1 Jordan ブロックの冪
命題 1.1. K K K を可換体とし、J m ( λ ) = λ I + N J_m(\lambda)=\lambda I+N J m ( λ ) = λ I + N を大きさm m m の Jordan ブロックとする。このとき、N m = 0 N^m=0 N m = 0 である。任意の整数n ≥ 0 n\geq 0 n ≥ 0 に対して
J m ( λ ) n = ∑ k = 0 min ( n , m − 1 ) ( n k ) λ n − k N k J_m(\lambda)^n
=\sum_{k=0}^{\min(n,m-1)}
\binom{n}{k}\lambda^{\,n-k}N^k J m ( λ ) n = k = 0 ∑ m i n ( n , m − 1 ) ( k n ) λ n − k N k が成り立つ。
証明. λ I \lambda I λ I は全ての自己準同型と可換するので、二項定理から
( λ I + N ) n = ∑ k = 0 n ( n k ) λ n − k N k (\lambda I+N)^n=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k}\lambda^{\,n-k}N^k ( λ I + N ) n = k = 0 ∑ n ( k n ) λ n − k N k を得る。k ≥ m k\geq m k ≥ m ならN k = 0 N^k=0 N k = 0 であるため、非零になり得る項の範囲を0 ≤ k ≤ min ( n , m − 1 ) 0\leq k\leq\min(n,m-1) 0 ≤ k ≤ min ( n , m − 1 ) に制限することができる。▨
証明. 表現行列を取る操作は積を保つので、[ T n ] B = [ T ] B n [T^n]_{\mathcal B}=[T]_{\mathcal B}^n [ T n ] B = [ T ] B n である。ブロック対角行列の積は対応するブロックごとの積であるため、右辺の表示を得る。▨
例 1.3. 係数体をR \R R とし、
A = ( 2 1 0 2 ) = 2 I + N , x n + 1 = A x n , x 0 = ( 1 1 ) A=\begin{pmatrix}2&1\\0&2\end{pmatrix}=2I+N,\qquad
x_{n+1}=Ax_n,\qquad x_0=\binom11 A = ( 2 0 1 2 ) = 2 I + N , x n + 1 = A x n , x 0 = ( 1 1 ) とする。このとき、N 2 = 0 N^2=0 N 2 = 0 なので、任意の整数n ≥ 0 n\geq0 n ≥ 0 に対して
A n = 2 n I + n 2 n − 1 N = ( 2 n n 2 n − 1 0 2 n ) . A^n=2^nI+n2^{n-1}N
=\begin{pmatrix}2^n&n2^{n-1}\\0&2^n\end{pmatrix}. A n = 2 n I + n 2 n − 1 N = ( 2 n 0 n 2 n − 1 2 n ) . 帰納法からx n = A n x 0 x_n=A^nx_0 x n = A n x 0 であるため、
x n = ( 2 n + n 2 n − 1 2 n ) x_n=\binom{2^n+n2^{n-1}}{2^n} x n = ( 2 n 2 n + n 2 n − 1 ) を得る。大きさ2 2 2 のブロックは、指数項に次数1 1 1 の多項式が乗ることに対応する。
2 指数関数と微分方程式
K = R K=\R K = R またはC \C C とする。有限次元空間の自己準同型T T T に対して
exp ( T ) = ∑ n = 0 ∞ T n n ! \exp(T)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{T^n}{n!} exp ( T ) = n = 0 ∑ ∞ n ! T n
