固有値と固有ベクトル電卓
詳細なステップバイステップの解決策、特性多項式の導出、インタラクティブな視覚化、および行列の特性分析を使用して、2x2および3x3行列の固有値と固有ベクトルを計算します。
広告ブロッカーにより広告が表示できません
MiniWebtool は広告収益で無料提供しています。このツールが役に立ったら、Premium（広告なし＋高速）をご利用いただくか、MiniWebtool.com を許可リストに追加して再読み込みしてください。
- または Premium（広告なし）にアップグレード
- MiniWebtool.com の広告を許可してから再読み込みしてください
固有値と固有ベクトル電卓
固有値と固有ベクトル電卓へようこそ。これは、2×2 および 3×3 行列の固有値と固有ベクトルを計算するための包括的なツールです。この電卓は、詳細なステップバイステップの解決策を提供し、特性多項式を導出し、行列の特性を分析し、変換の幾何学的構造を視覚化します。線形代数を学ぶ学生、教師、エンジニア、研究者に最適です。
固有値と固有ベクトルとは何ですか？
線形代数学において、固有値と固有ベクトルは、行列がベクトルをどのように変換するかを明らかにする正方行列の基本特性です。固有ベクトルは、行列を掛けても方向が変わらず、定数倍（スケール）だけ変化する 0 でないベクトルです。そのスケーリング係数が対応する固有値です。
ここで：
- A は正方行列 (n×n)
- v は固有ベクトル (0 でないベクトル)
- λ (ラムダ) は固有値 (スカラー)
幾何学的には、固有ベクトルは行列によって表される線形変換の下で方向が変わらない（スケールされるだけ）方向を指します。これにより、複雑なシステムの挙動を理解するのに非常に役立ちます。
固有値の計算方法
固有値を求めるには、特性方程式を解く必要があります：
ステップバイステップのプロセス：
- 行列 (A - λI) を作成： 行列 A から λ 倍の単位行列を引きます
- 行列式を計算： det(A - λI) を求めます。これが特性多項式となります
- 多項式を解く： 行列式を 0 と置いて λ について解きます
- 解が固有値： 特性多項式の各根が固有値となります
例：2×2 行列
2×2 行列の場合、特性多項式は常に 2 次式になります：
固有ベクトルの計算方法
各固有値 λ に対して、次を解くことで対応する固有ベクトルを求めます：
これは同次連立一次方程式です。固有ベクトル v は、(A - λI) の零空間（カーネル）にある任意の 0 でないベクトルです。固有ベクトルは一意的ではなく、固有ベクトルの任意のスカラー倍も同じ固有値の固有ベクトルとなることに注意してください。
この電卓の使い方
- 行列のサイズを選択： 2×2 または 3×3 行列を選択します
- 行列要素を入力： 値（整数、小数、または 1/2 のような分数）を入力します
- 計算をクリック： 電卓が固有値と固有ベクトルを計算します
- 結果を確認： 固有値、固有ベクトル、行列の特性、および視覚化を確認します
- ステップを学習： プロセスを理解するために、詳細なステップバイステップの解決策に従ってください
固有値と固有ベクトルの応用
主成分分析 (PCA)
データサイエンスにおいて、共分散行列の固有ベクトルは次元削減のための主成分を定義します。
量子力学
観測可能量はエルミート演算子の固有値に対応し、固有ベクトルは量子状態を表します。
振動解析
機械系の固有振動数は固有値であり、モード形状は固有ベクトルです。
Google PageRank
PageRank アルゴリズムは、ウェブリンク行列の支配的な固有ベクトルを使用してページをランク付けします。
微分方程式
線形常微分方程式系は、係数行列の固有値と固有ベクトルを使用して解かれます。
画像圧縮
固有顔（Eigenfaces）や特異値分解は、効率的な画像表現のために固有ベクトルを使用します。
固有値の主な性質
- 固有値の和はトレースに等しい： λ₁ + λ₂ + ... + λₙ = trace(A)
- 固有値の積は行列式に等しい： λ₁ × λ₂ × ... × λₙ = det(A)
- 対称行列の固有値は実数： 対称行列の固有値はすべて実数です
- 複素固有値は共役対で現れる： 実行列の場合、複素固有値は a ± bi として現れます
- 固有値 0 は特異性を示す： 行列が特異（正則でない）であることと、0 を固有値に持つことは同値です
行列の定値性
対称行列の場合、固有値によって定値性が決まります：
- 正定値： すべての固有値 > 0
- 半正定値： すべての固有値 ≥ 0
- 負定値： すべての固有値 < 0
- 半負定値： すべての固有値 ≤ 0
- 不定値： 正と負の固有値が混在している
よくある質問
固有値と固有ベクトルとは何ですか？
固有値と固有ベクトルは、線形代数学における基本的な概念です。正方行列 A に対して、固有ベクトル v は、A を掛けても方向が変わらず、定数倍（スケール）だけ変化する 0 でないベクトルです。つまり、Av = λv となります。このスカラー λ を固有値と呼びます。幾何学的には、固有ベクトルは行列によって表される線形変換の下で方向が変わらない（スケールされるだけ）方向を指します。
固有値はどのように求めますか？
固有値を求めるには、1) 行列 (A - λI)（I は単位行列）を作成します。2) 行列式 det(A - λI) = 0 と置いて、特性多項式を得ます。3) この多項式を λ について解きます。その解が行列 A の固有値です。
固有ベクトルはどのように求めますか？
各固有値 λ に対して、同次連立方程式 (A - λI)v = 0 を解くことで固有ベクトルを求めます。これは、(A - λI) の零空間（カーネル）にあるベクトルを見つけることを意味します。その解が固有ベクトルの方向を示します。0 でない任意のスカラー倍も同じ固有値の固有ベクトルとなります。
特性多項式とは何ですか？
行列 A の特性多項式とは、det(A - λI) のことです。ここで λ は変数、I は単位行列です。2×2 行列の場合は 2 次多項式、3×3 行列の場合は 3 次多項式になります。この多項式の根が A の固有値です。
固有値は何に使われますか？
固有値と固有ベクトルは、微分方程式系の解決、データサイエンスにおける主成分分析 (PCA)、Google の PageRank アルゴリズム、量子力学（観測可能量と状態）、工学における振動解析、動的システムの安定性解析、画像圧縮など、数多くの用途があります。
固有値は複素数になることがありますか？
はい、特に対称でない行列の場合、固有値は複素数になることがあります。ただし、対称行列の固有値は常に実数です。実行列の複素固有値は、常に共役な対として現れます。複素固有値は、多くの場合、変換における回転成分を示します。
その他のリソース
このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合は、次のようにしてください：
"固有値と固有ベクトル電卓"（https://MiniWebtool.com/ja/固有値と固有ベクトル電卓/） MiniWebtool からの引用、https://MiniWebtool.com/
by miniwebtool team. 更新日: 2026年1月22日
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。