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行列トレース電卓

正方行列のトレース（対角成分の和）を計算し、固有値の和との一致を確認し、トレースの性質を探索し、インタラクティブなヒートマップで対角成分を可視化します。最大10×10の行列に対応しています。

無料で利用可能登録不要2026年2月更新
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例題の行列を試す:

3×3 基本 (tr=15) 3×3 単位行列 (tr=3) 2×2 トレースレス 3×3 分数 (tr=5/2) 4×4 一般 (tr=14)
注意: トレースは正方行列に対してのみ定義されます。1行に1行ずつ入力し、値はカンマまたはスペースで区切ってください。最大10×10まで対応しています。

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行列トレース電卓

行列トレース電卓へようこそ。このツールは、任意の正方行列のトレース（主対角成分の合計）を算出するインタラクティブなツールです。トレースは一見単純ですが、非常に重要な指標です。固有値の合計に等しく、相似変換に対して不変であり、量子力学から機械学習まであらゆる分野に登場します。この電卓では、ステップバイステップの計算、固有値の検証、行列の累乗のトレース、性質の検出、そして対角成分を強調したヒートマップを提供します。

行列のトレースとは何ですか？

n×n 行列 A のトレースは tr(A) と表記され、対角要素の合計として定義されます：

トレースの定義
$$\text{tr}(A) = \sum_{i=1}^{n} a_{ii} = a_{11} + a_{22} + \cdots + a_{nn}$$

正方行列（行数と列数が等しい行列）のみがトレースを持ちます。これは、行列式と並んで行列の最も基本的なスカラー値関数の1つです。

トレースと固有値

トレースの最も注目すべき性質の1つは、固有値との関係です：

トレースと固有値の関係
$$\text{tr}(A) = \lambda_1 + \lambda_2 + \cdots + \lambda_n$$

これは固有値が複素数の場合でも成り立ちます。実行列の場合、虚数部分は必ず打ち消し合い、トレースは実数になることが保証されます。この恒等式は、トレースと固有値の合計がどちらも特性多項式 \(\det(A - xI)\) における \(x^{n-1}\) の係数の負の値に等しいという事実から導かれます。

トレースの主な性質

線形性

トレースは行列空間における線形写像です：

  • \(\text{tr}(A + B) = \text{tr}(A) + \text{tr}(B)\)
  • 任意の定数 c に対して \(\text{tr}(cA) = c \cdot \text{tr}(A)\)

循環性

トレースは行列の積の循環置換に対して不変です：

循環性
$$\text{tr}(ABC) = \text{tr}(BCA) = \text{tr}(CAB)$$

注意：これは一般に tr(ABC) = tr(BAC) であることを意味するわけではありません。あくまで循環的な置換のみが許可されます。

相似不変性

正則行列 P に対して B = P-1AP である場合、tr(B) = tr(A) となります。これにより、トレースは相似不変量となり、基底の選択に依存しない性質であることがわかります。

転置不変性

tr(A) = tr(AT) です。行列を転置しても対角要素は変わらないためです。

フロベニウスノルムとの関係

トレースによるフロベニウスノルム
$$\|A\|_F^2 = \text{tr}(A^T A) = \sum_{i,j} a_{ij}^2$$

トレースの応用

⚗
量子力学
観測可能量の期待値は \(\langle A \rangle = \text{tr}(\rho A)\)（ρは密度行列）で表されます。期待値、量子もつれエントロピー、フィデリティの計算において中心的な役割を果たします。
🌐
一般相対性理論
リッチスカラー R = gμνRμν は、計量に関するリッチテンソルのトレースです。これは時空がどれだけ湾曲しているかを測定します。
📊
機械学習
トレース正則化 tr(WTW) は重みの大きさにペナルティを与え、核ノルム（トレースノルム）は行列補完や低ランク最適化に使用されます。
🎯
統計学
多変量解析において、ランダムベクトルの全分散はその共分散行列のトレースに等しくなります：全分散 = tr(Σ)。

特殊な行列とそのトレース

行列の種類トレースの性質例
単位行列 Intr(I) = ntr(I3) = 3
零行列tr(0) = 0全要素がゼロ
対角行列tr = 対角成分の和tr(diag(2,5,3)) = 10
トレースレス (sl(n))tr(A) = 0パウリ行列、SU(n)生成子
対称行列tr = 実固有値の和すべての固有値が実数
直交行列|tr(A)| ≤ n回転行列
べき等行列tr(A) = rank(A)射影行列
べき零行列すべての k に対して tr(Ak) = 0すべての固有値がゼロ

行列の累乗のトレースとニュートンの恒等式

行列の累乗のトレース tr(A), tr(A²), tr(A³), ... は、固有値スペクトルに関する完全な情報を含んでいます。ニュートンの恒等式を通じて、これらの累乗トレースから特性多項式全体を再構成することが可能です：

累乗トレースの関係式
$$\text{tr}(A^k) = \lambda_1^k + \lambda_2^k + \cdots + \lambda_n^k$$

つまり、トレースの数列 {tr(A), tr(A²), ..., tr(An)} は、行列 A の固有値を完全に決定します。

よくある質問

行列のトレースとは何ですか？

正方行列 A のトレースは tr(A) と表記され、主対角線上の要素の合計です：tr(A) = a11 + a22 + ... + ann。これは正方行列（n×n）に対してのみ定義されます。トレースは、線形代数において最も基本的な行列不変量の1つです。

トレースと固有値にはどのような関係がありますか？

行列のトレースは、その固有値の合計（代数的多重度を含む）に等しくなります：tr(A) = λ1 + λ2 + ... + λn。これは、トレースと固有値の合計がどちらも特性多項式における xn-1 の係数の負の値に等しいためです。

トレースの主な性質は何ですか？

主な性質：(1) 線形性: tr(aA + bB) = a·tr(A) + b·tr(B)。 (2) 転置不変性: tr(A) = tr(AT)。 (3) 循環性: tr(ABC) = tr(BCA) = tr(CAB)。 (4) 相似不変性: tr(P-1AP) = tr(A)。 (5) tr(ATA) = 全要素の二乗和 = ‖A‖²F (フロベニウスノルムの二乗)。

線形代数においてトレースが重要なのはなぜですか？

トレースは相似不変量であり、基底変換によって変化しません。行列式と並んで、トレースは線形変換の性質を特徴づけます。物理学では量子力学（期待値）、一般相対性理論（リッチスカラー）、統計力学（分配関数）に登場します。機械学習では正則化やカーネル法で使用されます。

トレースレス行列とは何ですか？

トレースレス行列とは tr(A) = 0 となる行列のことで、対角成分の合計がゼロであることを意味します。トレースレス行列はリー代数 sl(n) を構成し、理論物理学や微分幾何学において中心的な役割を果たします。すべての行列は、A = (tr(A)/n)I + B として分解でき、B はトレースレス部分となります。

行列のトレースはどのように計算しますか？

トレースの計算手順：(1) 主対角成分 a11, a22, ..., ann（行番号と列番号が等しい要素）を特定します。(2) それらを加算します：tr(A) = a11 + a22 + ... + ann。例えば、[[1,2],[3,4]] の場合、トレースは 1 + 4 = 5 となります。

追加リソース

このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合：

"行列トレース電卓"（https://MiniWebtool.com/ja/行列トレース電卓/）、MiniWebtool、https://MiniWebtool.com/

miniwebtool チーム作成。更新日: 2026年2月21日

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