行列式計算・途中式ソルバー

完全分数精度|2×2から8×8正方行列に対応

行列式計算機(途中式表示)

2×2から8×8までの行列式を瞬時に計算。LU分解や余因子展開のステップ別途中式、固有値、トレース、正則性・逆行列の有無まで詳細に解説します。

✨ プリセット:

行列グリッドエディタ

1,1
1,2
1,3
2,1
2,2
2,3
3,1
3,2
3,3

セルをクリックして値を直接編集できます。「2/3」などの分数、小数、負数に対応。矢印キーでセル間を移動できます。

行列式 det(A)1正則(逆行列存在・可逆)
トレース tr(A)1対角成分の和 ∑ A_ii
行列の階数(ランク)3 / 3フルランク(最大階数)
条件数 κ(A)1.73良条件(数値的に安定)

部分ピボット選択付きガウス消去法

ガウス消去法の各行操作をステップごとに追跡します。行交換の符号変化 (-1)^k を記録し、最終的な対角ピボットの積を算出します。

ステップ 1 / 3
初期行列行交換符号因子 (-1)^k: +1

初期行列 A を読み込みました。消去法を開始します。

1
0
0
0
0
-1
0
1
0
最終行列式公式:det(A) = (-1)^k × ∏ U_ii =
det(A) = (-1) × [1 × 1 × -1] = 1
完全分数精度BigInt有理数演算
対応行列サイズ2×2 ~ 8×8
ブラウザ内計算速度1ms未満(完全ローカル)

完全ブラウザ内処理

BigInt有理数演算により、ブラウザメモリ上で浮動小数点の丸め誤差なく高速かつ正確に計算します。

サーバー送信ゼロの安心設計

入力された行列データは端末内でのみ処理され、外部サーバーへの通信は一切発生しません。

実務・研究に直結する出力

LaTeX、Python(NumPy)、MATLAB形式でのコード出力に対応し、レポートや実装にすぐ活用できます。

技術リファレンス・アーキテクチャガイド

行列式計算機&解法ステップ — 技術リファレンス

2×2から8×8までの正方行列の行列式を瞬時に算出。LU分解、余因子展開、サラスの公式による計算過程のステップ表示、固有値積、可逆性(正則行列判定)の検証に対応した高精度ツールです。

行列式計算機&解法ステップ — 技術リファレンス — クライアントサイド完全ローカル実行アーキテクチャ図
行列式計算機&解法ステップ — 技術リファレンス — クライアントサイド完全ローカル実行アーキテクチャ図

主要パラメータと設定項目

正方行列の次数サイズ (N × N グリッド)正方グリッド次数 (2×2 〜 8×8)

行列システムの正方グリッド次数(行数=列数)を指定します。行列式は方程式の数と変数の数が一致する正方行列においてのみ幾何学的・代数的に定義され、初等的な2×2の座標平面から、物理学や工学シミュレーションで多用される8×8の多変数連立系まで対応します。

初期値: 3 × 3
計算手法・分解アルゴリズムアルゴリズム選択 (自動 | LU分解 | 余因子展開 | サラスの公式)

行列式の計算ステップ導出方法を選択します。部分ピボット選択付きLU分解は高次行列をO(n³)の計算量で効率的に処理し、ラプラスの余因子展開は小行列式(小行列)の展開過程を可視化して試験や学習の論証に最適です。サラスの公式は3×3グリッドの対角積による高速計算を提供します。

初期値: 自動 (Auto)
数値精度・有理数分数モード精度表示 (厳密有理数 p/q | 小数 | 科学的表記 | LaTeX)

数値演算の精度を制御します。有理数(分数)モードはBigInt整数シンボリック演算を用いて丸め誤差のない厳密な分数を維持し、小数および科学的表記モードは64ビット浮動小数点数(IEEE 754、有効桁数15〜17桁)の精度で値を表示します。

初期値: 厳密な分数 (p/q)
行列要素の成分係数 A[i,j]有理数スカラー (整数、小数、分数 p/q)

第i行・第j列に配置される個別のスカラー値で、座標の射影や線形方程式の重みを表します。正負の整数、小数、および「-7/3」などの厳密な分数比率を受け付け、幾何学的超体積を規定する空間ベクトルを構築します。

初期値: 単位行列 (Identity Matrix)

現場のベストプラクティス・実践Tips

行入れ替えによる符号反転規則(置換の符号)

行列の任意の2つの行(または列)を入れ替えると、ベクトル空間の向き(オリエンテーション)が反転し、行列式全体に -1 が乗算されます。ガウスの消去法で行を入れ替えた総回数を k とすると、最終的な行列式は (-1)^k に上三角行列の主対角ピボットの積を掛けた値になります。

三角行列・対角行列の主対角積ショートカット

主対角線より上または下の要素がすべて0である行列(上三角行列、下三角行列、対角行列)の場合、複雑な余因子展開を省略できます。行列式の値は、主対角成分の総乗に等しくなります:det(A) = a11 × a22 × ... × ann。