と定める。基底を一つ選んで行列の任意のノルムを用いれば、この級数は絶対収束する。有限次元では異なるノルムにより同じ収束が定められるため、定義は選んだノルムに依存しない。
命題 2.1. J m ( λ ) = λ I + N J_m(\lambda)=\lambda I+N J m ( λ ) = λ I + N とし、t ∈ R t\in\R t ∈ R とする。複素数体の場合にもt t t は実変数とする。このとき
exp ( t J m ( λ ) ) = e λ t ∑ k = 0 m − 1 t k k ! N k \exp(tJ_m(\lambda))
=e^{\lambda t}\sum_{k=0}^{m-1}\frac{t^k}{k!}N^k exp ( t J m ( λ )) = e λ t k = 0 ∑ m − 1 k ! t k N k が成り立つ。
証明. 可換する自己準同型S S S とR R R に対し、絶対収束する級数の Cauchy 積と二項定理から
exp ( S ) exp ( R ) = ∑ a , b ≥ 0 S a R b a ! b ! = ∑ n ≥ 0 ( S + R ) n n ! = exp ( S + R ) \exp(S)\exp(R)
=\sum_{a,b\geq0}\frac{S^aR^b}{a!b!}
=\sum_{n\geq0}\frac{(S+R)^n}{n!}
=\exp(S+R) exp ( S ) exp ( R ) = a , b ≥ 0 ∑ a ! b ! S a R b = n ≥ 0 ∑ n ! ( S + R ) n = exp ( S + R ) を得る。S = t λ I S=t\lambda I S = t λ I 、R = t N R=tN R = tN とすれば
exp ( t J m ( λ ) ) = exp ( t λ I ) exp ( t N ) = e λ t I ∑ k = 0 m − 1 t k k ! N k \exp(tJ_m(\lambda))
=\exp(t\lambda I)\exp(tN)
=e^{\lambda t}I\sum_{k=0}^{m-1}\frac{t^k}{k!}N^k exp ( t J m ( λ )) = exp ( t λ I ) exp ( tN ) = e λ t I k = 0 ∑ m − 1 k ! t k N k となる。最後の等式ではN k = 0 ( k ≥ m ) N^k=0\ (k\geq m) N k = 0 ( k ≥ m ) を用いた。▨
例 2.2. J = ( λ 1 0 λ ) = λ I + N J=\begin{pmatrix}\lambda&1\\0&\lambda\end{pmatrix}=\lambda I+N J = ( λ 0 1 λ ) = λ I + N に対して
e t J = e λ t ( 1 t 0 1 ) . e^{tJ}=e^{\lambda t}
\begin{pmatrix}1&t\\0&1\end{pmatrix}. e t J = e λ t ( 1 0 t 1 ) . したがってx ′ ( t ) = J x ( t ) x'(t)=Jx(t) x ′ ( t ) = J x ( t ) 、x ( 0 ) = ( a , b ) T x(0)=(a,b)^{\mathsf T} x ( 0 ) = ( a , b ) T の解は
x ( t ) = e λ t ( a + t b b ) x(t)=e^{\lambda t}\binom{a+tb}{b} x ( t ) = e λ t ( b a + t b ) である。実際に右辺を微分するとx ′ ( t ) = J x ( t ) x'(t)=Jx(t) x ′ ( t ) = J x ( t ) となり、t = 0 t=0 t = 0 では指定した初期値を取る。
例 2.3.
