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同じ答えに 3 通りの道で着く|行列の指数関数を計算する

は級数で定義されます。ただし、実際に値を出すときに級数を足すことはまずありません[1]。

対角化する道、ジョルダン形に分ける道、級数を打ち切る道。 つあって、どれも同じ答えに着きます。

次の行列を 種類とり、順に計算します。最後にどの道でも同じになることを数値で確かめる。

定義と使う道具

級数はどの正方行列でも収束します[3]。

計算に効く性質を つ挙げます。

のときに限り が成り立つ。
なので、 はつねに可逆である。
と対角化できれば になる。

つ目が検算に使えます[3,4]。行列式とトレースを別々に出して突き合わせると、計算違いがすぐ見つかる。

問 1:相異なる実固有値

次の行列で を求めます。

上三角なので固有値は と です。固有ベクトルは が 、 が になります。

固有ベクトルを列に並べた行列を とします。上三角なので逆行列もすぐ出ます。

対角化の式に入れて計算します[4]。

を入れると単位行列に戻ります。行列式は で、トレースの と合いました。

での数値も出しておきます。、 なので、成分は 、、、 です。

問 2:固有値が重なる場合

対角化できない行列を扱います。

と は可換なので、指数関数を分けられます。 なので は 項で終わる[3]。

行列式は で、トレース と一致します。

が 次で残るところが対角化できる場合との違いです。固有値が重なると、指数関数の前に多項式が付く。

問 3:複素の固有値

回転を作る行列を見ます。

なので、級数が偶数項と奇数項に分かれます。偶数項が 、奇数項が の級数になる。

角度 の回転行列です[4]。行列式は 、トレースは で条件をみたします。

固有値は です。指数関数で送ると となり、単位円の上に乗ります。

問 4:べき零な行列

最後は二乗すると消える行列です。

なので級数は 項で終わります。

のスペクトルは だけです。指数関数で送ると になり、実際に の固有値は の重解になっています。

と大きくても、スペクトルが だけなら指数関数は多項式で止まります。

級数の打ち切りと突き合わせる

問 1 の答えを、級数の側から数値で確かめます。 とし、 次まで足します。

の各べきを順に出します。

成分を足していくと です。

厳密な値は でした。 次までで小数第 位まで合っています。

成分は になります。厳密な値 と一致しました。

半群になっている

を動かすと、作用素の族ができます。この族は足し算を掛け算に変えます[2]。

と は可換なので、さきほどの規則がそのまま使えます。

問 3 で確かめると分かりやすい。角度 の回転と角度 の回転を合成すると、角度 の回転になります。

で単位行列、微分すると が出る。この を生成子と呼びます[2]。

スペクトルの動きを見る

つの問題でスペクトルがどう動いたかを並べます。

のスペクトル のスペクトル
(重解)(重解)
(重解)(重解)

どの場合も になっています。指数関数がスペクトルの上でそのまま働く。

実部が正の固有値があると は増大し、実部が負なら減衰します。純虚数なら大きさが変わりません。

微分方程式を解く

、 の解は です[4]。

問 1 で を入れます。第 成分は になります。

第 成分も なので、 です。 は固有値 の固有ベクトルなので、向きが変わらず倍率だけが変わりました。

なら です。こちらは固有値 の向きになります。

可換でないと分けられない

は、いつでも成り立つわけではありません[1]。

問 3 の と問 4 の で試します。 と を計算すると値が違う。

可換ではないので、指数関数を分けられません。トレースを見ると なので行列式はどちらも ですが、行列そのものは一致しない。

可換な組

指数関数を分けられる。ジョルダン形の計算がこれで進む

可換でない組

分けられない。合成の順序が結果に残る

級数が途中で止まる場合を、もう一度おさらいします。

対角成分がどちらも 、右上が 、左下が の 次行列を とします。 の 成分はどれですか。

__RESULT__

なので級数は で終わります。 成分は です。 は対角成分に固有値 があると誤った場合、 は が消えることを見落とした場合になります。

答えを確かめる

計算が終わったら、まず を入れます。単位行列に戻らなければ、その時点で誤りです。

次に行列式とトレースを突き合わせます。 を直接計算し、 と比べる[3]。

問 1 なら 、トレースは で一致しました。問 3 なら行列式が 、トレースが です。

微分して になるかも見ておくと安心できます。問 2 で微分すると で、これは に等しくなります。

級数の打ち切りは、 を小さくとって数値で照合するのに向きます。 が大きいと項数が要るので、対角化のほうが早い。

出典

Matrix Exponential. MathWorld.
Semi-group of operators. Encyclopedia of Mathematics.
Matrix exponential. PlanetMath.
Matrix exponential. Wikipedia.
$e^{tA}$ を対角化、ジョルダン形、級数の打ち切りの 3 通りで出します。2 次の行列を 4 種類で回すと、相異なる実固有値では $e^{2t}$ と $e^{3t}$ が並び、重解では $t$ の 1 次が前に付き、複素固有値では回転行列、べき零では 2 項で終わる。$\det e^{tA} = e^{t \operatorname{tr} A}$ が検算に使えます。$t = 0.1$ で級数を 4 次まで足すと、小数第 5 位まで厳密値と一致しました。半群の性質とスペクトルの動きも数値で追います。