練習問題メモ 21(対角化)#
問1#
2 次の正方行列
は対角化可能であることを示せ。 が対角行列となるような正則行列 を 1 つ求めよ。
は対角化可能であることを示せ。
行列
(1)
相異なる固有値とそれに属する固有ベクトルが存在するため、これらは
が対角行列となるような正則行列 を 1 つ求めよ。
より、
よって
各固有値に属する固有ベクトルを列ベクトルとして行列を作り
とする。
であるため、
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import sympy as sp
A = sp.Matrix([
[1, 3],
[2, 2]
])
P = sp.Matrix([
[-3/2, 1],
[1, 1]
])
P.inv() @ A @ P
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import sympy as sp
A = sp.Matrix([
[1, 3],
[2, 2]
])
print("λ=", A.eigenvals().keys())
print("x=", A.eigenvects())
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λ= dict_keys([4, -1])
x= [(-1, 1, [Matrix([
[-3/2],
[ 1]])]), (4, 1, [Matrix([
[1],
[1]])])]
問2#
次の文章は、「対角化可能なべき零行列は零行列である」ことの証明である。証明文中の
証明
と表される。さらに、
が得られるので、
となる。したがって、
問3#
3 次の正方行列
は対角化可能であることを示せ。 が対角行列となるような正則行列 を 1 つ求めよ。
は対角化可能であることを示せ。
より、固有空間
より、
よって固有空間
したがって、対角化可能であることの必要十分条件のひとつである
「固有空間の次元数の総和と行列
あるいは
「
を満たすため、
定理(参考:川久保 2010)
(1)
(2)
すなわち、
が成り立つ。
(3)
が成り立つ。
(4)
が対角行列となるような正則行列 を 1 つ求めよ。
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import sympy as sp
A = sp.Matrix([
[1, 1, 1],
[0, 2, 1],
[0, 0, 1]
])
P = sp.Matrix([
[1, 0, 1],
[0, -1, 1],
[0, 1, 0]
])
P.inv() @ A @ P
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e = A.eigenvects()
print(e)
P = sp.Matrix(e[0][2] + e[1][2]).reshape(3,3).T
P.inv() @ A @ P
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[(1, 2, [Matrix([
[1],
[0],
[0]]), Matrix([
[ 0],
[-1],
[ 1]])]), (2, 1, [Matrix([
[1],
[1],
[0]])])]
問4#
2 次の正方行列
とおく。
であり、
より、
より、
となる。
もし
となり、
間違いではないが冗長なのでボツ
より、
となる。
もし
もし
となる。よって
である。
以上により、
かつ
であるため、
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import sympy as sp
A = sp.Matrix([
[1, 0],
[0, 1],
])
P = A
P.inv() @ A @ P