行列の対角化 条件
\bm xA\bm x と表せることに注意しよう。 \begin{bmatrix}x&y\end{bmatrix}\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}x&y\end{bmatrix}\begin{bmatrix}ax+by\\cx+dy\end{bmatrix}=ax^2+bxy+cyx+dy^2 しかも、例えば a_{12}x_1x_2+a_{21}x_2x_1=(a_{12}+a_{21})x_1x_2) のように、 a_{12}+a_{21} の値が変わらない限り、 a_{12} a_{21} を変化させても 式の値は変化しない。したがって、任意の2次形式を a_{ij}=a_{ji} すなわち対称行列 を用いて {}^t\! \bm xA\bm x の形に表せることになる。 ax^2+by^2+cz^2+dxy+eyz+fzx= \begin{bmatrix}x&y&z\end{bmatrix} \begin{bmatrix}a&d/2&f/2\\d/2&b&e/2\\f/2&e/2&c\end{bmatrix} \begin{bmatrix}x\\y\\z\end{bmatrix} 2次形式の標準形 † 上記の は実対称行列であるから、適当な直交行列 によって R^{-1}AR={}^t\! RAR=\begin{bmatrix}\lambda_1\\&\lambda_2\\&&\ddots\\&&&\lambda_n\end{bmatrix} のように対角化される。この式に {}^t\! \bm y \bm y を掛ければ、 {}^t\! \bm y{}^t\! RAR\bm y={}^t\! (R\bm y)A(R\bm y)={}^t\! 行列の対角化 意味. \bm y\begin{bmatrix}\lambda_1\\&\lambda_2\\&&\ddots\\&&&\lambda_n\end{bmatrix}\bm y=\lambda_1y_1^2+\lambda_2y_2^2+\dots+\lambda_ny_n^2 そこで、 を \bm x=R\bm y となるように取れば、 {}^t\! \bm xA\bm x={}^t\! (R\bm y)A(R\bm y)=\lambda_1y_1^2+\lambda_2y_2^2+\dots+\lambda_ny_n^2 \begin{cases} x_1=r_{11}y_1+r_{12}y_2+\dots+r_{1n}y_n\\ x_2=r_{21}y_1+r_{22}y_2+\dots+r_{2n}y_n\\ \vdots\\ x_n=r_{n1}y_1+r_{n2}y_2+\dots+r_{nn}y_n\\ \end{cases} なる変数変換で、2次形式を平方完成できることが分かる。 {}^t\!
行列の対角化 意味
この章の最初に言った通り、こんな求め方をするのにはちゃんと理由があります。でも最初からそれを理解するのは難しいので、今はとりあえず覚えるしかないのです….. 四次以降の行列式の計算方法 四次以降の行列式は、二次や三次行列式のような 公式的なものはありません 。あったとしても項数が24個になるので、中々覚えるのも大変です。 ではどうやって解くかというと、「 余因子展開 」という手法を使うのです。簡単に言うと、「四次行列式を三次行列の和に変換し、その三次行列式をサラスの方法で解く」といった感じです。 この余因子展開を使えば、五次行列式でも六次行列式でも求めることが出来ます。(めちゃくちゃ大変ですけどね) 余因子展開について詳しく知りたい方はこちらの「 余因子展開のやり方を分かりやすく解説! 」の記事をご覧ください。 まとめ 括弧が直線なら「行列式」、直線じゃないなら「行列」 行列式は行列の「性質」を表す 二次行列式、三次行列式には特殊な求め方がある 四次以降の行列式は「余因子展開」で解く
行列 の 対 角 化传播
