線形写像の行列表現と階数 のバックアップの現在との差分(No.9)
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これらの関係は図のようになる。 &attachref(写像の表現行列.png,,50%); &math(\bm x_{\comment{widetilde}A}\mapsto \bm x);、 &math(\bm x_A\mapsto \bm x);、 &math(\bm x\mapsto \bm y);、 &math(\bm y\mapsto \bm y_{\comment{widetilde}B}); はそれぞれ線形写像なので、 それらの合成写像である &math(\bm x_{\comment{widetilde}A}\mapsto \bm y_{\comment{widetilde}B}); &math(\bm y\mapsto \bm y_B); はそれぞれ線形写像なので、 それらの合成写像である &math(\bm x_A\mapsto \bm y_B); も線形写像となる。 すなわち、&math(m\times n); 行列 &math(T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}); を使って、 したがって、&math(m\times n); 行列 &math(T_{BA}); を用いて、 &math(\bm y_{\comment{widetilde}B}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}); &math(\bm y_B=T_{BA}\bm x_A); と表せる。この行列 &math(\bm y_{\comment{widetilde}B}); を、線形写像 &math(T); の行列表現と呼ぶ。 と書ける。 * $T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}$ の具体的な形 [#g41a76b2] &math(T_{BA}); を、線形写像 &math(T); の行列表現と呼ぶ。 基底ベクトル &math(\bm a_i); の &math(\comment{widetilde}A); に対する表現 &math(\bm a_{i\comment{widetilde}A}); は、 * $T_{BA}$ の具体的な形 [#g41a76b2] &math(\bm a_i &=\begin{pmatrix}\bm a_1&\bm a_2&\dots&\bm a_n\end{pmatrix} \begin{pmatrix}0\\\vdots\\1\\\vdots\\0\end{pmatrix}\begin{matrix}\phantom 0\\\phantom 0\\←\,i\,行目\\\phantom 0\\\phantom 0\end{matrix}\\ &=\begin{pmatrix}\bm a_1&\bm a_2&\dots&\bm a_n\end{pmatrix}\bm a_{i\comment{widetilde}A} ); 基底 &math(A); の &math(k); 番目のベクトル &math(\bm a_k); を移した &math(T\bm a_k); の、基底 &math(B); に対する表現 &math((T\bm a_k)_B); を考えると良い。 より、 &math(\bm a_k); の座標 &math(A); に対する表現は &math((\bm a_k)_A=\bm e_k); であるから、 &math( \bm a_{i\comment{widetilde}A} =\begin{pmatrix}0\\\vdots\\1\\\vdots\\0\end{pmatrix}\begin{matrix}\phantom 0\\\phantom 0\\←\,i\,行目\\\phantom 0\\\phantom 0\end{matrix} ); &math(T_{BA}=\Bigg(\bm t_1\ \bm t_2\ \cdots\ \bm t_n\Bigg)); と置けば、 一方、&math(\bm a_i); を &math(T); で移した &math(T(\bm a_i)); は &math(V'); のベクトルなので、その &math(\comment{widetilde}B); による表現 &math(T(\bm a_i)_{\comment{widetilde}B}); を考えることができて、&math(T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}=\begin{pmatrix}\bm t_1&\bm t_2&\dots&\bm t_n\end{pmatrix}); と置けば、 &math((T\bm a_k)_B=T_{BA}(\bm a_k)_A=T_{BA}\bm e_k=\bm t_k); &math(T(\bm a_i)_{\comment{widetilde}B}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}\bm a_{i\comment{widetilde}A}=\bm t_i); すなわち、 &math(T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}= \begin{pmatrix}T(\bm a_1)_{\comment{widetilde}B}&T(\bm a_2)_{\comment{widetilde}B}&\dots&T(\bm a_n)_{\comment{widetilde}B}\end{pmatrix} &math(T_{BA}= \Bigg(\,T(\bm a_1)_B\ \ T(\bm a_2)_B\ \ \cdots\ \ T(\bm a_n)_B\,\Bigg) ); 線形写像の行列表現は、~ 元となる空間の基底ベクトルを移して、~ 元となる空間の基底ベクトルに線形写像を施して、~ 先となる空間の基底で表現したものを列ベクトルとする。 * 基底の変換行列との関係 [#p300f69d] 先にやった基底の変換行列 &math(P_{\comment{widetilde}B\to\comment{widetilde}A}); は、 上記の &math(T); を恒等変換 &math(E); に置き換えた形と等しい(&math(\bm x=\bm y);)。 先にやった基底の変換行列 &math(P_{A\to B}); は、 上記 &math(T); を恒等変換 &math(E); に置き換えた形と等しい(&math(\bm y=\bm x);) すなわち、&math(P_{\comment{widetilde}B\to\comment{widetilde}A}=E_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}); すなわち、&math(P_{A\to B}=E_{BA}); * 行列表現の基底変換 [#h36109ed] &math(\comment{widetilde}A); から &math(\comment{widetilde}A'); あるいは &math(\comment{widetilde}B); から &math(\comment{widetilde}B'); といった基底の変換を考える。 &math(A); から &math(A'); および、 &math(B); から &math(B'); の基底の変換を考える。 &math(\bm y_B=T_{BA}\bm x_A); に、 &math(\bm x_A=P_{A\to A'}\bm x_{A'});、 &math(\bm y_B=P_{B\to B'}\bm y_{B'}); を適用すれば、 &math(P_{B\to B'}\bm y_{B'}=T_{BA}P_{A\to A'}\bm x_{A'}); &math( &\bm y_{\comment{widetilde}B}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}\\ &\phantom{\bm y_{\comment{widetilde}B}}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A'}\bm x_{\comment{widetilde}A'}\\ &\bm x_{\comment{widetilde}A}=P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'}\bm x_{\comment{widetilde}A'} より、\\ &T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A'}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'} ); &math( &\bm y_{\comment{widetilde}B}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}\\ &\bm y_{\comment{widetilde}B'}=T_{\comment{widetilde}B'\comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}\\ &\bm y_{\comment{widetilde}B}=P_{\comment{widetilde}B\to \comment{widetilde}B'}\bm y_{\comment{widetilde}B'} より、\\ &T_{\comment{widetilde}B'\comment{widetilde}A}=(P_{\comment{widetilde}B\to \comment{widetilde}B'})^{-1}T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A} \bm y_{B'}&=T_{B'A'}\bm x_{A'}\\ &=\underbrace{(P_{B\to B'})^{-1}}_{P_{B'\to B}}\ \underbrace{T_{BA}\ \underbrace{(P_{A\to A'})\bm x_{A'}}_{\bm x_A}}_{\bm y_B} ); 両者を合わせると、 したがって、 &math(T_{\comment{widetilde}B'\comment{widetilde}A'}=(P_{\comment{widetilde}B\to \comment{widetilde}B'})^{-1}T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}(P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'})); &math(T_{B'A'}=(P_{B\to B'})^{-1}T_{BA}(P_{A\to A'})); 特に、&math(T:V\to V); すなわち「線形変換」であるときは、 &math(V); の基底を定めるだけで行列表現が求まる。 