ゼロ要素が多い行・列の選択(余因子展開の効率化)

手計算でラプラスの余因子展開を行う際は、必ず「0」が最も多く含まれる行または列に沿って展開してください。0が含まれる項の小行列計算は丸ごとスキップできるため、疎な行を選ぶことで多段階の手計算を一気に単純化できます。

空間幾何変換における体積拡大率と積の性質

行列式は乗法定理 det(A × B) = det(A) × det(B) を満たします。幾何学的変換や3Dグラフィックスにおいて、複数の回転・拡大縮小・せん断変換を合成した場合、合成空間の体積拡大率は各変換行列の行列式の積に等しくなり、行列式が負の場合は鏡像反転を表します。

よくある落とし穴とトラブルシューティング

⚠️真の0になるはずの行列式で微小な浮動小数点誤差(1e-16 や 0.0000000000000002 など)が表示される

数値精度モードを「厳密な分数 (p/q)」に切り替えてください。2進数の浮動小数点演算(IEEE 754)では、ピボットによる除算処理の過程でごくわずかな丸め誤差が生じます。有理数(分数)モードを使用すると、整数比(分子・分母)によるシンボリック計算が行われ、特異行列の行列式が厳密にゼロとして解決されます。

⚠️すべてのセルに非ゼロの数値を入力しているのに、行列式の計算結果が0になる

行または列の間に線形従属(一次従属)の関係がないか確認してください。いずれかの行が他の行のスカラー倍や加算で構成されている場合(例:第3行 = 2 × 第1行 - 第2行)、空間ベクトルが潰れて体積がゼロとなり、行列式は0(非正則・逆行列が存在しない状態)になります。

⚠️表データやLaTeX形式の行列を貼り付けた際に入力次元エラーが発生する

貼り付けたデータの行数と列数が完全に一致する「正方行列」であることを確認してください。パーサーは括弧やカンマ、空白を自動除去しますが、正方行列以外の長方行列では数学上、行列式を定義することができません。

よくある質問 (FAQ)

サラスの公式を使わずに3×3行列の行列式を計算するにはどうすればよいですか?▼

サラスの公式を使用しない場合、第1行に沿ったラプラス余因子展開を用います:det(A) = a11(a22*a33 - a23*a32) - a12(a21*a33 - a23*a31) + a13(a21*a32 - a22*a31)。あるいは、部分ピボット選択付きガウス消去法により主対角線より下を0にした上三角行列へ変形し、主対角成分の積に行の入れ替え回数 k に応じた符号因子 (-1)^k を掛けることでも効率的に算出できます。

行ベクトルが線形従属(一次従属)の場合、なぜ行列式は0になるのですか?▼

幾何学的に、行列式は行ベクトルまたは列ベクトルが張る平行多面体の符号付き超体積を表します。行同士が線形従属である場合、少なくとも1つのベクトルが他のベクトルが張る部分空間上に存在するため(3次元空間の3つのベクトルが同一平面上に潰れている状態など)、囲まれる体積が0になります。代数学的には、行基本変形を行うとすべての成分が0の行が生成され、対角ピボットの積が0となるためです。

ガウスの消去法(行基本変形)を行うと、行列式の値はどのように変化しますか?▼

行基本変形が行列式に与える影響は3つの基本原則に従います:①ある行に他の行のスカラー倍を加減しても行列式の値は変化しません、②任意の2つの行を入れ替えると行列式は -1 倍されます、③ある行全体を定数 c 倍すると行列式も c 倍されます。したがって、行のスカラー倍を用いずに行加減と行の入れ替え回数 k のみを追跡して上三角行列に変形すれば、行列式は (-1)^k × (上三角行列の主対角成分の総乗) として正確に求まります。

余因子展開とLU分解の計算量(アルゴリズム効率)にはどのような違いがありますか?▼

ラプラスの余因子展開の計算量は階乗オーダー O(N!) であり、10×10の行列では約362万8800回の演算を要するため、5×5を超える行列では実用的な計算が困難になります。一方、ガウス消去法に基づくLU分解は多項式オーダー O(N³) で動作し、10×10の行列でも1,000回未満の演算ステップで高速に解を導出できるため、現代の科学計算や工学シミュレーションにおける標準アルゴリズムとなっています。

固有値は行列式や逆行列の存在性(正則性)とどのように関係していますか?▼

任意の正方行列の行列式は、その行列のすべての固有値の積に正確に一致します:det(A) = λ1 × λ2 × ... × λn。行列が正則(逆行列が存在する)であるための必要十分条件は det(A) ≠ 0 であり、これは固有値に0が含まれないことを保証します。もし det(A) = 0 の場合、0を固有値に持つため核(カーネル)が存在し、非ゼロベクトルがゼロベクトルに潰されるため、数学的に逆行列を定義することができなくなります。

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