J = ( 2 1 0 0 2 1 0 0 2 ) = 2 I + N J=\begin{pmatrix}2&1&0\\0&2&1\\0&0&2\end{pmatrix}=2I+N J = 2 0 0 1 2 0 0 1 2 = 2 I + N ではN 3 = 0 N^3=0 N 3 = 0 であるから、
e t J = e 2 t ( I + t N + t 2 2 N 2 ) = e 2 t ( 1 t t 2 / 2 0 1 t 0 0 1 ) . e^{tJ}
=e^{2t}\left(I+tN+\frac{t^2}{2}N^2\right)
=e^{2t}\begin{pmatrix}1&t&t^2/2\\0&1&t\\0&0&1\end{pmatrix}. e t J = e 2 t ( I + tN + 2 t 2 N 2 ) = e 2 t 1 0 0 t 1 0 t 2 /2 t 1 . 右辺を微分するとJ e t J J e^{tJ} J e t J に一致し、t = 0 t=0 t = 0 では恒等行列になる。
定理 2.4. A ∈ M n ( C ) A\in M_n(\C) A ∈ M n ( C ) とx 0 ∈ C n x_0\in\C^n x 0 ∈ C n に対し、初期値問題
x ′ ( t ) = A x ( t ) , x ( 0 ) = x 0 x'(t)=Ax(t),\qquad x(0)=x_0 x ′ ( t ) = A x ( t ) , x ( 0 ) = x 0 の解はx ( t ) = e t A x 0 x(t)=e^{tA}x_0 x ( t ) = e t A x 0 であり、一意である。A A A とx 0 x_0 x 0 が実であれば、この解は実ベクトルに値を取る。
証明. 有限区間上では指数級数と項別微分した級数が一様収束するので、
d d t e t A = ∑ n = 1 ∞ n t n − 1 A n n ! = A ∑ n = 0 ∞ t n A n n ! = A e t A \frac{d}{dt}e^{tA}
=\sum_{n=1}^{\infty}\frac{nt^{n-1}A^n}{n!}
=A\sum_{n=0}^{\infty}\frac{t^nA^n}{n!}
=Ae^{tA} d t d e t A = n = 1 ∑ ∞ n ! n t n − 1 A n = A n = 0 ∑ ∞ n ! t n A n = A e t A である。またe 0 A = I e^{0A}=I e 0 A = I なので、e t A x 0 e^{tA}x_0 e t A x 0 は初期値問題を満たす。
y y y を別の解とすると、指数法則によりe − t A e t A = I e^{-tA}e^{tA}=I e − t A e t A = I であり、
d d t ( e − t A y ( t ) ) = − A e − t A y ( t ) + e − t A A y ( t ) = 0 \frac{d}{dt}\bigl(e^{-tA}y(t)\bigr)
=-Ae^{-tA}y(t)+e^{-tA}Ay(t)=0 d t d ( e − t A y ( t ) ) = − A e − t A y ( t ) + e − t A A y ( t ) = 0 となる。したがって、すべてのt t t についてe − t A y ( t ) = y ( 0 ) = x 0 e^{-tA}y(t)=y(0)=x_0 e − t A y ( t ) = y ( 0 ) = x 0 である。両辺へe t A e^{tA} e t A を掛けるとy ( t ) = e t A x 0 y(t)=e^{tA}x_0 y ( t ) = e t A x 0 を得る。A , x 0 A,x_0 A , x 0 が実なら指数級数の全ての項が実である。▨
3 Jordan 標準形による行列関数
複素自己準同型T T T の相異なる固有値をλ 1 , … , λ s \lambda_1,\ldots,\lambda_s λ 1 , … , λ s とし、λ i \lambda_i λ i に属する Jordan
ブロックの最大の大きさをm i m_i m i とする。§E3.30 系 2.3 により
m T ( t ) = ∏ i = 1 s ( t − λ i ) m i . m_T(t)=\prod_{i=1}^s(t-\lambda_i)^{m_i}. m T ( t ) = i = 1 ∏ s ( t − λ i ) m i .