このとき &math(T_{\comment{widetilde}A}=T_{\comment{widetilde}A\comment{widetilde}A}); と書けば、 ** 基底変換と階数 [#a76e7519] &math(T_{\comment{widetilde}A'}=(P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'})^{-1}T_{\comment{widetilde}A}(P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'})); 行列の階数は正則行列のかけ算では変化しないことを1年生で学んだ。 すなわち、&math(P,P'); が正則の時、 すなわち、&math(T_{\comment{widetilde}A}); と &math(T_{\comment{widetilde}A'}); とは 線形代数I で学んだ 「相似」の関係にあることになる。 &math(\rank A=\rank (PA)=\rank(AP')); &math(\bm y_{\comment{widetilde}A}=T_{\comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}); したがって、線形写像の行列表現の階数も任意の基底変換で保存する。 &math(\bm y_{\comment{widetilde}A'}=T_{\comment{widetilde}A'}\bm x_{\comment{widetilde}A'}); &math(\rank T=\rank T_{AB}=\rank T_{A'B'}=\rank T_{A''B''}=\dots); &math(\bm y_{\comment{widetilde}A}=P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'}\bm y_{\comment{widetilde}A'}); ** 基底変換の例 [#vc0deb6a] &math(\bm x_{\comment{widetilde}A'}=P_{\comment{widetilde}A'\to \comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}); &math(T:P^2[x]\to P^1[x]); が &math(\bm x\mapsto\frac{d}{dx}\bm x); で与えられるものとする。 と、 すなわち、&math(\bm x=ax^2+bx+c); のとき、&math(T\bm x=2ax+b); これを、 &math(A=\big\{x^2,\ x,\ 1\big\});、 &math(B=\big\{x,\ 1\big\}); を使って表わせば、 &math( \bm y_{\comment{widetilde}A'}&=T_{\comment{widetilde}A'}\bm x_{\comment{widetilde}A'}\\ &=\underbrace{(P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'})^{-1}}_{P_{\comment{widetilde}A'\to \comment{widetilde}A}}\ \underbrace{T_{\comment{widetilde}A}\ \underbrace{(P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'})\bm x_{\comment{widetilde}A'}}_{\bm x_{\comment{widetilde}A}}}_{\bm y_{\comment{widetilde}A}}); \begin{pmatrix}2a\\b\end{pmatrix}=T_{BA} \begin{pmatrix}a\\b\\c\end{pmatrix}); より、&math(T_{BA}=\begin{pmatrix}2&0&0\\0&1&0\end{pmatrix}); とを見比べて理解したい。 一方、 &math(A'=\big\{x^2+x+1,\ x+1,\ 1\big\});、 &math(B'=\big\{x+1,\ 1\big\}); を使って表わせば、 ** トレース、行列式、固有値 [#yc52ca9d] &math(\bm x=a(x^2+x+1)+b(x+1)+c); のとき、~ &math(T\bm x&=2ax+a+b\\&=2a(x+1)+(-a+b)); より、 相似な行列 &math(T_A=P_{B\to A}^{-1}T_BP_{B\to A}); では、 - トレース: &math(\tr T_A=\tr T_B); - 行列式: &math(\det T_A=\det T_B); - 階数: &math(\rank T_A=\rank T_B); - 固有方程式: &math(|T_A-\lambda E|=|T_B-\lambda E|=0); &math( \begin{pmatrix}2a\\-a+b\end{pmatrix}=T_{B'A'} \begin{pmatrix}a\\b\\c\end{pmatrix}); より、&math(T_{B'A'}=\begin{pmatrix}2&0&0\\-1&1&0\end{pmatrix}); が等しくなることを1年生で学んだ。 