メインコンテンツへスキップ

n次複素正方行列が正規行列であるための必要十分条件

··1206 文字·3 分·
数学 線形代数 数学 線形代数 正規行列 ユニタリー行列 正規行列 条件 固有値 固有ベクトル 正規直交基底 複素正方行列
著者
Admin
目次

動機
#

前提知識があいまいで理解に時間がかかったので。

問題
#

n次複素正方行列\(\bm{A}\)が正規行列であるための必要十分条件は、\(\bm{C}^n\)が\(\bm{A}\)の固有ベクトルからなる正規直交基底をもつことであることを示せ

解答、証明
#

\(\bm{A}\)が正規行列\(\implies\)\(\bm{C}^n\)が\(\bm{A}\)の固有ベクトルからなる正規直交基底をもつ
#

仮定より、\(\bm{A}\)は正規行列なので、ユニタリ行列\(\bm{U}\)で\(\bm{U}^{*}\bm{AU}\)と対角化される。
\(\bm{D} = \bm{U}^{*}\bm{AU}\)とすると、\(\bm{AU}=\bm{UD} \space (\because \bm{U}^{*}=\bm{U}^{-1}) \)

\(\bm{AU}=\bm{UD}\)のままだと理解しにくいので両辺を成分で表す。

\(\lambda_{i}\)は\(\bm{A}\)の固有値、\(\bm{a_i}\)は\(\bm{A}\)の行ベクトル、\(\bm{u_i^{\prime}}\)は\(\bm{U}\)の列ベクトルとして、

$$ \bm{AU}=\bm{UD} \\ \Downarrow $$

$$ \begin{pmatrix} \bm{a_1}\bm{u_1^{\prime}} & \dots & \bm{a_1}\bm{u_n^{\prime}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \bm{a_n}\bm{u_1^{\prime}} & \dots & \bm{a_n}\bm{u_n^{\prime}} \end{pmatrix} = \bm{U} \begin{pmatrix} \lambda_{1} & \\ & \lambda_{2} & & \text{\huge{0}} \\ & & \ddots \\ & \text{\huge{0}} & & \ddots \\ & & & & \lambda_{n} \end{pmatrix} $$

$$ \Downarrow \\ \begin{pmatrix} \bm{a_1}\bm{u_1^{\prime}} & \dots & \bm{a_1}\bm{u_n^{\prime}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \bm{a_n}\bm{u_1^{\prime}} & \dots & \bm{a_n}\bm{u_n^{\prime}} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} u_{11}\lambda_{1} & u_{12}\lambda_{2} & \dots & u_{1n}\lambda_{n} \\ u_{21}\lambda_{1} & u_{22}\lambda_{2} & \dots & u_{2n}\lambda_{n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ u_{n1}\lambda_{1} & u_{n2}\lambda_{2} & \dots & u_{nn}\lambda_{n} \\ \end{pmatrix} $$

ここで両辺の行列の各列に注目する。

例えば1列目に注目すると、
$$ \begin{pmatrix} \bm{a_1}\bm{u_1^{\prime}} \\ \vdots \\ \bm{a_n}\bm{u_1^{\prime}} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} u_{11}\lambda_{1} \\ u_{21}\lambda_{1} \\ \vdots \\ u_{n1}\lambda_{1} \end{pmatrix} $$

であり、更に変形すると、

$$ \begin{pmatrix} \bm{a_1} \\ \vdots \\ \bm{a_n} \end{pmatrix} \bm{u_1^{\prime}} = \lambda_{1} \begin{pmatrix} u_{11} \\ u_{21} \\ \vdots \\ u_{n1} \end{pmatrix} $$

$$ \Downarrow \\ \bm{A}\bm{u_1^{\prime}} = \lambda_{1}\bm{u_1^{\prime}} $$

他の列も同様にして、 $$ \bm{A}\bm{u_i^{\prime}} = \lambda_{i}\bm{u_i^{\prime}} \space (i=1 \dots n) $$

よって、\(\bm{U}\)の各列ベクトルは行列\(\bm{A}\)の各固有値に属する固有ベクトルである。

ここで、\(\bm{U}\)はユニタリ行列なので、Aの列ベクトル全体は、\(\bm{C^{n}}\)の正規直交基底でもある。(ユニタリ行列の性質)

\(\bm{C}^n\)が\(\bm{A}\)の固有ベクトルからなる正規直交基底をもつ\(\implies\)\(\bm{A}\)が正規行列
#

上の証明を逆に辿り、\(\bm{AU}=\bm{UD}\)を得る。

両辺に左から\(\bm{U}^{-1}\)をかけて、 $$ \bm{U}^{-1}\bm{AU}=\bm{D} $$

(この時点でユニタリ行列で対角化される => 正規行列としてしまっても良いと思うが、一応続けて説明しておく。)

\(\bm{U}\)はユニタリ行列なので\(\bm{U}^{*}=\bm{U}^{-1}\)。
よって、 $$ \bm{U}^{*}\bm{AU}=\bm{D} \\ (\bm{U}^{*}\bm{A}\bm{U})^{*}=\bm{D}^{*} \\ \bm{U}^{*}\bm{A}^{*}\bm{U}^{**}=\bm{D}^{*} \\ \bm{U}^{*}\bm{A}^{*}\bm{U}=\bm{D}^{*} $$

\(\bm{D}, \bm{D}^{*}\)は両方とも対角行列なので、\(\bm{D}\bm{D}^{*}=\bm{D}^{*}\bm{D}\)が成り立つ。

したがって、 $$ \bm{D}\bm{D}^{*}=\bm{D}^{*}\bm{D} \\ (\bm{U}^{*}\bm{AU})(\bm{U}^{*}\bm{A}^{*}\bm{U}) = (\bm{U}^{*}\bm{A}^{*}\bm{U})(\bm{U}^{*}\bm{AU}) \\ \bm{U}^{*}\bm{A}\bm{A}^{*}\bm{U} = \bm{U}^{*}\bm{A}^{*}\bm{AU} \\ $$

両辺に左から\(\bm{U}\)、右から\(\bm{U}^{*}\)をそれぞれかけて、 $$ \bm{A}\bm{A}^{*} = \bm{A}^{*}\bm{A} $$

よって\(\bm{A}\)は正規行列である。

\(\blacksquare\)

Related

正規行列がエルミート行列、ユニタリ行列である条件
··1477 文字·3 分
数学 線形代数 数学 線形代数 ユニタリ行列 ユニタリー行列 正規行列 対角化 Hermitian Matrix 正規行列 性質 エルミット行列 エルミート行列
近況、進捗、就活、仕事のやめどき、今後の計画
··2301 文字·5 分
日記 学習 プログラミング 数学 wgpu 仕事 CG 数学 退職
学習テクニック 内容を理解できない時の対処法
··522 文字·2 分
学習 数学 プログラミング 学習テクニック
数学やプログラミングの学習で本の内容を理解できない時の対処法を考える。