くるる ああああ!!行列式が全然分かんないっす!!! 僕も全く理解できないや。。。 ポンタ 今回はそんな線形代数の中で、恐らくトップレベルに意味の分からない「行列式」について解説していくよ! 行列式って何? 行列と行列式の違い いきなり行列式の説明をしても頭が混乱すると思うので、まずは行列と行列式の違いについてお話しましょう。 さて、行列式とは例えば次のようなものです。 $$\begin{vmatrix} 1 &0 & 3 \\ 2 & 1 & 4 \\ 0 & 6 & 2 \end{vmatrix}$$ うん。多分皆さん最初に行列式を見た時こう思いましたよね? 何だこれ?行列と一緒か?? そう。行列式は見た目だけなら行列と瓜二つなんです。これには当時の僕も面食らってしまいましたよ。だってどう見ても行列じゃないですか。 でも、どうやらこれは行列ではなくて「行列式」っていうものらしいんですよね。そこで、行列と行列式の見た目的な違いと意味的な違いについて説明していこうと思います! 見た目的な違い まずは、行列と行列を見ただけで見分けるポイントがあります!それはこれです! 行列の対角化 計算. これ恐らく例外はありません。少なくとも線形代数の教科書なら行列式は絶対直線の括弧を使っているはずです。 ただ、基本的には文脈で行列なのか行列式なのか分かるようになっているはずなので、行列式を行列っぽく書いたからと言って、間違いになるかというとそうでもないと思います。 意味的な違い 実は行列式って行列から生み出されているものなんですよね。だから全くの無関係ってわけではなく、行列と行列式には「親子」の関係があるんです。 親子だと数学っぽくないので、それっぽく言うと、行列式は行列の「性質」みたいなものです。 MEMO 行列式は行列の「性質」を表す! もっと詳しく言うと、行列式は「行列の線形変換の倍率」という良く分からないものだったりします。 この記事ではそこまで深堀りはしませんが、気になった方はこちらの鯵坂もっちょさんの「 線形代数の知識ゼロから始めて行列式「だけ」を理解する 」の記事をご覧ください!
行列の対角化 計算
次の行列を対角してみましょう! 5 & 3 \\ 4 & 9 Step1. 固有値と固有ベクトルを求める 次のような固有方程式を解けば良いのでした。 $$\left| 5-t & 3 \\ 4 & 9-t \right|=0$$ 左辺の行列式を展開して、変形すると次の式のようになります。 \begin{eqnarray*}(5-\lambda)(9-\lambda)-3*4 &=& 0\\ (\lambda -3)(\lambda -11) &=& 0 よって、固有値は「3」と「11」です! 次に固有ベクトルを求めます。 これは、「\(A\boldsymbol{x}=3\boldsymbol{x}\)」と「\(A\boldsymbol{x}=11\boldsymbol{x}\)」をちまちま解いていくことで導かれます。 面倒な計算を経ると次の結果が得られます。 「3」に対する固有ベクトルの"1つ"→ \(\left(\begin{array}{c}-3 \\ 2\end{array}\right)\) 「11」に対する固有ベクトルの"1つ"→ \(\left(\begin{array}{c}1 \\ 2\end{array}\right)\) Step2. 対角化できるかどうか調べる 対角化可能の条件「次数と同じ数の固有ベクトルが互いに一次独立」が成立するか調べます。上に掲げた2つの固有ベクトルは、互いに一次独立です。正方行列\(A\)の次数は2で、これは一次独立な固有ベクトルの個数と同じです。 よって、 \(A\)は対角化可能であることが確かめられました ! 線形代数Ｉ/実対称行列の対角化 - 武内＠筑波大. Step3. 固有ベクトルを並べる 最後は、2つの固有ベクトルを横に並べて正方行列を作ります。これが行列\(P\)となります。 $$P = \left[ -3 & 1 \\ 2 & 2 このとき、\(P^{-1}AP\)は対角行列になるのです。 Extra. 対角化チェック せっかくなので対角化できるかチェックしましょう。 行列\(P\)の逆行列は $$P^{-1} = \frac{1}{8} \left[ -2 & 1 \\ 2 & 3 \right]$$です。 頑張って\(P^{-1}AP\)を計算しましょう。 P^{-1}AP &=& \frac{1}{8} \left[ \left[ &=& \frac{1}{8} \left[ -6 & 3 \\ 22 & 33 &=& 3 & 0 \\ 0 & 11 $$ってことで、対角化できました!対角成分は\(A\)の固有値で構成されているのもわかりますね。 おわりに 今回は、行列の対角化の方法について計算例を挙げながら解説しました!
