固有値はどのようにして2x2線形系の平衡点を分類しますか？

2x2系 x' = Ax において、原点は A のトレース T と行列式 D によって分類されます。D 0 かつ T^2 > 4D はノード（T 0 なら不安定）、D > 0 かつ T^2 0 なら不安定、T = 0 なら純粋な中心）となります。境界ケースの T^2 = 4D は退化ノードを生じさせます。

常微分方程式系ソルバー

常微分方程式系 x' = Ax を記号的および数値的に解きます。平衡点（サドル、ノード、スパイラル、センター）の自動分類、固有値と固有ベクトルの段階的な導出、一般解と特殊解の表示、そしてアニメーション付きのインタラクティブな相図描画に対応しています（2×2、3×3の線形系および2D非線形系）。

常微分方程式系ソルバー

クイック例：

安定ノード中心（振動子）安定渦状点鞍点重解（退化）振り子ファン・デル・ポール 3×3 3階微分

▦ 2×2 線形 ▦ 3×3 線形 ∿ 2D 非線形

\(\dfrac{d}{dt}\!\begin{pmatrix}x\\y\end{pmatrix} = A \begin{pmatrix}x\\y\end{pmatrix}\) を解きます。ここで \(A\) は実数要素を持つ2×2行列です。

係数行列 A

[

小数（例: 2.5）、負の数（-1）、単純な分数（3/4）を入力できます。

\(\dfrac{d}{dt}\!\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix} = A \begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}\) を解き、固有値、固有ベクトル、および閉じた形式の一般解を表示します。

係数行列 A (3×3)

[

デフォルトは \( s^3 + 6s^2 + 11s + 6 \) のコンパニオン行列で、固有値は \(-1, -2, -3\) となります。

一般的な2D非線形系 \(x' = f(x, y)\), \(y' = g(x, y)\) を数値的に解きます。sin, cos, exp, sqrt などの関数や定数 pi, e を使用できます。

x' = f(x, y)

y' = g(x, y)

閉じた形式の解は計算されません。代わりに高精度の RK4 積分により軌道と相図を生成します。

初期条件と時間範囲

x(0)

y(0)

時間範囲 T

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常微分方程式系ソルバー

常微分方程式系ソルバーは、連立線形および非線形系のためのオールインワン型微分方程式ツールボックスです。2×2または3×3の係数行列を入力すると、この電卓は完全な固有値/固有ベクトル解析を行い、LaTeX形式で閉じた形式の一般解と特殊解を記述し、原点の平衡点を鞍点、ノード、渦状点、または中心として分類し、アニメーション軌道を備えたインタラクティブな相図を描画します。非線形平面系については、任意の右辺 \(f(x,y)\) および \(g(x,y)\) を入力でき、高精度の RK4 相図を生成します。

常微分方程式系とは何ですか？

常微分方程式（ODE）系は、単一の変数（通常は時間 \(t\)）に対する複数の未知関数を、その導関数を通じて関連付けます。最も簡潔な形式では、

\[ \mathbf{x}'(t) = \mathbf{F}(t, \mathbf{x}(t)) , \qquad \mathbf{x} \in \mathbb{R}^n \]

定数行列 \(A\) に対して \(\mathbf{F}(t, \mathbf{x}) = A\mathbf{x}\) である場合、その系は線形かつ自励的です。ここが理論の最も美しい部分であり、長期的な挙動全体が \(A\) の固有値によって決定されます。

線形系の固有値レシピ

\(\mathbf{x}' = A\mathbf{x}\) に対する標準的な手順は以下の通りです：

特性多項式 \(\det(\lambda I - A) = 0\) を計算する。
固有値 \(\lambda_1, \lambda_2, \dots\) を求める。
各固有値について、\((A - \lambda I) v = 0\) を解いて固有ベクトル \(v\) を見つける。
一般解を線形結合として組み立てる： \(\mathbf{x}(t) = c_1 v_1 e^{\lambda_1 t} + c_2 v_2 e^{\lambda_2 t} + \cdots\)。
一般解に初期条件 \(\mathbf{x}(0)\) を代入して、定数 \(c_i\) を決定する。

2×2系の3つのケース

固有値	一般解	相図
異なる実数 \(\lambda_1 \ne \lambda_2\)	\(c_1 v_1 e^{\lambda_1 t} + c_2 v_2 e^{\lambda_2 t}\)	符号が異なれば鞍点、そうでなければノード
共役複素数 \(\alpha \pm i\beta\)	\(e^{\alpha t}[c_1(p\cos\beta t - q\sin\beta t) + c_2(p\sin\beta t + q\cos\beta t)]\)	渦状点 (\(\alpha \ne 0\)) または中心 (\(\alpha = 0\))
重複（重解） \(\lambda_1 = \lambda_2 = \lambda\)	\(c_1 v e^{\lambda t} + c_2 (tv + w) e^{\lambda t}\)	退化ノード

