線型解析リファレンス7 (情報科学1回生用) 12.固有値 2014 年版 (::::::::::: K=Cとする) 全体の倍率(行列式)から個々の倍率へ M ∈ Mn , x(̸= 0) ∈ V n , ∃α ∈ C, ; M x = αx のとき、α を M の固有値 eigenvalue (proper value), x を M の α に対する 固有ベクトル eigenvector という。M の固有値全体をスペクトル spectrum といい、 σ(M ) と かく。E(M, α) ≡ {x|M x = αx} は、部分空間となり, α の固有空間 eigenspace と呼ばれる。 定理 12.1. σ(M − α1n ) = σ(M ) − α ≡ { λ − α | λ ∈ σ(M ) }. σ(T −1 M T ) = σ(M ). 定理 12.2. σ(M ) = { α | 固有方程式:det(M − α1n ) = 0 } . 固有値は、重複度を含めて n 個。 定理 12.3. { エルミット ユニタリ } { 行列の固有値は 実数 絶対値 1 } . 異固有値の固有ベクトルは、線型独立. 定理 12.4. ∀M について ∃ ユニタリ U ; M のユニタリ変換 U ∗ M U : 三角行列. 系. 固有値の重複を許して、det M = ∏ λi . べき零行列 (resp. エルミット行列) は、 λi ∈σ(M ) 対角成分 0 (resp. 実数)の三角 (resp. 対角) 行列にユニタリで変換できる。 Cayley-Hamilton の定理. M の固有多項式 P (x) = det(M − x1n ) に対し、P (M ) = 0. ' Jordan 分解定理. ∀M について、∃ 正則 S : S −1 M S が Jordan 標準型: J(α1 , k1 ) αj 1 .. Jordan 細胞 . 特に、固有値が 0 αj 1 J(α , k ) = j j .. .. J(αj , kj ) . すべて異なる場合には、 . . .. αj 1 S −1 M S は対角にできる . (kj 次行列) αj J(αm , km ) (αj は固有値) & 13.スペクトル分解 spectral decomposition $ % 1 次元からの再構成 ∃ ユニタリ U ; U ∗ M U : 対角行列 なら対角化可能という。 M : 正規行列 normal matrix ⇌ M M ∗ = M ∗ M 定理 13.1. M :正規 ⇔ デカルト分解 M = A + iB において, A と B が可換 ⇔ M :対角化可能. 正規行列の異固有値の固有ベクトルは直交する。 ∑ ∑ 正規 M の スペクトル分解. ∃Ei ;射影 , Ei Ej = 0, Ei = 1, M = αi Ei (αi ∈ σ(M )) 単位の分解 ∏ ∑ α ̸=α (M − αj ) 特に、f :連続関数のとき、 f (M ) = f (αi )Ei . スペクトル射影は、Ei = ∏ i j . αi ̸=αj (αi − αj ) functional calculus rank Ei ≡ 1 のとき、既約スペクトル分解 といおう(このとき、射影 Ei の固有値 1 の単位固有ベクトル xi に ついて Ei = xi ⊗ xi とかける)。これは常に可能だが分解は一意的ではない。 主軸問題. 既約スペクトル分解においては、Ei = xi ⊗ xi (xi は固有値 αi に対する単位固有ベクトル)で、Ei y ̸= 0 ∑ Ei y について xi は の単位スカラー倍. {xi } は CONS で、U = i xi ⊗ ei に対し、U ∗ M U で対角化. ∥Ei y∥ Courant-Fisher のミニマックス定理. A = A∗ ∈ Mn , σ(A) = {λi ↓} のとき λk = max min Vk x∈V k x̸=0 ⟨Ax, x⟩ = min ⟨x, x⟩ V n−k+1 max x∈V n−k+1 x̸=0 ⟨Ax, x⟩ . (V k : k 次元部分空間) ⟨x, x⟩ Sylvester 判定法. :A = A∗ について、A > 0(正定値) ⇐⇒ det Ak > 0 (∀k ≤ n) また、A < 0 ⇐⇒ (−1)k det Ak > 0 (∀k ≤ n) 主小行列 principal minor Ak = a11 .. . ak1 ··· .. . a1k .. . · · · akk
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