零空間電卓
MiniWebtoolの零空間計算ツールは、Ax = 0を満たすすべてのベクトルの基底を求めます。分数を正確に扱う行基本変形で自由変数を明らかにし、零化度と階数・零化度定理の確認によって解集合と行列の次元を結びつけます。
使い方がわからないときはAIに聞く
行列を入力すると、Ax = 0 の解の基底、零化次元（nullity）、行簡約の手順、そして厳密な分数による階数・零化次元の検算を求めます。
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零空間電卓
零空間計算機は、同次系 Ax = 0 を解くことで、あらゆる行列の零空間（核）を求めます。最大 8×8 までの行列を入力でき、正確な分数演算、RREF（簡約階段形式）へのステップバイステップのガウス消去法、列の分類（ピボット vs 自由）、および次元定理（ランク・ヌリティ定理）の検証を含む完全な零空間の基底を取得できます。
一目でわかる
零空間電卓は、最大8x8の行列についてAx = 0を満たすすべてのベクトルxの基底を求めます。正確な分数と行基本変形を使い、零化度と階数・退化次数の確認結果を示します。
| 機能 | できること | 向いている用途 |
|---|---|---|
| 行列サイズ | プラス・マイナスの操作で行数と列数を最大8x8まで設定します。整数、小数、1/3や-5/2のような分数を入力できます。 | 一般的な形状の宿題の行列 |
| 正確な分数 | RREFへの行基本変形を分数の厳密計算で行うため、基底ベクトルも分数で表示されます。 | 手計算の解答と比較できる結果 |
| 主変数列と自由変数列 | 各列を主変数列または自由変数列に分類します。各自由変数を順に1にすると、基底ベクトルが1つずつ得られます。 | 各基底ベクトルの求め方を確認 |
| 零化度と階数 | 零化度を表示し、rank(A) + nullity(A) = n（列数）を検証します。 | 階数・退化次数定理と結果を照合 |
| 手順ビューアー | ガウス消去法の手順を再生するか、前後に移動できます。 | 消去の順序を学ぶ |
| 行列の例 | 3x4、2x4、3x3単位行列（自明な零空間）、横長の2x5、縦長の4x3、分数を含む行列のプリセットがあります。 | 自明な零空間と自明でない零空間を比較 |
行列の零空間とは？
\(m \times n\) 行列 \(A\) の零空間（核またはカーネルとも呼ばれる）は、次を満たす \(\mathbb{R}^n\) 内のすべてのベクトル \(\mathbf{x}\) の集合です。
$$A\mathbf{x} = \mathbf{0}$$
集合として記述すると: \(\text{Null}(A) = \{ \mathbf{x} \in \mathbb{R}^n : A\mathbf{x} = \mathbf{0} \}\) となります。零空間は常に \(\mathbb{R}^n\) の部分空間であり、ゼロベクトルを含み、加法とスカラー倍について閉じています。
零空間の求め方
ステップ 1. +/- コントロールを使用するか、クイック例をクリックしてプリセット行列をロードし、行列の行数 (m) と列数 (n) を設定します。
ステップ 2. 行列の値をグリッドに入力します。整数、小数、または 1/3 や -5/2 のような分数を入力できます。Tab、Enter、または矢印キーを使用してセル間を移動できます。
ステップ 3. 「零空間を求める」をクリックします。この電卓はガウス消去法を実行し、行列を簡約行階段形 (RREF) に変換します。
ステップ 4. ピボット列と自由列を特定します。各自由列は、任意の値をとり得る自由変数に対応します。
ステップ 5. 各自由変数について、その変数を 1 とし、他のすべての自由変数を 0 と置いてピボット変数を解きます。得られたベクトルが零空間の基底を形成します。
零空間 vs 列空間
| 性質 | 零空間 (Null Space) | 列空間 (Column Space) |
|---|---|---|
| 定義 | Ax = 0 となるすべての x | Ax = b が解を持つようなすべての b |
| 存在場所 | \(\mathbb{R}^n\) (定義域) | \(\mathbb{R}^m\) (終域) |
| 次元 | 退化次数 = n − ランク | ランク (rank) |
| 導出元 | RREF の自由列 | A のピボット列 |
次元定理 (ランク・ヌリティ定理)
任意の \(m \times n\) 行列 \(A\) に対して:
$$\text{rank}(A) + \text{nullity}(A) = n$$
ランクは RREF におけるピボット列の数であり、退化次数は自由列の数です。これらを合わせるとすべての列数になります。この定理は、線形写像の次元定理としても知られています。
特殊なケース
| シナリオ | 零空間 | 意味すること |
|---|---|---|
| 列フルランク (rank = n) | {0} のみ | 列ベクトルは線形独立であり、Ax = 0 は自明な解のみを持ちます |
| 行数より列数が多い (n > m) | 常に非自明 | 少なくとも n − m 個の自由変数が存在するため、無限の解が存在します |
| 正方の特異行列 | 非自明 | 行列式が 0 であり、線形従属な行または列を持ちます |
| ゼロ行列 | \(\mathbb{R}^n\) 全体 | すべてのベクトルが零空間に含まれます。基底は標準基底です |
零空間の応用
よくある質問
行列の零空間とは何ですか？
行列 A の零空間（または核、カーネル）とは、Ax = 0 を満たすすべてのベクトル x の集合です。これは R^n（n は列数）の部分空間です。零空間は常にゼロベクトルを含み、行列に自由変数がある場合は無限個の非ゼロベクトルを含むこともあります。
零空間はどのように求めますか？
ガウス消去法を使用して行列 A を簡約行階段形 (RREF) に変換します。ピボット列と自由列を特定します。各自由変数について、その変数を 1 とし、他のすべての自由変数を 0 と置いてピボット変数を解きます。得られたベクトルが零空間の基底を形成します。
次元定理（ランク・ヌリティ定理）とは何ですか？
次元定理は、m × n 行列 A に対して、rank(A) + nullity(A) = n（n は列数）が成り立つことを示しています。ランクはピボット列の数であり、退化次数（nullity）は零空間の次元（自由変数の数）です。
零空間が自明であるとはどういう意味ですか？
自明な零空間とは、Ax = 0 の解がゼロベクトル x = 0 のみであることを意味します。これは、すべての列がピボット列である場合（列フルランク）に起こります。これは A の列ベクトルが線形独立であることを意味します。
正方行列でない行列にも零空間はありますか？
はい。どんな行列にも零空間は存在します。m < n の m × n 行列の場合、未知数の数が方程式の数より多いため、必ず自由変数が存在し、零空間は非自明（次元が少なくとも n - m）になります。
このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合：
"零空間電卓"（https://MiniWebtool.com/ja/零空間計算機/）、MiniWebtool、https://MiniWebtool.com/
by miniwebtool チーム. 更新日: 2026-04-10
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