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零行列の固有値はゼロのみである 📂線形代数

零行列の固有値はゼロのみである

Proof

English Translation:

Assume that TT is a nilpotent such that Tk=T0T^{k} = T_{0}. T0T_{0} is a zero transformation. Moreover, let’s denote λ\lambda as the eigenvalue of TT, and the corresponding eigenvector as vV\mathbf{v} \in V.

Tv=λv T\mathbf{v} = \lambda \mathbf{v}

Taking Tk1T^{k-1} on both sides gives us Tk1(Tv)=Tk1(λv)T^{k-1}(T\mathbf{v}) = T^{k-1}(\lambda \mathbf{v}). Starting with the left side, we can arrange it as follows.

Tk1(Tv)=Tk(v)=T0v=0 T^{k-1}(T\mathbf{v}) = T^{k}(\mathbf{v}) = T_{0}\mathbf{v} = \mathbf{0}

Here, 0\mathbf{0} is the zero vector of vector space VV. Organizing the right side, since TT is a linear transformation, we get:

Tk1(λv)=λTk1v=λTk2(Tv)=λTk2(λv)=λ2Tk2v==λk1v T^{k-1}(\lambda \mathbf{v}) = \lambda T^{k-1}\mathbf{v} = \lambda T^{k-2}(T\mathbf{v}) = \lambda T^{k-2}(\lambda \mathbf{v}) = \lambda^{2}T^{k-2}\mathbf{v} = \cdots = \lambda^{k-1}\mathbf{v}

Therefore, we obtain the following.

0=λk1v \mathbf{0} = \lambda^{k-1}\mathbf{v}

However, since v\mathbf{v} is an eigenvector, it is not a zero vector. Hence, for the above equation to hold:

λk1=0    λ=0 \lambda^{k-1} = 0 \implies \lambda = 0

Japanese Translation:

TTTk=T0T^{k} = T_{0}である冪零だと仮定しよう。T0T_{0}零変換だ。そして、λ\lambdaTTの固有値、これに対応する固有ベクトルvV\mathbf{v} \in Vとしよう。

Tv=λv T\mathbf{v} = \lambda \mathbf{v}

両辺にTk1T^{k-1}をとると、Tk1(Tv)=Tk1(λv)T^{k-1}(T\mathbf{v}) = T^{k-1}(\lambda \mathbf{v})だ。左辺から整理すると、以下のようになる。

Tk1(Tv)=Tk(v)=T0v=0 T^{k-1}(T\mathbf{v}) = T^{k}(\mathbf{v}) = T_{0}\mathbf{v} = \mathbf{0}

ここで、0\mathbf{0}はベクトル空間VVの零ベクトルだ。右辺を整理すると、TTが線形変換であるため、以下のようになる。

Tk1(λv)=λTk1v=λTk2(Tv)=λTk2(λv)=λ2Tk2v==λk1v T^{k-1}(\lambda \mathbf{v}) = \lambda T^{k-1}\mathbf{v} = \lambda T^{k-2}(T\mathbf{v}) = \lambda T^{k-2}(\lambda \mathbf{v}) = \lambda^{2}T^{k-2}\mathbf{v} = \cdots = \lambda^{k-1}\mathbf{v}

よって、以下を得る。

0=λk1v \mathbf{0} = \lambda^{k-1}\mathbf{v}

しかし、v\mathbf{v}は固有ベクトルであるため、零ベクトルではない。したがって、上記の式が成り立つためには:

λk1=0    λ=0 \lambda^{k-1} = 0 \implies \lambda = 0