선형변환의 대각화가능성과 고유값의 중복도, 고유공간의 관계
📂선형대수선형변환의 대각화가능성과 고유값의 중복도, 고유공간의 관계
정리
T:V→V를 유한차원 벡터공간 V 위의 선형변환이라고 하자. T의 특성다항식이 분해되고, λ1,λ2,…,λk가 T의 서로 다른 고유값이라고 하자. 그러면,
T가 대각화가능한 것은, 모든 i에 대해서 λi의 중복도와 고유공간의 차원 dim(Eλi)가 같은 것과 동치이다.
T is diagobalizable. ⟺multiplicity of λi=dim(Eλi),∀i
만약 T가 대각화가능하고, βi가 Eλi의 순서기저이면, β=β1∪⋯∪βk는 T의 고유벡터를 포함하는 V의 순서기저이다.
T가 대각화가능한 것은, V가 T의 고유공간들의 직합인 것과 동치이다.
T is diagobalizable. ⟺V=Eλ1⊕⋯⊕Eλk
증명
1.
mi를 λi의 중복도라고 하자. di=dim(Eλi), n=dim(V)라고 하자.
(⟹)
T가 대각화가능하다고 가정하자. 이는 T의 고유벡터들로 이루어진 V의 기저가 존재한다는 것과 같다. 따라서 β를 T의 고유벡터로 이루어진 V의 기저라고 하자. 각각의 i에 대해서, βi=β∩Eλi라고 하자. 다시말해 βi는 β에 속해 있는 고유값 λi에 대응되는 고유벡터들의 집합이다. 또한 ni=∣βi∣라고 하자. 그러면 βi가 Eλi의 선형독립인 부분집합이므로, ni≤di이다. 또한 고유값의 대수적 중복도는 기하적 중복도보다 크거나 같으므로, di≤mi이다. n=∣β∣이므로, 모든 i에 대해서 ni를 더하면 n이고, 중복도의 정의에 의해 모든 i에 대해서 mi를 더하면 n이다. 따라서,
n=i=1∑kni≤i=1∑kdi≤i=1∑kmi=n
⟹i=1∑k(mi−di)=0
그런데 mi−di≥0이므로, 모든 i에 대해서 mi=di이다.
(⟸)
모든 i에 대해서 mi=di라고 가정하자. βi를 Eλi의 순서기저라고 하자. 그리고 β=β1∪⋯∪βk라고 하자. 그러면 서로 다른 고유공간의 선형독립인 집합의 합집합도 선형독립이므로, β도 선형독립이다. 또한 가정에 의해 i=1∑kdi=i=1∑kmi=n이므로, β는 n개의 선형독립인 고유벡터들을 포함한다. 따라서 β는 V의 순서기저이며, T는 대각화가능하다.
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2.
1.의 (⟸)를 증명하는 과정에서 같이 증명되었다.
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3.
λ1,…,λk를 T의 서로 다른 고유값이라 하자.
(⟹)
T가 대각화가능하다고 가정하자. γi를 고유공간 Eλi의 순서기저라고 하자. 그러면 2.에 의해서 γ1∪⋯∪γk는 V의 순서기저이다.
직합의 성질
W1,W2,…,Wk를 유한차원 벡터공간 V의 부분공간들이라 하자. 다음의 명제들은 모두 동치이다.
- V=W1⊕W2⊕⋯⊕Wk
- γi가 Wi의 순서기저이면, γ1∪⋯∪γk가 V의 순서기저이다.
- γ1∪⋯∪γk가 V의 순서기저가 되도록 하는 Wi들의 순서기저 γi가 존재한다.
그러면 위의 정리에 의해 V=Eλ1⊕⋯⊕Eλk이다.
(⟸)
V=Eλ1⊕⋯⊕Eλk라고 가정하자. γi를 Eλi의 순서기저라고 하자. 그러면 직합의 성질에 의해 γ1∪⋯∪γk는 V의 순서기저이다. 이는 고유벡터로 구성된 기저이므로, T는 대각화가능하다.
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