"실계수 대칭행렬의 대각화"의 두 판 사이의 차이
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| − | * <math>n\times n</math> 대칭행렬 | + | * <math>n\times n</math> 대칭행렬 <math>A</math>로부터 이차형식 <math>Q(\mathbf{x})=\mathbf{x}^{T}A\mathbf{x}</math> 를 얻을 수 있다 |
| − | * 실계수 이차형식을 크게 다음과 같이 분류한다 | + | * 실계수 이차형식을 크게 다음과 같이 분류한다 |
** 양의 정부호(positive definite) 모든 <math>\mathbf{x}\neq 0</math>에 대하여 <math>Q(\mathbf{x})>0</math>가 성립 | ** 양의 정부호(positive definite) 모든 <math>\mathbf{x}\neq 0</math>에 대하여 <math>Q(\mathbf{x})>0</math>가 성립 | ||
** 음의 정부호(negative definite) 모든 <math>\mathbf{x}\neq 0</math>에 대하여 <math>Q(\mathbf{x})<0</math>가 성립 | ** 음의 정부호(negative definite) 모든 <math>\mathbf{x}\neq 0</math>에 대하여 <math>Q(\mathbf{x})<0</math>가 성립 | ||
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| − | 크기가 | + | 크기가 <math>n</math>인 대칭행렬 <math>A</math>의 양의 고유값, 음의 고유값, 고유값 0의 개수를 각각 <math>s_{+}(A),s_{-}(A),s_{0}(A)</math>라 두자. 크기 <math>n</math>의 임의의 가역행렬 <math>S</math>와 대칭행렬 <math>B=S^{T}AS</math>에 대하여 다음이 성립한다 |
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\left(s_{+}(A),s_{-}(A),s_{0}(A)\right)=\left(s_{+}(B),s_{-}(B),s_{0}(B)\right) | \left(s_{+}(A),s_{-}(A),s_{0}(A)\right)=\left(s_{+}(B),s_{-}(B),s_{0}(B)\right) | ||
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==판별식 함수== | ==판별식 함수== | ||
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==이차형식으로서의 행렬식== | ==이차형식으로서의 행렬식== | ||
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* 이를 대각화하면 다음을 얻는다 | * 이를 대각화하면 다음을 얻는다 | ||
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2020년 11월 16일 (월) 03:59 판
개요
- 실계수 대칭행렬의 spectral 정리
- 실계수 이차형식의 분류
- 이차곡선과 회전변환
- 대칭행렬은 실수계수 에르미트 행렬이다 (에르미트 행렬(Hermitian matrix)과 대각화 항목 참조)
spectral 정리
- \(n\times n\) 대칭행렬 A에 대하여 다음이 성립한다
- 행렬 A는 n개(counting multiplicity)의 실수인 고유값을 갖는다
- 행렬 A의 서로 다른 고유값에 대응하는 고유벡터들은 직교한다
- 행렬 A는 직교대각화 가능하다
실계수 이차형식의 분류
- \(n\times n\) 대칭행렬 \(A\)로부터 이차형식 \(Q(\mathbf{x})=\mathbf{x}^{T}A\mathbf{x}\) 를 얻을 수 있다
- 실계수 이차형식을 크게 다음과 같이 분류한다
- 양의 정부호(positive definite) 모든 \(\mathbf{x}\neq 0\)에 대하여 \(Q(\mathbf{x})>0\)가 성립
- 음의 정부호(negative definite) 모든 \(\mathbf{x}\neq 0\)에 대하여 \(Q(\mathbf{x})<0\)가 성립
- indefinite \(Q(\mathbf{x})\)가 양수값, 음수값을 모두 가질 수 있는 경우
- 대칭 겹선형 형식과 이차형식
- 정리 (실베스터)
크기가 \(n\)인 대칭행렬 \(A\)의 양의 고유값, 음의 고유값, 고유값 0의 개수를 각각 \(s_{+}(A),s_{-}(A),s_{0}(A)\)라 두자. 크기 \(n\)의 임의의 가역행렬 \(S\)와 대칭행렬 \(B=S^{T}AS\)에 대하여 다음이 성립한다 \[ \left(s_{+}(A),s_{-}(A),s_{0}(A)\right)=\left(s_{+}(B),s_{-}(B),s_{0}(B)\right) \]
예
\(A=\left( \begin{array}{cc} 1 & 2 \\ 2 & 1 \end{array} \right)\) 의 직교대각화
\(P=\left( \begin{array}{cc} \frac{1}{\sqrt{2}} & -\frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} & \frac{1}{\sqrt{2}} \end{array} \right)\) 의 각 열은 A의 고유벡터가 된다. P는 직교행렬, 즉 \(P^T=P^{-1}\) 을 만족시킨다.
\(D=P^{-1} A P=P^{T} A P =\left( \begin{array}{cc} 3 & 0 \\ 0 & -1 \end{array} \right)\)
예
\(A=\left( \begin{array}{ccc} 3 & -2 & 4 \\ -2 & 6 & 2 \\ 4 & 2 & 3 \end{array} \right)\) 의 직교대각화
\(P=\left( \begin{array}{ccc} \frac{1}{\sqrt{2}} & -\frac{1}{3 \sqrt{2}} & -\frac{2}{3} \\ 0 & \frac{2 \sqrt{2}}{3} & -\frac{1}{3} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} & \frac{1}{3 \sqrt{2}} & \frac{2}{3} \end{array} \right)\) 의 각 열은 A의 고유벡터가 되며, P는 직교행렬, 즉 \(P^T=P^{-1}\) 을 만족시킨다.
\(D=P^{-1} A P=P^{T} A P =\left( \begin{array}{ccc} 7 & 0 & 0 \\ 0 & 7 & 0 \\ 0 & 0 & -2 \end{array} \right)\)
판별식 함수
- \(b^2-ac\)는 이차형식으로, 다음의 대칭행렬에 대응된다
\[ A=\left( \begin{array}{ccc} 0 & 0 & -\frac{1}{2} \\ 0 & 1 & 0 \\ -\frac{1}{2} & 0 & 0 \\ \end{array} \right) \]
\(P=\left( \begin{array}{ccc} 0 & \frac{1}{\sqrt{2}} & -\frac{1}{\sqrt{2}} \\ 1 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{1}{\sqrt{2}} & \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \end{array} \right)\) 의 각 열은 A의 고유벡터가 되며, P는 직교행렬, 즉 \(P^T=P^{-1}\) 을 만족시킨다.
\(D=P^{-1} A P=P^{T} A P =\left( \begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & -\frac{1}{2} & 0 \\ 0 & 0 & \frac{1}{2} \\ \end{array} \right)\)
이차형식으로서의 행렬식
- \(2\times 2\) 행렬의 행렬식 \(ad-bc\)를 이차형식으로 생각할 때, 이는 다음 대칭행렬에 대응된다
\[ \left( \begin{array}{cccc} 0 & 0 & 0 & \frac{1}{2} \\ 0 & 0 & -\frac{1}{2} & 0 \\ 0 & -\frac{1}{2} & 0 & 0 \\ \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 \\ \end{array} \right) \]
- 이를 대각화하면 다음을 얻는다
\[ \left( \begin{array}{cccc} -\frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -\frac{1}{2} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & \frac{1}{2} & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \frac{1}{2} \\ \end{array} \right) \]
역사
메모
- Math Overflow http://mathoverflow.net/search?q=
관련된 항목들
매스매티카 파일 및 계산 리소스