行列指数関数電卓
行列指数関数を使って線形微分方程式系を調べられます。MiniWebtoolの行列指数関数計算ツールは e^(At) を評価し、初期ベクトルに適用できます。数値計算法の詳細と位相平面上の流れの可視化も表示します。
使い方がわからないときはAIに聞く
下に正方行列 A、時刻 t、必要なら初期ベクトルを入力すると、e^(At)、x(t)、位相平面上の流れを求めます。
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行列指数関数電卓
行列指数関数電卓は、同次線形システム \(x'(t)=Ax(t)\) の状態遷移行列である \(e^{At}\) を計算します。このツールは、線形代数、制御理論、微分方程式、マルコフ連鎖の生成、および定数行列が連続時間の発展を駆動するあらゆるモデルのために設計されています。
一目でわかる
行列指数関数電卓は、最大6×6の正方行列と指定した時刻tについてe^(At)を計算します。初期ベクトルx(0)に結果を適用して、線形系x'(t) = Ax(t)を解くこともできます。
| 機能 | できること | 向いている用途 |
|---|---|---|
| 入力項目 | 行列Aを各行ごとに入力し、正または負の時刻tと、任意で行列の各行に対応する初期ベクトルx(0)を入力します。 | 線形系の順方向または逆方向の時間発展を調べるとき |
| 行列の大きさ | 重複固有値を持つ対角化不可能な行列を含め、最大6×6の正方行列に対応します。 | ジョルダンブロックや重複固有値の問題向け |
| 数値計算法 | 打ち切りテイラー級数ではなく、13次パデ近似によるスケーリング・二乗法を使います。 | 結果の計算方法を確認するとき |
| 常微分方程式の解 | x(0)を指定するとx(t) = e^(At)x(0)を表示します。トレースの恒等式det(e^(At)) = e^(tr(A)t)も示します。 | 定数係数系の初期値問題を解くとき |
| 2×2の位相平面表示 | 2×2行列では、トレース、行列式、固有値から系を分類し、状態遷移の時間変化をアニメーションで示します。 | 2次元線形系の直観を養うとき |
| 級数表示とコピー | I + At + (At)²/2! + ...の各項の寄与を示し、行列と解ベクトルをコピーできます。 | 結果をレポートやノートに移すとき |
行列指数関数の意味
スカラー値 \(a\) の場合、指数関数 \(e^{at}\) は \(x'=ax\) を解きます。正方行列 \(A\) の場合も、数値の累乗を行列の累乗に置き換えることで同様の考え方が適用されます。
結果は、\(A\) の各要素を単に指数関数にすることでは得られません。累乗 \(A^2,A^3,\ldots\) における行列の乗算は、変数間の結合を捉えており、これこそが線形常微分方程式システムが必要とするものです。
線形常微分方程式システムの解決
\(A\) が定数であり、\(x(0)=x_0\) である場合、初期値問題の解は次のようになります。
これが、\(e^{At}\) がしばしば状態遷移行列や基本行列解と呼ばれる理由です。各列は、標準基底状態が時間 \(t\) の後にどこへ移動するかを示しています。
行列指数関数電卓の使い方
- 行列 A を入力します。 各要素の間にスペースまたはカンマを使用し、1行に1行ずつ入力します。
- 時間 t を選択します。 前方への発展には正の値を、後方への発展には負の値を使用します。
- 常微分方程式を解く場合は x(0) を追加します。 ベクトルの要素数は、行列の次元数と同じである必要があります。
- 計算して確認します。 \(e^{At}\)、オプションの \(x(t)\)、トレース恒等式、および A が 2×2 の場合は 2D アニメーションを確認します。
数値計算法
この電卓は、13次パデ近似を伴うスケーリング・アンド・スクエアリング法を使用しています。具体的には、まず \(At\) をより小さな行列にスケーリングし、有理近似を評価した後、元の時間スケールに戻るために結果を繰り返し二乗します。これは、単にテイラー級数を打ち切るよりも安定しています。
重要な恒等式:体積スケーリング
行列指数の行列式には、簡潔なトレース公式があります。
2Dシステムの場合、これはフローの下での面積スケーリングを表し、3Dシステムの場合は体積スケーリングを表します。負のトレースは体積を収縮させる傾向があり、正のトレースは体積を拡大させます。
このツールを使用する場面
| ユースケース | 入力するもの | 確認できること |
|---|---|---|
| 線形常微分方程式システム | 行列 \(A\)、時間 \(t\)、初期ベクトル \(x(0)\) | \(e^{At}\) および \(x(t)=e^{At}x(0)\) |
| 状態遷移分析 | 行列 \(A\) および時間 \(t\) | フローの下で基底ベクトルがどのように移動するか |
| 2D 相平面の直感的理解 | 2×2 行列およびオプションの初期点 | 固有値分類、ベクトル場、基底の動き、および軌道 |
| 制御またはシステムモデル | 連続時間システム行列 | 選択したタイムステップにおける遷移マップ |
FAQ
電卓は対角化不可能な行列を処理できますか?
はい。パデ法は \(e^{At}\) を直接計算するため、対角化を必要としません。ジョルダン細胞や重複する固有値も、数値が安定限界内にある限り有効な入力です。
なぜ ||At|| に制限があるのですか?
\(\|At\|_1\) の値が非常に大きいと、指数要素が膨大になったり、浮動小数点オーバーフローが発生したりする可能性があります。電卓は保守的な境界を維持することで、誤解を招く無限大ではなく、ブラウザで信頼できる結果をユーザーに提供します。
記号的な数式は生成されますか?
このツールは、数値的な行列指数および常微分方程式の状態値に焦点を当てています。記号的な閉形式、対角化、およびジョルダン標準形のワークフローについては、専用の固有値またはジョルダン標準形電卓を使用してください。
このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合:
"行列指数関数電卓"(https://MiniWebtool.com/ja/行列指数関数電卓/)、MiniWebtool、https://MiniWebtool.com/
by miniwebtool チーム. 更新日: 2026年4月24日
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