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べき零行列の性質と標準形|固有値・階数・ジョルダン標準形との関係

正方行列 が何乗かして零行列になるとき、 をべき零行列といいます。

これを満たす最小の正の整数 をべき零指数といいます。零行列は指数が で、それ以外の行列は 以上になります。

見た目は零行列と違うのに、何度か掛けるだけで消えてしまう。この性質は固有値がすべて であることと同じで、対角化できない行列の典型例になります。

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	<text x="30" y="26" font-size="11" fill="#1f1f1f">シフト行列は、基本ベクトルを一つ手前へ送ります</text>
	<text x="55" y="99" font-size="13" fill="#1f1f1f" text-anchor="middle">e4</text>
	<text x="140" y="99" font-size="13" fill="#1f1f1f" text-anchor="middle">e3</text>
	<text x="225" y="99" font-size="13" fill="#1f1f1f" text-anchor="middle">e2</text>
	<text x="310" y="99" font-size="13" fill="#1f1f1f" text-anchor="middle">e1</text>
	<text x="395" y="99" font-size="13" fill="#9a9a9a" text-anchor="middle">0</text>
	<line x1="73" y1="95" x2="115" y2="95" stroke="#1b81e0" stroke-width="1"></line>
	<polygon points="115,91 123,95 115,99" fill="#1b81e0"></polygon>
	<line x1="158" y1="95" x2="200" y2="95" stroke="#1b81e0" stroke-width="1"></line>
	<polygon points="200,91 208,95 200,99" fill="#1b81e0"></polygon>
	<line x1="243" y1="95" x2="285" y2="95" stroke="#1b81e0" stroke-width="1"></line>
	<polygon points="285,91 293,95 285,99" fill="#1b81e0"></polygon>
	<line x1="328" y1="95" x2="370" y2="95" stroke="#1b81e0" stroke-width="1"></line>
	<polygon points="370,91 378,95 370,99" fill="#1b81e0"></polygon>
	<text x="98" y="84" font-size="11" fill="#1b81e0" text-anchor="middle">N</text>
	<text x="183" y="84" font-size="11" fill="#1b81e0" text-anchor="middle">N</text>
	<text x="268" y="84" font-size="11" fill="#1b81e0" text-anchor="middle">N</text>
	<text x="353" y="84" font-size="11" fill="#1b81e0" text-anchor="middle">N</text>
	<text x="30" y="134" font-size="11" fill="#9a9a9a">4 回掛ければどのベクトルも 0 に落ち、べき零指数は 4 になります</text>
</svg>

