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行列関数、行列指数関数の定義 📂関数

行列関数、行列指数関数の定義

定義1

x(t)=(x1(t)xn(t)),A(t)=(a11(t)a1m(t)an1(t)anm(t)) \mathbf{x}(t) = \begin{pmatrix} x_{1}(t) \\ \vdots \\ x_{n}(t) \end{pmatrix},\quad \mathbf{A}(t) = \begin{pmatrix} a_{11}(t) & \cdots & a_{1m}(t) \\ \vdots & & \vdots \\ a_{n1}(t) & \cdots & a_{nm}(t) \end{pmatrix}

行列の各要素が変数ttの関数である場合、これを行列関数と呼ぶ。

  • A(t)\mathbf{A}(t)の全要素、つまり全てのaija_{ij}がある点(または区間)で連続であれば、A(t)\mathbf{A}(t)は連続であると言われる。

  • A(t)\mathbf{A}(t)の全要素が微分可能であれば、A(t)\mathbf{A}(t)は微分可能であると言われる。A(t)\mathbf{A}(t)の導関数をdA(t)dt\dfrac{d \mathbf{A}(t)}{dt}と表示し、以下のように定義する。

    dAdt:=[daijdt] \frac{d \mathbf{A}}{dt} := \left[ \frac{d a_{ij}}{dt} \right]

  • A(t)\mathbf{A}(t)の各要素の積分を要素として持つ行列をA(t)\mathbf{A}(t)の積分という。

    abA(t)dt:=[abaij(t)dt] \int_{a}^b\mathbf{A}(t) dt := \left[ \int_{a}^ba_{ij}(t)dt \right]

  • 行列の指数関数e()t:Mn×nMn×ne^{(\cdot)t} : M_{n\times n} \to M_{n\times n}を以下のように定義する。

    eMt:=n=0Mntnn!=I+Mt+M2t22!+M3t33! e^{\mathbf{M} t}:=\sum \limits_{n=0}^\infty \frac{\mathbf{M}^n t^n}{n!}=\mathbf{I}+\mathbf{M}t + \frac{ \mathbf{M}^2t^2}{2!}+\frac{\mathbf{M}^3t^3}{3!}\cdots

説明

本質的にはベクトル値関数と変わりない。関数値のインデックスの次元が2つであるだけだ。

微分に関しては以下の性質を持つ。A(t)\mathbf{A}(t)B(t)\mathbf{B}(t)が行列関数で、C\mathbf{C}が定数行列の時、

ddt(CA)=CdAdt \frac{d}{dt}( \mathbf{CA})=\mathbf{C} \frac{ d \mathbf{A} }{dt}

ddt(A+B)=dAdt+dBdt \frac{ d }{dt} ( \mathbf{A} + \mathbf{B})=\frac{ d \mathbf{A} }{dt} +\frac{d \mathbf{B}}{dt}

ddt(AB)=AdBdt+dAdtB \frac{d}{dt}(\mathbf{AB})=\mathbf{A}\frac{d \mathbf{B}}{dt}+\frac{d\mathbf{A}}{dt}\mathbf{B}

行列A(t)\mathbf{A}(t)が以下のようであるとする。

A(t)=(sintt1cost) \mathbf{A}(t) = \begin{pmatrix} \sin t & t \\ 1 & \cos t \end{pmatrix}

するとA(t)\mathbf{A}(t)は全区間で連続であり、微分と積分は以下のようになる。

A(t)=(cost10sint),0πA(t)dt=(2π2/2π0) \mathbf{A}^{\prime}(t)=\begin{pmatrix} \cos t & 1 \\ 0 & -\sin t \end{pmatrix},\quad \int_{0}^\pi \mathbf{A}(t)dt=\begin{pmatrix} 2 & \pi^2/2 \\ \pi & 0 \end{pmatrix}

行列指数関数

定義通り、定数行列を指数の係数とする関数を行列指数関数と呼ぶ。しかしその定義を具体的に思い描こうとすると、以下のような考えが自然だろう。

eAt:=(eaijt)=(ea11tea1ntean1teannt) e^{\mathbf{A}t}:= \left( e^{a_{ij}t} \right)=\begin{pmatrix} e^{a_{11}t} &\cdots & e^{a_{1n}t} \\ \vdots & & \vdots \\ e^{a_{n1}t} & \cdots& e^{a_{nn}t} \end{pmatrix}

しかし、このように定義すると、指数関数の定義detdt=et\dfrac{d e^{t}}{dt} = e^{t}を満たさない。級数の形で定義すると、以下のようにうまく満たすことが分かる。

ddt(eAt)=ddt(n=0Antnn!)=ddt(I+At+A2t22!+A3t33!)=A+A2t1!+A3t22!+=A(I+At+A2t22!+)=An=0Antnn!=AeAt \begin{align*} \frac{d}{dt}\big( e^{\mathbf{A}t}\big) &=\frac{d}{dt}\left(\sum \limits_{n=0}^\infty \frac{\mathbf{A}^n t^{n}}{n!}\right) \\ &= \frac{d}{dt}\left( \mathbf{I}+\mathbf{A}t + \frac{ \mathbf{A}^2t^2}{2!}+\frac{\mathbf{A}^3t^3}{3!}\cdots \right) \\ &=\mathbf{A}+ \frac{\mathbf{A}^2t}{1!}+\frac{\mathbf{A}^3t^2}{2!}+\cdots \\ &= \mathbf{A} \left( \mathbf{I} + \mathbf{A}t + \frac{\mathbf{A}^2t^2}{2!}+\cdots \right) \\ &= \mathbf{A} \sum \limits_{n=0}^\infty \frac{\mathbf{A}^n t^n}{n!} \\ &=\mathbf{A} e^{\mathbf{A}t} \end{align*}


  1. ウィリアム・E・ボイス, Boyce’s Elementary Differential Equations and Boundary Value Problems (第11版, 2017), p292-293, 332 ↩︎