スケーリング係数を掛けて変更できます。