トレース・行列式平面

トレース \(T = a_{11} + a_{22}\) と行列式 \(D = a_{11} a_{22} - a_{12} a_{21}\) を持つ2×2行列の場合、分類全体が1つの図に収まります：

\[ \begin{array}{l} D < 0 \Rightarrow \text{鞍点} \\ D > 0, \; T^2 - 4D > 0 \Rightarrow \text{ノード (} T < 0 \text{ なら安定)} \\ D > 0, \; T^2 - 4D < 0 \Rightarrow \text{渦状点 (} T < 0 \text{ なら安定), } T = 0 \text{ なら中心} \\ T^2 - 4D = 0 \Rightarrow \text{退化ノード（重複固有値）} \end{array} \]

結果パネルに \(T\)、\(D\)、および \(\Delta = T^2 - 4D\) が目立つように表示されるのはこのためです。これら3つの数字だけで平衡点の名前を特定できます。

非線形系と相図

現実世界の多くの常微分方程式は非線形であり、閉じた形式の解を持ちません。このツールでは、局所切断誤差が \(O(h^5)\) であり滑らかなベクトル場のデフォルトの主力手法である4次ルンゲ＝クッタ（RK4）法を用いて、方程式を数値的に積分することでこれらを処理します。

\[ \begin{aligned} k_1 &= f(t_n, y_n) \\ k_2 &= f(t_n + h/2, y_n + h k_1 / 2) \\ k_3 &= f(t_n + h/2, y_n + h k_2 / 2) \\ k_4 &= f(t_n + h, y_n + h k_3) \\ y_{n+1} &= y_n + \tfrac{h}{6}(k_1 + 2k_2 + 2k_3 + k_4) \end{aligned} \]

相図には以下の情報が重ねて表示されます：

13×13グリッドでサンプリングされたベクトル場。各点での流れの方向を示します。
初期条件からの軌道（赤色）。時間の流れを示すオレンジのアニメーションランナー付きです。
リング状の開始点からの複数の流線。ダイナミクスの全体像を示します。
2×2線形系における固有ベクトル軸（破線のシアン）。これらは解が指数関数的に滑り込む不変の方向です。

このソルバーの使い方

モードを選択 — フォーム上部のタブから、2×2線形、3×3線形、または2D非線形を選択します。
係数または方程式を入力。クイック例をクリックして、標準的な系（安定ノード、中心、鞍点、振り子、ファン・デル・ポールなど）を事前入力できます。
初期条件 \((x_0, y_0)\) と 時間範囲 \(T\) を入力します。一般的な \(T\) の値は、振動子の場合は 6–20、急速に減衰する安定な系の倍は 3–6 です。
「計算して視覚化」をクリック。分類、固有値、固有ベクトル、閉じた形式の解（線形モード）、アニメーション相図、および時系列プロットを含む完全な結果ページが表示されます。
軌道を再再生。初期条件曲線をランナーが移動する様子をもう一度見たい場合は、相図の下のボタンを使用してください。

具体例 — 減衰調和振動子

減衰振動子 \(\ddot{x} + 2\zeta \omega \dot{x} + \omega^2 x = 0\) は、\(y = \dot{x}\) と置くことで2次元系として書き換えることができます：

\[ \begin{pmatrix} \dot{x} \\ \dot{y} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ -\omega^2 & -2\zeta\omega \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x \\ y \end{pmatrix} \]

\(\omega = 1\) および \(\zeta = 0.2\)（不足減衰）の場合、行列は \(A = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ -1 & -0.4 \end{pmatrix}\) となります。トレース \(T = -0.4\)、行列式 \(D = 1\)、判別式 \(\Delta = 0.16 - 4 = -3.84 < 0\) となり、固有値 \(-0.2 \pm 0.9798\,i\) を持つ安定渦状点が得られます。軌道は原点に向かって渦を巻き、時系列は指数関数的に減衰する正弦波を示します。

応用例

機械系 — 連結されたばね質点系、振り子、ジャイロスコープ。
電気回路 — RLC回路、オペアンプフィルタ、状態空間制御。
個体群動態 — ロトカ＝ヴォルテラ捕食者・被食者モデル、競合種、疫学（SIR, SIS）。
化学反応速度論 — 反応ネットワーク、ベロウソフ・ジャボチンスキー振動子。
神経科学 — フィッツフュー・南雲モデル、ホジキン・ハクスリーの簡略化。
制御理論 — 線形化されたプラントモデル、オブザーバ設計、安定余裕。

