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에르미트 행렬의 고유값 대각화: 스펙트럴 이론 증명 📂행렬대수

에르미트 행렬의 고유값 대각화: 스펙트럴 이론 증명

정리

가역행렬 ACm×mA \in \mathbb{C}^{m \times m}고유값 λk\lambda_{k} 들로 구성된 대각행렬Λ:=diag(λ1,,λm)\Lambda : = \text{diag} ( \lambda_{1} , \cdots , \lambda_{m} ), 그 고유값들에 해당하는 정규직교 고유벡터 qk\mathbf{q}_{k} 들로 구성된 직교행렬QQ 라고 하자.

[1] 스펙트럴 이론

AA정규행렬인 것의 필요충분조건은 AA유니터리 대각화 가능한 것이다. AA=AA    A=QΛQ A A^{\ast} = A^{\ast} A \iff A = Q \Lambda Q^{\ast}

[2] 에르미트 행렬 조건 하에서

만약 AA에르미트 행렬이면, 유니터리 대각화 가능하다: A=A    A=QΛQ A = A^{\ast} \implies A = Q \Lambda Q^{\ast} 더 나아가, Λ\Lambda 의 대각성분은 모두 실수로 이루어져 있다.


설명

가역행렬을 분해할 수 있다는 것 자체는 고유값 대각화의 과정에서 확인했다. 스펙트럴 이론은 그 역이 성립하는 조건을 제시하고 있어 상당히 중요하다고 할 수 있다. 당장 응용할 수 있는 분야로는 통계학으로, 주성분분석의 이론적 토대가 된다.

한편 스펙트럴 이론에서 말하는 A=QΛQA = Q \Lambda Q^{\ast} 를 다음과 같이 고유쌍 {(λk,ek)}k=1m\left\{ \left( \lambda_{k} , e_{k} \right) \right\}_{k=1}^{m} 들의 급수꼴로 나타낸 것을 스펙트럴 분해spectral decomposition라 한다. A=k=1mλkekek A = \sum_{k=1}^{m} \lambda_{k} e_{k} e_{k}^{\ast}

증명

정방행렬 AA슈어분해가능하므로, 다음을 만족하는 유니터리 행렬 QQ상삼각행렬 TT 가 존재한다. A=QTQ A = Q T Q^{\ast} 이하의 증명에서 이 노테이션을 공유한다. OO영행렬을 나타낸다.

[1] 1

AA 가 정규행렬이라는 것은 TT 가 정규행렬이라는 것과 동치다: AA=AA    QTQ(QTQ)=(QTQ)QTQ    QTTQ=QTTQ    Q[TTTT]Q=O    TT=TT \begin{align*} & A A^{\ast} = A^{\ast} A \\ \iff & Q T Q^{\ast} \left( Q T Q^{\ast} \right)^{\ast} = \left( Q T Q^{\ast} \right)^{\ast} Q T Q^{\ast} \\ \iff & Q T T^{\ast} Q^{\ast} = Q^{\ast} T^{\ast} T Q \\ \iff & Q \left[ T T^{\ast} - T^{\ast} T \right] Q^{\ast} = O \\ \iff & T T^{\ast} = T^{\ast} T \end{align*}

삼각정규행렬의 동치조건: TT 가 정방행렬이라고 하자. 삼각행렬 TT 가 정규행렬인 것과 필요충분조건은 TT대각행렬인 것이다: TT=TT    (T)ij=0,ij T T^{\ast} = T^{\ast} T \iff \left( T \right)_{ij} = 0 , \forall i \ne j

한편 상삼각행렬 TT 가 정규행렬이라는 것은 TT 가 대각행렬이라는 것과 동치고, 이는 곧 다음과 같이 요약할 수 있다. AA=AA    TT=TT    A=QTQ \begin{align*} & A A^{\ast} = A^{\ast} A \\ \iff & T T^{\ast} = T^{\ast} T \\ \iff & A = Q T Q^{\ast} \end{align*} 이제 T=Λ:=diag(λ1,,λm)T = \Lambda := \diag \left( \lambda_{1} , \cdots , \lambda_{m} \right)AA 의 고유값들로 이루어진 대각행렬이라는 것만 보이면 된다. A=QΛQA = Q \Lambda Q^{\ast} 의 양변의 오른쪽에 QQ 를 곱하면 AQ=QΛ A Q = Q \Lambda 이고, 여기서 Q:=[q1qm]Q:= \begin{bmatrix} \mathbf{q}_{1} & \cdots & \mathbf{q}_{m} \end{bmatrix}유니터리 행렬이므로 k=1,,mk = 1 , \cdots , m 에 대해 Aqk=λkqkA \mathbf{q}_{k} = \lambda_{k} \mathbf{q}_{k} 다. 따라서 λk\lambda_{k}AA 의 고유값이 된다.

[2] 2

A=QTQA^{\ast} = Q T^{\ast} Q^{\ast} 인데 A=AA^{\ast} = A 이므로 QTQ=QTQQ T Q^{\ast} = Q T^{\ast} Q^{\ast}, 즉 T=TT = T^{\ast} 다. 이를 만족하는 상삼각행렬은 대각행렬이고, 위와 같은 방법으로 T=ΛT = \LambdaAA 의 고유값들로 이루어진 대각행렬임을 보일 수 있다. 특히 이 경우에, AA에르미트 행렬이므로 그 고유값은 모두 실수다.


  1. https://www.math.drexel.edu/~foucart/TeachingFiles/F12/M504Lect2.pdf ↩︎

  2. 김상동, 김필수, 신병춘, 이용훈. (2012). 수치행렬해석: p106. ↩︎