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対角化できる行列とできない行列は何が違うのか

次の 2 つは、どちらも固有値が だけです。片方は対角行列そのもの、もう片方はどんな基底を選んでも対角行列になりません。

差は固有ベクトルの本数です。 は平面全体が固有ベクトルで埋まっていて、 は横軸の 1 方向しかない。

対角化とは基底を選び直すこと

正則行列 で が対角行列になるとき、 は対角化できるといいます[1]。

と書き直すと、意味が見えます。両辺の第 列を比べると、 の第 列を として 。

つまり の列は固有ベクトル、 の対角成分は対応する固有値です[1]。列の順番と対角成分の順番は、そろえて並べます。

が正則であることは、 本の列が一次独立であることと同じ。ここから条件が出ます。

本の一次独立な固有ベクトル

次正方行列 が対角化できるための必要十分条件は、 に の固有ベクトルからなる基底が存在することです[1,2]。

必要性は上の計算そのもの。 の列が固有ベクトルで、 が正則なら一次独立です。

十分性も同じ道を逆にたどります。固有ベクトルの基底 を列に並べて を作ると、 が成り立つ。 は正則なので です。

固有ベクトルからなる基底を固有基底と呼びます[2]。対角化できるかどうかは、固有基底がとれるかどうかと同じこと。

相異なる固有値なら自動でそろう

個の固有値がすべて異なるなら、対角化できます[2]。固有ベクトルが自動的に一次独立になるためです。

証明は本数についての帰納法です。 を相異なる固有値 の固有ベクトルとし、一次関係を置きます。

両辺に を掛けると、各項の が に変わります。もとの式を 倍したものを引くと、最後の項が消える。

本数が 1 つ減った関係になりました。帰納法の仮定から で、固有値が相異なるので 。

よって 。もとの式に戻すと となり、 から が出ます。

これは十分条件で、必要条件ではありません[2]。 は固有値が重なっていても対角行列です。

重複度をそろえる

固有値ごとに 2 つの数を比べます。固有多項式に現れる回数が代数的重複度、固有空間 の次元が幾何的重複度です。

つねに 代数的重複度。上の では で、代数的重複度の に届いていません。

すべての固有値で 2 つが一致すること。これが対角化できるための必要十分条件です[3]。

固有ベクトルの総本数は で、上限は (代数的重複度)。一致して初めて 本そろいます。

各固有値で幾何的重複度を数える

代数的重複度と比べる

全部一致すれば対角化できる

例:重解でも対角化できる

上三角なので固有値は対角成分の 。 の代数的重複度は です。

を書くと、 でない行が第 1 行だけになります。

階数が なので、次元定理から 。代数的重複度と一致しました。

固有ベクトルは を解いて と 。 のほうは です。

3 本そろったので対角化できます。固有値が重なっていても、固有空間が十分に広ければよい。

例:重解で対角化できない

固有値は で、形は上の とよく似ています。ところが の階数は 。

で、代数的重複度の に足りません。固有ベクトルは全部で 本。

3 本に届かないので、対角化できません。右上の が 1 か所あるだけで結論が変わります。

実対称行列はいつでもできる

を満たす実行列は、必ず対角化できます[2]。しかも直交行列 ()でできる。

固有値がすべて実数になること、異なる固有値の固有ベクトルが自動的に直交すること、重解でも固有空間が十分広いこと。この 3 つが成り立ちます。

複素数の場合はエルミート行列、さらに広くは正規行列()が同じ性質を持ちます[2]。

条件を成分の形で書けるので、判定が楽です。重複度を数えなくても、対称であることを見ればよい。

実数の中では対角化できない場合

度回転の行列を考えます。

固有多項式は で、実数の範囲に根がありません。どのベクトルも向きが変わるので、実の固有ベクトルは 本[2]。

複素数まで広げると が固有値になり、固有ベクトルは と 。 では対角化できます。

「対角化できない」と言うときは、どの体で考えているかを添える必要があります。ここが変わると結論も変わる。

実数の範囲

固有多項式が実数の根を持たない場合がある。回転行列がその例

複素数の範囲

次方程式は必ず 個の根を持つ。あとは重複度の一致だけが問題になる

判定の手順

固有多項式 を解いて固有値を出します。
各固有値の代数的重複度、つまり根としての重なり方を数えます。
重解がなければ、その時点で対角化できると決まります。
重解があれば を求め、 から引いて を出します。
すべての固有値で 2 つの重複度が一致すれば対角化でき、1 つでも足りなければできません。

階数を求めるだけで済むので、固有ベクトルを最後まで書き下す必要はありません。判定と構成は分けて進められます。

重解があっても、階数を 1 回計算すれば判定が終わります。

は次元定理そのもの。掃き出して段の数を数えるだけ。

例:対角化できない行列を細胞に分ける

対角化できない行列にも、対角行列に近い標準形があります。ジョルダン標準形と呼ばれる形です。

上の なら、固有値 の 次の細胞と、固有値 の 次の細胞に分かれます。右上に が 1 つ残る。

細胞が全部 次のときが、ちょうど対角化できる場合にあたります。対角化はジョルダン標準形の特別な場合です。

次正方行列で、固有値が (代数的重複度 )と (代数的重複度 )です。、 のとき、対角化できますか。

  • できる
  • できない
  • これだけでは決まらない
__RESULT__

、 で、どちらも代数的重複度と一致します。固有ベクトルが 本そろうので対角化できます。階数だけで判定が済む例です。

条件の向きも確かめます。

次正方行列が相異なる つの固有値を持つとき、対角化について言えるのはどれですか。

  • 必ず対角化できる
  • 対角化できないことがある
  • 対称行列のときだけ対角化できる
__RESULT__

異なる固有値の固有ベクトルは一次独立なので、 本そろって基底になります。相異なる固有値は十分条件で、必要条件ではありません。重解があっても対角化できる行列は多くあります。

要点

対角化できるかどうかは、固有値の重なりではなく固有ベクトルの本数で決まります。重解があっても、固有空間が広ければ足ります。

判定に要るのは階数の計算だけ。 が代数的重複度に届くかを、固有値ごとに見ます。

体を広げると結論が変わる場合がある点も、忘れずに確かめます。実で無理でも、複素なら通ることがあります。

固有方向が空間を張り切るか、それとも足りないか。対角化できる行列とできない行列の差は、この一点にあります。

参考文献

Sergei Treil. *Linear Algebra Done Wrong*, Chapter 4. Brown University.
Keith Conrad. *The Minimal Polynomial and Some Applications*. University of Connecticut.
Diagonalizable matrix. StatLect.
$\operatorname{diag}(2,2)$ と $(2,1;0,2)$ は固有値がどちらも $2$ だけです。片方だけが対角化できる理由は、固有ベクトルの本数にあります。$P^{-1}AP = D$ を $AP = PD$ と書き直すと、$P$ の列がそのまま固有ベクトルだと見える。だから $n$ 本そろうかどうかがすべてで、重解があっても固有空間が広ければ足ります。判定は $n - \operatorname{rank}(A - \lambda I)$ を代数的重複度と比べるだけ。異なる固有値の固有ベクトルが一次独立になる証明、$(1,1,1;0,2,0;0,0,2)$ が対角化できて $(2,1,0;0,2,0;0,0,3)$ ができない比較、回転行列のように体を広げると結論が変わる場合まで。