広義固有空間の構造とジョルダン標準形のバックアップ差分(No.1)

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[[線形代数Ｉ]]

* 概要 [#jcb5900a]

ジョルダン標準形とは、対角化できない行列を「準対角化」した形である。

ここは発展項目なので、線形代数IIの内容を先取りして使う。~
実のところ、線形代数IIでも扱わない内容なので、線形代数IIを学んでから戻ってきても良い。

* 固有空間とその次元 [#q8a7b352]

&math(n); 次正方行列 &math(A); の、固有値 &math(\lambda); に対する固有空間 &math(V(\lambda)); 
（固有ベクトルの集合が作る線形空間）は、

　&math(V(\lambda)=\mathrm{Ker}\,(A-\lambda I));

と表せる。

&math(\lambda); の重複度と同数の一次独立な固有ベクトルを見つけられることが
&math(A); を対角化できる必要条件だった。これは固有空間の次元が重複度と等しいことと同値である。
（重複度を超えることはない）

固有空間の次元は &math((A-\lambda I)\bm x=\bm 0); の解の自由度（パラメータの数）だから、

　&math(\mathrm{dim}\,V(\lambda)=n-\mathrm{rank}\,(A-\lambda I));

→ 解の自由度は掃出せなかった列の数に等しいこと、
掃出せた列の数が階数と等しいこと、を思い出せ。

* 対角化できない場合 [#q8c9db91]

対角化できない場合には、&math(\lambda); の重複度を &math(r); とすれば、

　&math(n-\mathrm{rank}\,(A-\lambda I)<r);

となる &math(\lambda); が存在することになる。

* 広義固有空間 [#d119c641]

[[三角化可能定理>線形代数Ｉ/対角化（一般の場合）#m3c1a3d7]] において、
初めに &math(\lambda); を &math(r); 解選ぶと、左上から &math(r); 個の
&math(\lambda); が並び、その後、他の固有値が並ぶ形に対角化ができる。

そこに [[ケーリーハミルトンの定理>線形代数Ｉ/ケーリー・ハミルトンの定理]] 
と同じ操作を

　&math(f_\lambda(A)=(\lambda I-A)^r);

に対して行えば、&math(f_\lambda(A)); の階数が &math(n-r); となることが分かる。

すなわち、

　&math(n-\mathrm{rank}\,(A-\lambda I)<r);

であるが、

　&math(n-\mathrm{rank}\,(A-\lambda I)^r=r);

となるのである。

これは、

　&math(W(\lambda)=\mathrm{Ker}(A-\lambda I)^r);

を &math(\lambda); に属する広義固有空間と定義すれば、
その次元がぴったり重複度と等しくなることを意味する。

* 広義固有空間の基底 [#lc6fbe8f]
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