また、 すなわち線形変換 &math(T); を定めれば、基底を指定しなくてもこれらの値が定まることになる。 &math(\Big(x^2+x+1\ \ x+1\ \ 1\Big)=\Big(x^2\ \ x\ \ 1\Big)P_{A\to A'}); より、~ &math(P_{A\to A'}=\begin{pmatrix}1&0&0\\1&1&0\\1&1&1\end{pmatrix}); このようにして%%%線形変換の%%% トレース &math(\tr T);、デターミナント &math(\det T);、 階数 &math(\rank T);、固有値 &math(\lambda_1,\lambda_2,\dots); を、 表現行列のこれらの値により定義できる。 &math(\Big(x+1\ \ 1\Big)=\Big(x\ \ 1\Big)P_{B\to B'}); より、~ &math(P_{B\to B'}=\begin{pmatrix}1&0\\1&1\end{pmatrix}); * 線形写像の階数と行列表現の階数 [#b16891c0] これらを用いて、 &math(\rank T=\dim(\Image T)); という定義と~ &math(\rank T=\rank T_B); (ただし &math(B); は適当な基底)という定義と、~ &math(\left(P_{B\to B'}\right)^{-1}T_{BA}P_{A\to A'});~ &math(=\begin{pmatrix}1&0\\1&1\end{pmatrix}^{-1} \begin{pmatrix}2&0&0\\0&1&0\end{pmatrix} \begin{pmatrix}1&0&0\\1&1&0\\1&1&1\end{pmatrix});~ &math(=\begin{pmatrix}1&0\\-1&1\end{pmatrix} \begin{pmatrix}2&0&0\\0&1&0\end{pmatrix} \begin{pmatrix}1&0&0\\1&1&0\\1&1&1\end{pmatrix});~ &math(=\begin{pmatrix}2&0&0\\-2&1&0\end{pmatrix} \begin{pmatrix}1&0&0\\1&1&0\\1&1&1\end{pmatrix});~ &math(=\begin{pmatrix}2&0&0\\-1&1&0\end{pmatrix});~ &math(=T_{B'A'}); 2つが出てきたが、実は両者は一致する。 を確かめられる。 証明は時間があれば戻って行うこととして、とりあえず省略。 * 演習 [#bbc850ee] &math(T:P^2(x)\to P^2(x)); が &math(\bm x\mapsto \frac{d}{dx}\Big\{(x+1)\bm x\Big\}); で与えられる。 (1) 上記の基底 &math(A, A'); に対する &math(T); の表現 &math(T_A=T_{AA});、&math(T_{A'}=T_{A'A'}); を求めよ (2) &math(A); から &math(A'); への変換行列 &math(P_{A\to A'}); に対して下記を確かめよ &math(T_{A'}=\left(P_{A\to A'}\right)^{-1}T_AP_{A\to A'}); ** 解答例 [#d0818361] (1) &math(\bm x=ax^2+bx+c); のとき、 &math( T\bm x &=\frac{d}{dx}\Big((x+1)(ax^2+bx+c)\Big)\\ &=ax^2+bx+c+(x+1)(2ax+b)\\ &=3ax^2+2(a+b)x+(b+c) ); より、 &math( \underbrace{\begin{pmatrix}3a\\2(a+b)\\b+c\end{pmatrix}}_{\displaystyle(T\bm x)_A}= T_A\underbrace{\begin{pmatrix}a\\b\\c\end{pmatrix}}_{\displaystyle\bm x_A} ); したがって、&math(T_A= \begin{pmatrix} 3&0&0\\ 2&2&0\\ 0&1&1 \end{pmatrix} ); 一方、 &math(\bm x=a(x^2+x+1)+b(x+1)+c); のとき、 &math( T\bm x &=\frac{d}{dx}\Big((x+1)\{a(x^2+x+1)+b(x+1)+c\}\Big)\\ &=a(x^2+x+1)+b(x+1)+c+(x+1)(2ax+a+b)\\ &=a(x^2+x+1)+b(x+1)+c+2a(x^2+x+1)-2a+(a+b)(x+1)\\ &=3a(x^2+x+1)+(a+2b)x+(-2a+c)\\ ); より、 &math( \begin{pmatrix}3a\\a+2b\\-2a+c\end{pmatrix}=T_{A'}\begin{pmatrix}a\\b\\c\end{pmatrix} ); したがって、&math(T_{A'}= \begin{pmatrix} 3&0&0\\ 1&2&0\\ -2&0&1 \end{pmatrix} ); (2) &math( \underbrace{\Big(x^2+x+1\ \ x+1\ \ 1\Big)}_{A'} &= \underbrace{\Big(x^2\ \ x\ \ 1\Big)}_A \underbrace{\begin{pmatrix} 1&0&0\\1&1&0\\1&1&1 \end{pmatrix}}_{P_{A\to A'}}\\ ); &math( &\left( \begin{array}{ccc|ccc} 1&0&0&1&0&0\\ 1&1&0&0&1&0\\ 1&1&1&0&0&1 \end{array} \right) \sim \left( \begin{array}{ccc|ccc} 1&0&0&1&0&0\\ 0&1&0&-1&1&0\\ 0&1&1&-1&0&1 \end{array} \right) \sim \left( \begin{array}{ccc|ccc} 1&0&0&1&0&0\\ 0&1&0&-1&1&0\\ 0&0&1&0&-1&1 \end{array} \right)\\ &\hspace{4mm} \underbrace{\hspace{15mm}}_{\displaystyle P_{A\to A'}} \hspace{1mm} \underbrace{\hspace{15mm}}_{\displaystyle E} \hspace{65mm} \underbrace{\hspace{15mm}}_{\displaystyle E} \hspace{1mm} \underbrace{\hspace{20mm}}_{\displaystyle P_{A\to A'}^{-1}} ); より、 &math( (P_{A\to A'})^{-1}T_AP_{A\to A'}&= \begin{pmatrix} 1&0&0\\ -1&1&0\\ 0&-1&1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 3&0&0\\ 2&2&0\\ 0&1&1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1&0&0\\1&1&0\\1&1&1 \end{pmatrix}\\ &=\begin{pmatrix} 1&0&0\\ -1&1&0\\ 0&-1&1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 3&0&0\\ 4&2&0\\ 2&2&1 \end{pmatrix}\\ &=\begin{pmatrix} 3&0&0\\ 1&2&0\\ -2&0&1 \end{pmatrix}=T_{A'}\\ ); * 線形変換の場合 [#vaf40316] 特に、&math(T:V\to V); つまり &math(V'=V); で &math(B=A, B'=A'); のときは、 &math(T_{A'}=(P_{A\to A'})^{-1}T_{A}(P_{A\to A'})); となり、&math(T_{A'}); と &math(T_A); とは相似である。 >正方行列 &math(P); に対して &math(B=P^{-1}AP); であれば &math(A); と &math(B); とは相似であるという。 > >相似な行列は、以下のように非常に似た特徴を持つことを1年生で学んだ → [[相似変換に対するトレース、行列式、固有値の保存>線形代数II/相似変換に対するトレース、行列式、固有値の保存]] -固有方程式が等しい &math(|A-\lambda E|=|B-\lambda E|); -固有値が等しい &math(\lambda_1,\lambda_2,\dots,\lambda_n); -行列式が等しい &math(|A|=|B|); -トレース(対角要素の和)が等しい &math(\tr A=\tr B); 相似な行列がよく似た特徴を持つのは、 それらが同じ線形写像を異なる基底で表したものに過ぎないためで あったことが分かる。 ** 線形変換のトレース、デターミナント、固有値 [#yc52ca9d] すなわち、固有値、行列式(デターミナント)、トレースなどは、 基底の取り方によらない線形変換に固有の特性となっており、 - 線形変換の固有値 &math(T\bm x=\lambda \bm x); - 線形変換のデターミナント &math(\det T=\det T_A=\det T_{A'}=\dots); - 線形変換のトレース &math(\tr T=\tr T_A=\tr T_{A'}=\dots); を具体的な基底を与えることなく定義できる。 ~ [[前の単元 <<<>線形代数Ⅱ/基底の変換]] [[線形代数Ⅱ]] [[>>> 次の単元>線形代数Ⅱ/内積と計量空間]] [[前の単元 <<<>線形代数II/基底の変換]] [[線形代数II]] [[>>> 次の単元>線形代数II/内積と計量空間]] * 質問・コメント [#ua08da5d] #article_kcaptcha
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