グラムシュミット電卓

グラム・シュミットの過程を使用して、線形独立なベクトル集合を正規直交化します。ステップごとの投影、直交基底および正規直交基底、直交性の検証、およびインタラクティブなベクトルの可視化を提供します。

グラムシュミット電卓

グラムシュミット電卓へようこそ。このツールは、古典的なグラム・シュミットの過程を用いて、線形独立なベクトルの集合を正規直交化する包括的な線形代数ツールです。ステップごとの詳細な投影計算、直交基底と正規直交基底の両方の出力、インタラクティブなベクトルの可視化、および直交性の検証結果を提供します。学生、教育者、エンジニア、およびベクトル空間を扱うすべての方に最適です。

グラム・シュミットの直交化法とは？

グラム・シュミットの直交化法（ヨルゲン・ペダーセン・グラムとエルハルト・シュミットにちなんで命名）は、内積空間におけるベクトルの集合を正規直交化する方法です。線形独立なベクトルの集合 $\{\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_n\}$ が与えられたとき、この過程は同じ部分空間を張る正規直交系 $\{\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n\}$ を生成します。

アルゴリズム

グラム・シュミット法は、各ベクトルに対して2つの段階で機能します：

直交化： それまでに計算されたすべての直交ベクトルへの投影成分を差し引きます。
正規化： ノルム（長さ）で割って単位ベクトルにします。

グラム・シュミットの直交化公式

$$\mathbf{u}_k = \mathbf{v}_k - \sum_{j=1}^{k-1} \frac{\langle \mathbf{v}_k, \mathbf{u}_j \rangle}{\langle \mathbf{u}_j, \mathbf{u}_j \rangle} \mathbf{u}_j, \qquad \mathbf{e}_k = \frac{\mathbf{u}_k}{\|\mathbf{u}_k\|}$$

ここで $\langle \mathbf{a}, \mathbf{b} \rangle$ は内積（ドット積）を表し、$\|\mathbf{u}\| = \sqrt{\langle \mathbf{u}, \mathbf{u} \rangle}$ はユークリッドノルムを表します。

この電卓の使い方

ベクトルの入力： 線形独立なベクトルを1行に1つずつ入力します。括弧、角括弧、または単なるカンマ区切りの値を使用できます。すべてのベクトルは同じ次元（2〜10）である必要があります。
小数点精度の設定： 結果に表示する小数点以下の桁数（2〜10）を選択します。
正規直交化をクリック： 電卓がグラム・シュミットの全工程を実行し、完全な結果を表示します。
結果の確認： 正規直交基底、インタラクティブな可視化、ステップごとの投影、および直交性の検証を確認します。

結果の理解

直交基底 ($\mathbf{u}_k$)

正規化前の、中間段階の直交ベクトルです。これらのベクトルは互いに垂直ですが、大きさは異なります。直交基底は元のベクトルの整数や有理数の構造を保持するため、理論的な作業ではこちらが好まれることもあります。

正規直交基底 ($\mathbf{e}_k$)

最終的な出力です。互いに垂直（直交）であり、かつ長さが1（正規）であるベクトルです。これはグラム・シュミット法の標準的な出力であり、最も一般的に使用される形式です。

検証テーブル

この電卓は、すべてのペアの内積（異なるペアの場合は0になるはずです）とすべてのノルム（1になるはずです）を計算することで、正規直交性を検証します。これは、計算プロセスが成功したことの数学的証明となります。

QR分解との関係

グラム・シュミット法は、行列のQR分解を計算するための古典的な手法です。入力ベクトルを行列 $A$ の列として配置し、正規直交ベクトルを行列 $Q$ の列として配置すると、以下のようになります：

QR分解

$$A = QR$$

ここで、$Q$ は直交行列（その列は正規直交ベクトル）、$R$ は上三角行列（その成分は投影係数）です。QR分解は、最小二乗問題の解決、固有値の計算、行列の因数分解など、数値線形代数において極めて重要です。

応用分野

分野	用途
数値解析	QR分解、最小二乗問題の解法、数値的安定性
信号処理	直交フィルタバンクの構築、OFDMシステム、ビームフォーミング
コンピュータグラフィックス	正規直交座標系の作成、カメラの向き、法線マッピング
量子力学	ヒルベルト空間の正規直交基底の構築、状態ベクトル
統計学	主成分分析 (PCA)、直交回帰
近似理論	直交多項式（ルジャンドル、チェビシェフ、エルミート）の生成

古典的 vs 修正グラム・シュミット法

この電卓は古典的グラム・シュミット (CGS) アルゴリズムを実装しています。浮動小数点演算を用いた数値計算においては、元のベクトルではなく、部分的に直交化された集合に対して投影を再計算する修正グラム・シュミット (MGS) アルゴリズムの方が、数値的安定性に優れています。ただし、厳密な演算（または高精度計算）においては、両方のアルゴリズムは同一の結果を生成します。

よくある質問

グラム・シュミットの直交化法とは何ですか？

グラム・シュミットの直交化法とは、計量ベクトル空間におけるベクトルの集合を正規直交化するアルゴリズムです。線形独立なベクトルの集合を受け取り、同じ部分空間を張る正規直交系を生成します。各ベクトルからそれ以前のベクトルへの投影成分を差し引くことで直交させ、その後に長さを1に正規化します。

グラム・シュミットの直交化法はなぜ重要なのですか？

グラム・シュミットの直交化法は線形代数の基礎であり、行列のQR分解、最小二乗問題の解決、関数空間（ルジャンドル多項式など）の正規直交基底の構築、信号処理、コンピュータグラフィックス、数値解析など多くの応用があります。正規直交基底はベクトルが互いに垂直で長さが1であるため、多くの計算を大幅に簡略化できます。

直交ベクトルと正規直交ベクトルの違いは何ですか？

直交ベクトルは互いに垂直（内積がゼロ）ですが、大きさは任意です。正規直交ベクトルは、直交していることに加えて、すべて長さが1（ノルム = 1）であるベクトルのことです。グラム・シュミットの過程では、まずベクトルを直交させ、次にそれらを正規化して正規直交系を作成します。

入力ベクトルが線形従属である場合はどうなりますか？

入力ベクトルが線形従属である場合、グラム・シュミットの過程のどこかの段階で（あるベクトルが以前のベクトルの張る空間内にあるとき）零ベクトルが生成されます。この電卓は線形従属性を検出し、エラーを表示します。この電卓を使用するには、すべての入力ベクトルが線形独立である必要があります。

グラム・シュミット法とQR分解はどのように関係していますか？

QR分解は、行列AをQ（直交行列）とR（上三角行列）に分解します。行列Aの列に対してグラム・シュミット法を適用するとQの列が生成され、投影係数がRの成分となります。この関係により、グラム・シュミット法はQR分解を計算する古典的な手法となっています。

グラムシュミット電卓

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