行列の対角化 ソフト
この節では行列に関する固有値問題を議論する. 固有値問題は物理において頻繁に現れる問題で,量子力学においてはまさに基礎方程式が固有値問題である. ただしここでは一般論は議論せず実対称行列に限定する. 複素行列の固有値問題については量子力学の章で詳説する. 一般に 次正方行列 に関する固有値問題とは を満たすスカラー と零ベクトルでないベクトル を求めることである. その の解を 固有値 (eigenvalue) , の解を に属する 固有ベクトル (eigenvector) という. 右辺に単位行列が作用しているとして とすれば, と変形できる. この方程式で であるための条件は行列 に逆行列が存在しないことである. よって 固有方程式 が成り立たなければならない. この に関する方程式を 固有方程式 という. 固有方程式は一般に の 次の多項式でありその根は代数学の基本定理よりたかだか 個である. 重根がある場合は物理では 縮退 (degeneracy) があるという. 固有方程式を解いて固有値 を得たら,元の方程式 を解いて固有ベクトル を定めることができる. この節では実対称行列に限定する. 対称行列 とは転置をとっても不変であり, を満たす行列のことである. 一方で転置して符号が反転する行列 は 反対称行列 という. 特に成分がすべて実数の対称行列を実対称行列という. まず実対称行列の固有値は全て実数であることが示せる. 対角化 - 参考文献 - Weblio辞書. 固有値方程式 の両辺で複素共役をとると が成り立つ. このときベクトル と の内積を取ると 一方で対称行列であることから, 2つを合わせると となるが なので でなければならない. 固有値が実数なので固有ベクトルも実ベクトルとして求まる. 今は縮退はないとして 個の固有値 は全て相異なるとする. 2つの固有値 とそれぞれに属する固有ベクトル を考える. ベクトル と の内積を取ると となるが なら なので でなければならない. すなわち異なる固有値に属する固有ベクトルは直交する. この直交性は縮退がある場合にも同様に成立する(証明略). 固有ベクトルはスカラー倍の不定性がある. そこで慣習的に固有ベクトルの大きさを にとることが多い: . この2つを合わせると実対称行列の固有ベクトルを を満たすように選べる. 固有ベクトルを列にもつ 次正方行列 をつくる.
\; \cdots \; (6) \end{eqnarray} 式(6) を入力電圧 $v_{in}$, 入力電流 $i_{in}$ について解くと, \begin{eqnarray} \left\{ \begin{array} \, v_{in} &=& \, \cosh{ \gamma L} \, v_{out} \, + \, z_0 \, \sinh{ \gamma L} \, i_{out} \\ \, i_{in} &=& \, z_0 ^{-1} \, \sinh{ \gamma L} \, v_{out} \, + \, \cosh{ \gamma L} \, i_{out} \end{array} \right. 行列の対角化 条件. \; \cdots \; (7) \end{eqnarray} これを行列の形で表示すると, 以下のようになります. \begin{eqnarray} \left[ \begin{array} \, v_{in} \\ \, i_{in} \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} \, \cosh{ \gamma L} & \, z_0 \, \sinh{ \gamma L} \\ \, z_0 ^{-1} \, \sinh{ \gamma L} & \, \cosh{ \gamma L} \end{array} \right] \, \left[ \begin{array} \, v_{out} \\ \, i_{out} \end{array} \right] \; \cdots \; (8) \end{eqnarray} 式(8) を 式(5) と見比べて頂ければ分かる通り, $v_{in}$, $i_{in}$ が入力端の電圧と電流, $v_{out}$, $i_{out}$ が出力端の電圧, 電流と考えれば, 式(8) の $2 \times 2$ 行列は F行列そのものです. つまり、長さ $L$ の分布定数回路のF行列は, $$ F= \left[ \begin{array}{cc} \, \cosh{ \gamma L} & \, z_0 \, \sinh{ \gamma L} \\ \, z_0 ^{-1} \, \sinh{ \gamma L} & \, \cosh{ \gamma L} \end{array} \right] \; \cdots \; (9) $$ となります.