対角化・Jordan 形と連立系
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1この講義の役割
線型代数で学んだ Jordan 標準形を、定数係数線型系
\boldsymbol{x}'=A\boldsymbol{x},\qquad
\boldsymbol{x}(t_0)=\boldsymbol{x}_0
の時間発展へ翻訳する。A が対角化不能でも、一般化固有ベクトルの鎖を基底にすれば、解は「指数関数×有限次多項式」として構成できる。
このページでは A\in\mathbb C^{n\times n} とする。実行列に複素固有値がある場合は \mathbb C 上で Jordan 化し、共役な複素解の実部・虚部から実解を構成する。実数上の Jordan 形はここでは扱わない。
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2一般の Jordan ブロックの指数
大きさ k の Jordan ブロックを
J_k(\lambda)=\lambda I+N,\qquad
N=
\begin{pmatrix}
0&1&0&\cdots&0\\
0&0&1&\cdots&0\\
\vdots&\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\
0&0&0&\cdots&1\\
0&0&0&\cdots&0
\end{pmatrix}
と表す。N^k=0 であり、k>1 なら N^{k-1}\ne0 である。\lambda I と N は可換なので、可換行列に対する指数法則を級数の二項展開から適用でき、
e^{J_k(\lambda)\tau}
=e^{\lambda\tau}e^{N\tau}
=e^{\lambda\tau}
\sum_{r=0}^{k-1}\frac{\tau^r}{r!}N^r
となる。ここで \tau=t-t_0 である。冪零性によって無限級数が k 項で止まり、\tau^{k-1}e^{\lambda\tau} までの多項式因子が現れる。
異なる行列 X,Y について e^{X+Y}=e^Xe^Y が常に成立するわけではない。ここで積へ分けられる理由は、\lambda I と N が可換だからである。
3Jordan 形から元の座標へ戻す
Jordan 標準形を
P^{-1}AP=J
と固定する。したがって A=PJP^{-1} であり、前講義の行列指数の相似変換則から
e^{A\tau}=Pe^{J\tau}P^{-1}
を得る。J が複数の Jordan ブロックのブロック対角行列なら、e^{J\tau} も各ブロックの指数を並べたブロック対角行列になる。よって初期値問題の解は
\boxed{\boldsymbol{x}(t)=Pe^{J(t-t_0)}P^{-1}\boldsymbol{x}_0}
である。
4Jordan 鎖から線型独立な解を構成する
\lambda に対する長さ k の Jordan 鎖
(A-\lambda I)v_1=0,\qquad
(A-\lambda I)v_j=v_{j-1}\quad(2\le j\le k)
を考える。P=[v_1,\ldots,v_k] とすれば、この鎖に対応する部分で AP=PJ_k(\lambda) になる。v_j を初期値とする解は
\boxed{
\boldsymbol{x}_j(t)
=e^{\lambda\tau}
\sum_{\ell=0}^{j-1}\frac{\tau^\ell}{\ell!}v_{j-\ell}
}
である。最初の 3 本は
\begin{aligned}
\boldsymbol{x}_1(t)&=e^{\lambda\tau}v_1,\\
\boldsymbol{x}_2(t)&=e^{\lambda\tau}(v_2+\tau v_1),\\
\boldsymbol{x}_3(t)&=e^{\lambda\tau}
\left(v_3+\tau v_2+\frac{\tau^2}{2}v_1\right).
\end{aligned}\begin{aligned}
\boldsymbol{x}_1(t)&=e^{\lambda\tau}v_1,\\
\boldsymbol{x}_2(t)&=e^{\lambda\tau}(v_2+\tau v_1),\\
\boldsymbol{x}_3(t)&=e^{\lambda\tau}
\left(v_3+\tau v_2+\frac{\tau^2}{2}v_1\right).
\end{aligned}
微分すると、指数関数から \lambda の項、多項式から鎖を 1 段下がる項が生成されるため、\boldsymbol{x}_j'=A\boldsymbol{x}_j を満たす。一般化固有ベクトルが不足した固有方向を補完し、多項式因子を生成する機構はここにある。
5非 Jordan 座標の具体例
A=\begin{pmatrix}2&1\\-1&0\end{pmatrix}
の特性多項式は (\lambda-1)^2 である。\lambda=1 の代数的重複度は 2 だが、固有空間は 1 次元である。
v_1=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix},\qquad
v_2=\begin{pmatrix}1\\0\end{pmatrix}
とすると、(A-I)v_1=0、(A-I)v_2=v_1 である。したがって
P=\begin{pmatrix}1&1\\-1&0\end{pmatrix},\qquad
J=\begin{pmatrix}1&1\\0&1\end{pmatrix}
であり、
e^{A\tau}
=Pe^{J\tau}P^{-1}
=e^\tau
\begin{pmatrix}
1+\tau&\tau\\
-\tau&1-\tau
\end{pmatrix}.
