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ヤコビ行列電卓

多変数ベクトル値関数のヤコビ行列を計算します。F(x,y) = (x²+y, xy) のような変換コンポーネントを入力すると、すべての偏微分を含む完全なヤコビ行列、行列式、固有値、MathJaxによるステップバイステップの解説、および変換が空間をどのように歪ませるかを示す対話型のグリッド変形ビジュアライゼーションを表示します。

ヤコビ行列電卓
例:
成分を ; で区切ってください  |  構文: x^2, sin(x), cos(y), exp(x), ln(x), sqrt(x), pi, e  |  指数には ^、乗算には * を使用します
カンマ区切り、例: x, y または r, t
各変数に対応する座標
ヤコビ行列のプレビュー
関数の成分と変数を入力してプレビューを表示

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ヤコビ行列電卓

ヤコビ行列計算機は、あらゆるベクトル値多変数関数のヤコビ行列を計算します。\(F(x,y) = (x^2 + y,\; xy)\) のような変換成分を入力し、変数を指定し、必要に応じて特定の評価点を入力してください。このツールは、記号的なヤコビ行列、行列式、固有値、MathJax によるステップバイステップの解決策を返します。2×2 の場合には、線形変換が空間をどのように引き伸ばし、回転させ、せん断するかを示すインタラクティブなグリッド変形の可視化も表示されます。

ヤコビ行列とは?

ベクトル値関数 \(\mathbf{F}: \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m\) のヤコビ行列とは、すべての1階偏微分を並べた \(m \times n\) 行列のことです。

$$J = \begin{pmatrix} \frac{\partial F_1}{\partial x_1} & \cdots & \frac{\partial F_1}{\partial x_n} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \frac{\partial F_m}{\partial x_1} & \cdots & \frac{\partial F_m}{\partial x_n} \end{pmatrix}$$

ヤコビ行列は、特定の点の近傍における関数の最良の線形近似を表します。多変数ベクトル値関数における微分の概念を一般化したものです。

主要な概念

ヤコビ行列
すべての偏微分 ∂Fᵢ/∂xⱼ の m×n 行列。行列形式の全微分です。
行列式
正方行列 J の場合: det(J) は局所的な面積/体積の倍率と向きの変化を測定します。
逆関数定理
ある点で det(J) ≠ 0 であれば、その関数はその点で局所的に逆関数を持ちます。
変数変換
積分において: dA' = |det(J)| dA は座標の伸び縮みを補正します。

ヤコビ行列式

ヤコビ行列が正方行列(\(m = n\))の場合、その行列式は深い幾何学的意味を持ちます。

det(J)幾何学的意味
det(J) > 0向きを保存、面積を det(J) 倍に拡大拡大、回転
det(J) < 0向きを反転、面積を |det(J)| 倍に拡大鏡映
det(J) = 0特異的 — 次元の消失、局所的に逆関数を持たない低次元への射影
|det(J)| = 1面積/体積を保存(等長写像または回転)回転行列

一般的な座標変換

変換写像ヤコビ行列式
極座標 → 直交座標\(x = r\cos\theta,\; y = r\sin\theta\)\(r\)
円柱座標 → 直交座標\(x = r\cos\theta,\; y = r\sin\theta,\; z = z\)\(r\)
球面座標 → 直交座標\(x = r\sin\phi\cos\theta,\; y = r\sin\phi\sin\theta,\; z = r\cos\phi\)\(r^2 \sin\phi\)
α による 2D 回転\(x' = x\cos\alpha - y\sin\alpha,\; y' = x\sin\alpha + y\cos\alpha\)1
スケーリング\(x' = ax,\; y' = by\)\(ab\)

ヤコビ行列の応用

分野応用ヤコビ行列の役割
多変数微積分積分における変数変換|det(J)| は面積/体積要素のスケーリング係数
ロボティクスロボットアームの運動学関節速度をエンドエフェクタの速度にマッピング
機械学習ノーマライジング・フローdet(J) を用いて変換による確率密度の変化を計算
物理学座標変換テンソル変換則、計量テンソル
最適化ニュートン法(多変数)勾配のヤコビ行列 = ヘッセ行列。収束解析に使用
コンピュータグラフィックステクスチャマッピング、メッシュ変形曲面間のマッピングにおける歪みを測定

