markdown
固有値・対角化・発展-基本演習md 818a803
exercise/math/linear-algebra/固有値・対角化・発展-基本演習.n.md
Download as PDF

固有値こゆうちeigenvalue対角化たいかくかdiagonalization発展はってん-基本演習きほんえんしゅう

date2026-05-25description固有値、固有ベクトル、対角化、直交対角化の基本を、線型変換の固有方向として確認する入口演習である。prerequisites固有値と固有ベクトル / 対角化の基本 / 対称行列と直交対角化type問題演習content_typeexercisestatusactiverelateddata/lecture/math/linear-algebra/固有値と固有ベクトル-講義.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/対角化の基本-講義.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/対称行列と直交対角化-講義.n.md / data/exercise/math/linear-algebra/二次形式・最小多項式・ジョルダン-基本演習.n.md / data/exercise/math/linear-algebra/SVDと擬似逆-基本演習.n.md
mathlinear-algebraexerciseeigenvaluediagonalization
data/lecture/math/linear-algebra/固有値と固有ベクトル-講義.n.md data/lecture/math/linear-algebra/対角化の基本-講義.n.md data/lecture/math/linear-algebra/対称行列と直交対角化-講義.n.md

演習えんしゅう方針ほうしん

固有こゆうベクトルeigenvectorは、線型変換せんけいへんかんlinear transformationきがわらない方向ほうこうである。対角化たいかくかdiagonalizationは、空間くうかんをその方向ほうこうごとに分解ぶんかいし、線型変換せんけいへんかんlinear transformation倍率ばいりつだけに単純化たんじゅんかする。

二次形式にじけいしきquadratic form最小多項式さいしょうたこうしきminimal polynomial、ジョルダン標準形ひょうじゅんけい、SVD、擬似逆行列ぎじぎゃくぎょうれつpseudoinverse matrix関連演習かんれんえんしゅう分割ぶんかつしている。


問題もんだい 1

A=(2003)

固有値こゆうちeigenvalue固有こゆうベクトルeigenvectorもとめ、幾何的きかてき意味いみべよ。

解答例かいとうれい

固有値こゆうちeigenvalue23 である。λ=2たいする固有こゆうベクトルeigenvectore1非零ひれいばいλ=3たいする固有こゆうベクトルeigenvectore2非零ひれいばいである。

解説かいせつ

Ax 軸方向じくほうこうを 2 ばいy 軸方向じくほうこうを 3 ばいばす。じくきはわらないので、標準基底ひょうじゅんきていstandard basisがそのまま固有こゆうベクトルeigenvectorになる。れいベクトルzero vector方向ほうこうあらわさないため、固有こゆうベクトルeigenvectorにはふくめない。


問題もんだい 2

B=(1101)

対角化可能たいかくかかのうdiagonalizableかを判定はんていせよ。

解答例かいとうれい

固有値こゆうちeigenvalueλ=1 だけである。

B-I=(0100)

なので、固有空間こゆうくうかんeigenspacey=0、つまり e1る 1 次元じげんdimension空間くうかんである。2×2 行列ぎょうれつmatrix対角化たいかくかdiagonalizationするには一次独立いちじどくりつlinear independence固有こゆうベクトルeigenvectorが 2 ほん必要ひつようなので、B対角化可能たいかくかかのうdiagonalizableではない。

解説かいせつ

固有値こゆうちeigenvalueもとめるだけでは不十分ふじゅうぶんである。対角化たいかくかdiagonalizationには、空間全体くうかんぜんたい固有こゆうベクトルeigenvector基底きていbasisめる必要ひつようがある。


問題もんだい 3

C=(2112)

直交対角化ちょっこうたいかくかorthogonal diagonalizationせよ。

解答例かいとうれい

固有値こゆうちeigenvalue31 である。対応たいおうする単位たんい固有こゆうベクトルeigenvectorとして

q1=12(11),q2=12(1-1)

れる。したがって、

Q=12(111-1),D=(3001)

とすると、

QTCQ=D

である。

解説かいせつ

C対称行列たいしょうぎょうれつsymmetric matrixなので、ことなる固有値こゆうちeigenvalueぞくする固有こゆうベクトルeigenvector直交ちょっこうorthogonalえらべる。直交行列ちょっこうぎょうれつorthogonal matrixによる基底変換きていへんかんchange of basisながさと角度かくど保存ほぞんする。


問題もんだい 4

A=(2103)

対角化たいかくかdiagonalizationし、Anもとめよ。

解答例かいとうれい

λ=2たいする固有こゆうベクトルeigenvector(1,0)Tλ=3たいする固有こゆうベクトルeigenvector(1,1)Tれる。したがって

P=(1101),D=(2003)

とすると A=PDP-1 である。よって

An=PDnP-1=(2n3n-2n03n)

である。

解説かいせつ

対角化たいかくかdiagonalizationは、累乗るいじょう固有方向こゆうほうこうeigendirectionごとの倍率ばいりつ累乗るいじょう分解ぶんかいする道具どうぐである。


問題もんだい 5

x(t)=(100-2)x(t),x(0)=(34)

け。

解答例かいとうれい

だい 1 成分せいぶんcomponentx1(t)=x1(t)だい 2 成分せいぶんcomponentx2(t)=-2x2(t)たす。したがって

x(t)=(3et4e-2t)

である。

解説かいせつ

固有値こゆうちeigenvalue時間発展じかんはってんかためる。このれいでは、だい 1 方向ほうこうet増加ぞうかし、だい 2 方向ほうこうe-2t減衰げんすいする。


関連演習かんれんえんしゅう

data/exercise/math/linear-algebra/二次形式・最小多項式・ジョルダン-基本演習.n.md data/exercise/math/linear-algebra/SVDと擬似逆-基本演習.n.md data/exercise/math/linear-algebra/複素内積とユニタリ行列-基本演習.n.md

関連講義かんれんこうぎ

data/lecture/math/linear-algebra/固有値と固有ベクトル-講義.n.md data/lecture/math/linear-algebra/対角化の基本-講義.n.md data/lecture/math/linear-algebra/対称行列と直交対角化-講義.n.md
raw .n.md をコピー
loc をコピー (filepath:line ~ line)
copy share link
path をコピー
copy share link
copy share link
タブを全て閉じる