べき零指数と最小多項式

が成り立てば、それより大きい指数でも成り立ちます。最小のものを取り出したのがべき零指数です。

最小多項式で言い換えると見通しがよくなります。 とは多項式 が を消すことなので、最小多項式は という形に限られます。

この がべき零指数そのものです。 より低い次数の多項式では を消せません。

例:シフト行列で指数を数える

基本ベクトルを一つ手前へ送る行列が、いちばん見やすい例です。

乗すると、 の位置がさらに右上へずれます。

は零行列ではないので、べき零指数は です。行列の大きさと指数が一致しています。

固有値はすべて 0 になる

証明は数行で終わります。 とし、 は零ベクトルでないとします。

両辺に を繰り返し掛けます。 となり、左辺は から零ベクトルです。

なので 、したがって です。実固有値でも複素固有値でも議論は変わりません。

固有値がすべて 0 ならべき零である

逆も成り立ちます。複素数の範囲では固有多項式が 次式の積に分解し、根がすべて なら次の形になります。

ケイリー・ハミルトンの定理により 、つまり です。固有値だけでべき零性が決まることになります。

実行列を扱うときも、判定は複素数の範囲まで見て行います。実の固有値がなくても、複素固有値が でなければべき零にはなりません。

トレース・行列式・正則性

固有多項式が と分かれば、係数から つの量が読めます。トレースは固有値の和、行列式は積だからです。

行列式が なので、べき零行列が正則になることはありません。逆行列を持たない行列の分かりやすい一群です。

行列式のほうは固有値を経由せずに出せます。 の両辺の行列式を取ると となるからです。

例:狭義三角行列はべき零

対角成分がすべて の三角行列は、必ずべき零になります。

掛けるたびに の帯が広がっていきます。

三角行列では対角成分が固有値です。それがすべて なのだから、前節の結果からべき零だと分かります。

向きを逆にした主張も正しく、べき零行列はどれも狭義三角行列と相似になります。

階数は段階的に落ちる

核の増え方を見ると、指数の上限まで分かります。 なら なので、核は広がる一方です。

途中で つが一致すると、その先はずっと同じままになります。 なら が に入り、 が従うからです。

べき零なら核は最後に空間全体へ届きます。途中で止まれないので、指数に達するまで次元が毎回 以上増えます。

したがってべき零指数が を超えることはありません。階数のほうは掛けるたびに真に小さくなり、いつか になります。

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	<text x="30" y="24" font-size="11" fill="#1f1f1f">階数は掛けるたびに真に小さくなります</text>
	<line x1="60" y1="155" x2="410" y2="155" stroke="#c8c8c8" stroke-width="1"></line>
	<rect x="90" y="65" width="44" height="90" fill="#1b81e0" fill-opacity="0.5"></rect>
	<rect x="180" y="95" width="44" height="60" fill="#1b81e0" fill-opacity="0.5"></rect>
	<rect x="270" y="125" width="44" height="30" fill="#1b81e0" fill-opacity="0.5"></rect>
	<text x="112" y="57" font-size="12" fill="#1b81e0" text-anchor="middle">3</text>
	<text x="202" y="87" font-size="12" fill="#1b81e0" text-anchor="middle">2</text>
	<text x="292" y="117" font-size="12" fill="#1b81e0" text-anchor="middle">1</text>
	<text x="382" y="147" font-size="12" fill="#9a9a9a" text-anchor="middle">0</text>
	<text x="112" y="173" font-size="11" fill="#1f1f1f" text-anchor="middle">N</text>
	<text x="202" y="173" font-size="11" fill="#1f1f1f" text-anchor="middle">N<tspan font-size="9" dy="-4">2</tspan></text>
	<text x="292" y="173" font-size="11" fill="#1f1f1f" text-anchor="middle">N<tspan font-size="9" dy="-4">3</tspan></text>
	<text x="382" y="173" font-size="11" fill="#1f1f1f" text-anchor="middle">N<tspan font-size="9" dy="-4">4</tspan></text>
	<text x="30" y="193" font-size="11" fill="#9a9a9a">4 次のシフト行列の例です。0 に届いたときの回数がべき零指数です</text>
</svg>