ヒントと注意点

軌道がすぐに発散してしまう場合は、時間範囲 T を短くしてください。不安定な系は数ユニットの時間で表示範囲をオーバーフローする可能性があります。
重複固有値の場合、ソルバーは \((A - \lambda I)w = v\) を解いて一般化固有ベクトル \(w\) を自動的に見つけるため、手動作業なしで \(tv\) 項が得られます。
非線形系では、ベクトル場の矢印によって原点以外の平衡点もシアンの点として表示されます。ベクトル場の大きさがゼロになる領域に注目してください。
3×3系では相図は表示されませんが（3Dを2Dページで表示するのは困難なため）、閉じた形式の解と安定性の判定は適用されます。
初期条件と時間範囲は分類とは無関係です。これらを変えても赤色の軌道が変わるだけで、固有値による判定結果は変わりません。

よくある質問

常微分方程式系とは何ですか？

常微分方程式（ODE）系は、単一の独立変数（通常は時間）に対する複数の未知関数の導関数を関連付ける連立方程式のセットです。古典的な形式は \( \mathbf{x}'(t) = F(t, \mathbf{x}(t)) \) で、\( \mathbf{x} \) は状態ベクトル、\(F\) はベクトル場です。線形系は \( \mathbf{x}' = A\mathbf{x} + \mathbf{b} \) と簡潔に記述でき、その挙動は係数行列 \(A\) の固有値によってほぼ完全に決定されます。

固有値はどのようにして2×2線形系の平衡点を分類しますか？

2×2系 \( \mathbf{x}' = A\mathbf{x} \) において、原点は \(A\) のトレース \(T\) と行列式 \(D\) によって分類されます：\(D < 0\) は鞍点（不安定）、\(D > 0\) かつ \(T^2 > 4D\) はノード（\(T < 0\) なら安定、\(T > 0\) なら不安定）、\(D > 0\) かつ \(T^2 < 4D\) は渦状点（\(T < 0\) なら安定、\(T > 0\) なら不安定、\(T = 0\) なら純粋な中心）となります。境界の \(T^2 = 4D\) は退化ノードを生じさせます。

固有値が複素数の場合、閉じた形式の解はどのようになりますか？

A が共役複素数固有値 \( \alpha \pm i\beta \) と複素固有ベクトル \( v = p + iq \) を持つ場合、実一般解は \( \mathbf{x}(t) = e^{\alpha t} \left[ c_1 (p \cos\beta t - q \sin\beta t) + c_2 (p \sin\beta t + q \cos\beta t) \right] \) となります。指数項 \(e^{\alpha t}\) が振幅（増幅、減衰、または一定）を制御し、正弦および余弦項が回転を処理します。

行列に重解（重複固有値）がある場合はどうなりますか？

行列が重複固有値 \(\lambda\) を持ち、線形独立な固有ベクトル \(v\) が1つしかない場合、 \( (A - \lambda I) w = v \) を解く一般化固有ベクトル \(w\) も必要になります。このとき一般解は \( \mathbf{x}(t) = c_1 v e^{\lambda t} + c_2 (tv + w) e^{\lambda t} \) という形式をとります。固有空間が2次元である場合、行列はその不変部分空間上で単位行列のスカラー倍となり、解は \( \mathbf{x}(t) = (c_1 v1 + c_2 v2) e^{\lambda t} \) に簡略化されます。

このツールは非線形系を記号的に解くことができますか？

非線形モードでは、4次ルンゲ＝クッタ（RK4）積分法を使用してシステムを数値的に解き、相図をプロットします。ほとんどの非線形系には閉じた形式の解が存在しないため、これが標準的なアプローチです。平衡点付近の局所的な挙動は、2×2線形モードで処理可能な線形化によって読み取ることができます。固定点でのヤコビ行列を計算し、それを \(A\) として入力してください。

相図とは何ですか？

相図（フェーズポートレート）は、\(x\)–\(y\) 平面における2次元系の解の幾何学的な図です。各解は「軌道」と呼ばれる曲線を描き、軌道の集合とベクトル場の矢印を合わせることで、解が渦を巻いて吸い込まれるのか、鞍点のように離れていくのか、振動するのか、あるいは平衡点に落ち着くのかといった定性的な挙動を明らかにします。相図により、系の全体構造を一目で把握できるようになります。

参考文献

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：

"常微分方程式系ソルバー"（https://MiniWebtool.com/ja/常微分方程式系ソルバー/） MiniWebtool からの引用、https://MiniWebtool.com/

miniwebtool チーム作成。更新日：2026年4月23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。

常微分方程式系ソルバー

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線形系の固有値レシピ

2×2系の3つのケース

トレース・行列式平面

非線形系と相図

このソルバーの使い方

具体例 — 減衰調和振動子

応用例

ヒントと注意点

よくある質問

常微分方程式系とは何ですか？

固有値はどのようにして2×2線形系の平衡点を分類しますか？

固有値が複素数の場合、閉じた形式の解はどのようになりますか？

行列に重解（重複固有値）がある場合はどうなりますか？

このツールは非線形系を記号的に解くことができますか？

相図とは何ですか？

参考文献

微積分:

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