ヤコビ行列電卓の使い方

  1. 関数の成分を入力する: ベクトル値関数の各成分をセミコロンで区切って入力します。例えば、\(\mathbf{F}(x,y) = (x^2+y, xy)\) の場合は x^2 + y; x*y と入力します。指数には ^、乗算には * を使い、sin, cos, exp, ln, sqrt などの標準的な関数が使用できます。
  2. 変数を指定する: 変数名をカンマで区切って入力します(例: x, y または r, t)。変数の数によってヤコビ行列の列数が決まります。
  3. 評価点を入力する(任意): ヤコビ行列を数値的に評価するための座標値を入力します。pie などの定数も使用可能です。
  4. 「ヤコビ行列を計算」をクリックする: 記号的なヤコビ行列、すべての偏微分、行列式(正方行列の場合)、固有値、およびステップバイステップの解決策が表示されます。
  5. 可視化を確認する: 2×2 のヤコビ行列の場合、行列が元のグリッド、単位円、および基底ベクトルをどのように変換するかを示すインタラクティブなグリッド変形を表示できます。「グリッド」、「単位円」、「両方表示」を切り替えて確認できます。

計算例: 極座標

極座標から直交座標への変換 \(F(r, \theta) = (r\cos\theta,\; r\sin\theta)\) のヤコビ行列を求めます。

ステップ 1: 偏微分を計算します: \(\frac{\partial F_1}{\partial r} = \cos\theta\), \(\frac{\partial F_1}{\partial \theta} = -r\sin\theta\), \(\frac{\partial F_2}{\partial r} = \sin\theta\), \(\frac{\partial F_2}{\partial \theta} = r\cos\theta\)。

ステップ 2: 組み立てます: \(J = \begin{pmatrix} \cos\theta & -r\sin\theta \\ \sin\theta & r\cos\theta \end{pmatrix}\)

ステップ 3: 行列式: \(\det(J) = r\cos^2\theta + r\sin^2\theta = r\)。 これが、極座標における面積要素が \(r\,dr\,d\theta\) となる理由です。

他の概念との関係

ヤコビ行列は、数学における多くの基本概念と結びついています。

FAQ

ヤコビ行列とは何ですか?
ヤコビ行列とは、ベクトル値関数のすべての1階偏微分を並べた行列のことです。R^n から R^m への関数 F の場合、ヤコビ行列は m 行 n 列の行列となり、その (i,j) 成分は第 i 出力変数の第 j 入力変数による偏微分となります。これは、ある点の近くにおける関数の最良の線形近似を表し、多変数微積分、微分方程式、および応用数学の多くの分野で不可欠なものです。
ヤコビ行列式は何を表していますか?
ヤコビ行列式(正方ヤコビ行列の場合)は、変換によって局所的に面積や体積がどれだけ拡大・縮小されるかを測定します。行列式が 2 であれば面積が2倍になることを意味し、-1 であれば面積は維持されますが向きが反転することを意味し、0 であればその点で変換によって次元が消失することを意味します。積分において、変数を変換する際のスケーリング係数としてヤコビ行列式の絶対値が使用されます。
座標変換においてヤコビ行列はどのように使われますか?
多変数微積分において、重積分の変数を変換する際、ヤコビ行列式はスケーリング係数として現れます。例えば、直交座標から極座標に変換する場合、ヤコビ行列式の絶対値 |r| を掛ける必要があり、おなじみの面積要素 r dr dθ が得られます。これは、座標写像の下で微小な面積要素や体積要素がどのように変化するかを考慮したものです。
ヤコビ行列とヘッセ行列の違いは何ですか?
ヤコビ行列はベクトル値関数の1階微分の行列(R^n から R^m への写像)です。ヘッセ行列はスカラー値関数の2階微分の行列(R^n から R への写像)です。スカラー関数 f のヘッセ行列は、その勾配のヤコビ行列に等しくなります(H(f) = J(∇f))。ヤコビ行列は変換が空間をどのように引き伸ばすかを記述し、ヘッセ行列は曲面の曲がり具合(曲率)を記述します。
ヤコビ行列が正則(逆行列を持つ)になるのはいつですか?
ヤコビ行列がある点で正則になるのは、それが正方行列(m = n)であり、かつ行列式がゼロでないときです。逆関数定理によれば、ある点でヤコビ行列が正則であれば、その関数はその点の近傍で局所的に逆関数を持ち、滑らかな局所的逆関数が存在することを意味します。これは微分トポロジーにおける重要な結果であり、陰関数定理や非線形解析で広く利用されています。

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miniwebtool チーム作成。更新日: 2026-04-08

また、AI 数学ソルバー GPT を使って、自然言語による質問と回答で数学の問題を解決することもできます。

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