特に v_1 からは e^\tau v_1、v_2 からは e^\tau(v_2+\tau v_1) が生じる。行列が最初から Jordan 形でなくても、鎖を基底に選べば時間発展を計算できる。
6実部とブロックサイズが決める漸近挙動
\tau\ge0 で、J_k(\lambda) の時間発展はある定数 C により
\|e^{J_k(\lambda)\tau}\|
\le C(1+\tau^{k-1})e^{\operatorname{Re}\lambda\,\tau}
と評価できる。
- \operatorname{Re}\lambda<0 なら、多項式因子よりも指数減衰が支配的であり、そのブロックの解は 0 へ収束する。
- \operatorname{Re}\lambda>0 なら、そのブロックには指数増大する方向がある。
- \operatorname{Re}\lambda=0 でブロックサイズが 1 なら、そのブロックの時間発展は有界である。
- \operatorname{Re}\lambda=0 でブロックサイズが 2 以上なら、多項式因子により非有界になる初期値がある。
したがって固有値の実部が 0 の境界では、固有値だけでなく Jordan ブロックの大きさが必要である。次の講義では「安定」「漸近安定」を定義し、この有界性と収束を非線型系の線型化へ接続する。
7数値計算との境界
Jordan ブロック構造の数値的決定は、微小摂動に敏感である。たとえば
\begin{pmatrix}\lambda&1\\\varepsilon&\lambda\end{pmatrix}
は \varepsilon=0 では 1 個の Jordan ブロックだが、\varepsilon\ne0 では固有値が \lambda\pm\sqrt{\varepsilon} に分裂する。このため Jordan 形は理論的分類に用い、浮動小数点計算で e^{At} を求めるときは、Jordan ブロックを数値的に同定することを前提にしない。
8前の講義
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9演習
data/exercise/math/differential-equations/jordan-form-and-linear-systems.exercise.n.md
10次の講義
data/lecture/math/differential-equations/linearization-and-eigenvalue-stability.lecture.n.md
Diagonalization, Jordan Form, and Linear Systems
1Purpose of the Lecture
For the constant-coefficient system
\boldsymbol{x}'=A\boldsymbol{x},\qquad
\boldsymbol{x}(t_0)=\boldsymbol{x}_0,
Jordan form translates generalized eigenvector chains into solutions consisting of an exponential multiplied by a finite-degree polynomial. We work over \mathbb C. A real matrix may be complexified and placed in complex Jordan form; conjugate complex solutions then yield real solutions through their real and imaginary parts. Real Jordan form is outside the scope of this lecture.
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2Exponential of a Jordan Block
For a block of size k, write
J_k(\lambda)=\lambda I+N,\qquad
N=\begin{pmatrix}
0&1&0&\cdots&0\\
0&0&1&\cdots&0\\
\vdots&\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\
0&0&0&\cdots&1\\
0&0&0&\cdots&0
\end{pmatrix}.
The matrices \lambda I and N commute. Hence, with \tau=t-t_0,
e^{J_k(\lambda)\tau}
=e^{\lambda\tau}\sum_{r=0}^{k-1}\frac{\tau^r}{r!}N^r.
Here N^k=0 and, for k>1, N^{k-1}\ne0. Nilpotency terminates the series and produces polynomial factors through degree k-1. This factorization relies on commutativity and is not valid for arbitrary matrices X,Y.
3Return to the Original Coordinates
If
P^{-1}AP=J,
then
e^{A\tau}=Pe^{J\tau}P^{-1},\qquad
\boldsymbol{x}(t)=Pe^{J(t-t_0)}P^{-1}\boldsymbol{x}_0.
Each Jordan block may be exponentiated independently.
4Generalized Eigenvector Chains
Let
(A-\lambda I)v_1=0,\qquad
(A-\lambda I)v_j=v_{j-1}\quad(2\le j\le k)
be a Jordan chain. The solution with initial value v_j is
\boldsymbol{x}_j(t)=e^{\lambda\tau}
\sum_{\ell=0}^{j-1}\frac{\tau^\ell}{\ell!}v_{j-\ell}.
In particular,
\boldsymbol{x}_1=e^{\lambda\tau}v_1,\qquad
\boldsymbol{x}_2=e^{\lambda\tau}(v_2+\tau v_1),\qquad
\boldsymbol{x}_3=e^{\lambda\tau}\left(v_3+\tau v_2+\frac{\tau^2}{2}v_1\right).
Differentiation and the chain relations verify the system directly. The exponential derivative contributes the term with \lambda, while differentiating the polynomial lowers the chain index by one; (A-\lambda I)v_j=v_{j-1} then gives \boldsymbol{x}_j'=A\boldsymbol{x}_j.
5Example in Non-Jordan Coordinates
For
A=\begin{pmatrix}2&1\\-1&0\end{pmatrix},
\quad
v_1=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix},
\quad
v_2=\begin{pmatrix}1\\0\end{pmatrix},
we have (A-I)v_1=0 and (A-I)v_2=v_1. Moreover,
\det(\mu I-A)=(\mu-1)^2,\qquad
P=\begin{pmatrix}1&1\\-1&0\end{pmatrix},\qquad
J=P^{-1}AP=\begin{pmatrix}1&1\\0&1\end{pmatrix}.
Consequently,
e^{A\tau}=e^\tau
\begin{pmatrix}
1+\tau&\tau\\
-\tau&1-\tau
\end{pmatrix}.
6Asymptotic Behavior
For \tau\ge0, a Jordan block satisfies
\|e^{J_k(\lambda)\tau}\|
\le C(1+\tau^{k-1})e^{\operatorname{Re}\lambda\,\tau}.
Thus, negative real part implies decay despite polynomial factors, while positive real part produces an exponentially growing direction. When the real part is zero, blocks of size one are bounded, whereas larger blocks admit polynomially unbounded solutions. Both eigenvalue real parts and Jordan block sizes are therefore required at the spectral boundary.
7Numerical Boundary
Jordan structure is sensitive to perturbations and is primarily a theoretical classification. For example,
\begin{pmatrix}\lambda&1\\\varepsilon&\lambda\end{pmatrix}
is one Jordan block when \varepsilon=0, whereas its eigenvalues split into \lambda\pm\sqrt{\varepsilon} when \varepsilon\ne0. Numerical computation of e^{At} should not generally assume that an exact Jordan block structure can be identified reliably in floating-point arithmetic.
8Previous Lecture
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9Next Lecture
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10Exercises
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