例:階数の列を追う

指数が行列の大きさより小さくなる例を見ます。次の行列は右上の が つに分かれています。

独立な行が 本あるので階数は です。 乗すると 成分だけが残ります。

べき零指数は で、行列の大きさ より小さくなりました。指数が に届くのは、ブロックが一つにまとまっているときだけです。

I - N は正則で、逆行列は有限和

べき零行列は正則になりませんが、単位行列に足すと事情が変わります。 のべき零指数を とします。

途中の項が次々に打ち消し合い、最後に が効きます。等比級数の公式が、有限で止まる形で成り立つわけです。

についても符号を交互に変えれば同じ形になります。どちらの行列式も です。

例:有限和で逆行列を求める

先ほどの狭義三角行列で試します。べき零指数は でした。

逆行列は を足すだけで求まります。掃き出しをする必要はありません。

成分の は、 の と の を足した値です。実際に積を計算すると単位行列に戻ります。

対角化できるべき零行列は零行列だけ

べき零行列のうち対角化できるものは、零行列に限られます。固有値がすべて であることから直ちに出ます。

対角化できたとすると、 は対角行列でその成分は固有値です。すべて なので となり、両側から掛け直して が得られます。

正規行列でも結論は同じです。正規ならユニタリ行列で対角化できるため、べき零な正規行列は零行列しかありません。

零でないべき零行列は、対角化できない行列のもっとも素朴な例になります。固有ベクトルの本数が足りないという事情が、はっきり見える形で現れます。

和や積はべき零とは限らない

べき零行列の集まりは、和についても積についても閉じていません。零行列に近いように見えても、組み合わせると性質が壊れます。

互いに可換なら結論が変わります。 のとき二項展開が使えて、 の各項には か のどちらかが現れるからです。

積についても可換なら が成り立ちます。どちらかの指数まで上げれば消えるので、積もべき零になります。

例:和も積もべき零にならない組

右上と左下に を置いた つの行列を用意します。

どちらも 乗すると零行列です。ところが和を取ると様子が一変します。

この行列は 乗すると単位行列になります。固有値は と で、べき零からはほど遠い行列です。

積も同様です。 は 成分だけが の行列で、何乗しても同じものが返ってきます。

ジョルダン標準形による分類

べき零行列の相似類は、ブロックの大きさの組だけで決まります。対角成分が のジョルダンブロックが並んだ形が標準形です。

大きさを と並べると、合計は になります。つまり の分割と、 次のべき零行列の相似類が一対一に対応します。

標準形から読み取れる量も決まっています。べき零指数は最大のブロックの大きさ 、核の次元はブロックの個数 、階数は です。

逆にブロックの構成は を と調べれば復元できます。具体的な手順はジョルダン標準形の記事で扱います。

例:4 次のべき零行列を分類する

の場合に相似類を書き出します。ブロックの分け方は の分割の個数だけあります。

ブロックの大きさべき零指数階数
443
3, 132
2, 222
2, 1, 121
1, 1, 1, 110

通りで尽きています。最後の行はブロックがすべて 次の場合で、零行列にあたります。

階数が同じ でも、指数が と に分かれる組がある点に注意してください。階数だけでは相似類が決まらず、 を順に調べる必要があります。

他の話題とのつながり

行列の指数関数は、べき零行列に対して有限和になります。無限級数が途中で止まるので、そのまま計算できます。

対角化できる行列とべき零行列は、足し算で組み合わさります。三角化できる行列は の形に一意に分かれ、 は対角化可能、 はべき零で を満たします。ジョルダン・シュヴァレー分解と呼ばれる分け方です。

行列に限らない例もあります。次数が 未満の多項式の空間で微分を考えると、 回微分すればすべて になるので、これもべき零な線形写像です。

よくある誤り

行列式が だからべき零、とは言えません。正則でないことは必要条件にすぎません
トレースが でもべき零とは限りません。回転を表す行列がその例で、固有値が打ち消し合っているだけです
三角行列がいつでもべき零になるわけではありません。対角成分がすべて であることが要ります
べき零指数が必ず になると考えると外します。 以下で、ブロックが分かれるほど小さくなります
から を導くことはできません。前者を満たす零でない行列はいくらでもあります
和や積について閉じているという規則はありません。閉じるのは互いに可換な場合に限られます
零でないべき零行列に対角化を試みても行き止まりです。対角化できるのは零行列だけです

参考文献

Nilpotent matrix - Wikipedia
N. J. Higham, What Is a Nilpotent Matrix?
Nilpotent matrix - StatLect
Nilpotente Matrix - Wikipedia(ドイツ語)
Jordansche Normalform - Wikipedia(ドイツ語)
Matrice nilpotente - Wikipédia(フランス語)
Endomorphisme nilpotent - Wikipédia(フランス語)
Matriz nilpotente - Wikipedia(スペイン語)
何乗かで零行列になる行列がべき零行列です。固有値による特徴づけ、べき零指数と最小多項式の関係、階数の落ち方、対角化できるのが零行列だけである理由を示し、ブロックの大きさで相似類が決まる仕組みを計算例つきで解説します。