命題 3.1. V V V を有限次元複素線形空間、T ∈ End C ( V ) T\in\operatorname{End}_{\C}(V) T ∈ End C ( V ) とする。λ 1 , … , λ s ∈ C \lambda_1,\ldots,\lambda_s\in\C λ 1 , … , λ s ∈ C を相異なる元、m 1 , … , m s m_1,\ldots,m_s m 1 , … , m s を正整数とし、
m T ( t ) = ∏ i = 1 s ( t − λ i ) m i m_T(t)=\prod_{i=1}^s(t-\lambda_i)^{m_i} m T ( t ) = i = 1 ∏ s ( t − λ i ) m i と仮定する。このとき、複素数の族c i , k c_{i,k} c i , k (1 ≤ i ≤ s 1\leq i\leq s 1 ≤ i ≤ s 、0 ≤ k < m i 0\leq k<m_i 0 ≤ k < m i )を任意に与えると、条件
p ( k ) ( λ i ) = c i , k ( 1 ≤ i ≤ s , 0 ≤ k < m i ) p^{(k)}(\lambda_i)=c_{i,k}
\qquad(1\leq i\leq s,\ 0\leq k<m_i) p ( k ) ( λ i ) = c i , k ( 1 ≤ i ≤ s , 0 ≤ k < m i ) を満たす多項式p ∈ C [ t ] p\in\C[t] p ∈ C [ t ] が存在する。二つの多項式が同じ条件を満たすなら、その差はm T m_T m T で割り切れる。したがって
p ( T ) p(T) p ( T ) は条件を満たすp p p の選び方によらない。
関数f f f が各λ i \lambda_i λ i でm i − 1 m_i-1 m i − 1 階まで微分可能である場合にc i , k = f ( k ) ( λ i ) c_{i,k}=f^{(k)}(\lambda_i) c i , k = f ( k ) ( λ i ) と取れば、f ( T ) : = p ( T ) f(T):=p(T) f ( T ) := p ( T ) が定まる。以下ではこの意味でf ( T ) f(T) f ( T ) と書く。
証明. q i ( t ) = ∑ k = 0 m i − 1 c i , k k ! ( t − λ i ) k q_i(t)=\sum_{k=0}^{m_i-1}\dfrac{c_{i,k}}{k!}(t-\lambda_i)^k q i ( t ) = ∑ k = 0 m i − 1 k ! c i , k ( t − λ i ) k と置く。したがって、q i ( k ) ( λ i ) = c i , k q_i^{(k)}(\lambda_i)=c_{i,k} q i ( k ) ( λ i ) = c i , k (0 ≤ k < m i 0\leq k<m_i 0 ≤ k < m i )である。多項式a i = ( t − λ i ) m i a_i=(t-\lambda_i)^{m_i} a i = ( t − λ i ) m i は二つずつ互いに素である。A i = ∏ j ≠ i a j A_i=\prod_{j\ne i}a_j A i = ∏ j = i a j とすればgcd ( A i , a i ) = 1 \gcd(A_i,a_i)=1 g cd( A i , a i ) = 1 なので、Bézout の等式からu i A i + v i a i = 1 u_iA_i+v_ia_i=1 u i A i + v i a i = 1 を満たす多項式u i , v i u_i,v_i u i , v i が存在する。
p = ∑ i = 1 s q i u i A i p=\sum_{i=1}^s q_i u_iA_i p = i = 1 ∑ s q i u i A i と置く。a i a_i a i を法として見ると、i i i 番目以外の項はa i a_i a i で割り切れ、u i A i ≡ 1 u_iA_i\equiv1 u i A i ≡ 1 であるからp ≡ q i ( m o d a i ) p\equiv q_i\pmod{a_i} p ≡ q i ( mod a i ) となる。このとき、p ≡ q i ( m o d a i ) p\equiv q_i\pmod{a_i} p ≡ q i ( mod a i ) であることは、p p p とq i q_i q i のλ i \lambda_i λ i におけるm i − 1 m_i-1 m i − 1 階までの導関数が一致するための必要十分条件である。
p p p とp ′ p' p ′ が同じ条件を満たすなら、p − p ′ p-p' p − p ′ は各a i a_i a i で割り切れる。a i a_i a i は二つずつ互いに素なので、その積m T m_T m T で割り切れる。最小多項式の定義から( p − p ′ ) ( T ) = 0 (p-p')(T)=0 ( p − p ′ ) ( T ) = 0 であり、p ( T ) = p ′ ( T ) p(T)=p'(T) p ( T ) = p ′ ( T ) を得る。▨
命題 3.2. f f f はλ \lambda λ でm − 1 m-1 m − 1 階まで微分可能であるとし、J m ( λ ) = λ I + N J_m(\lambda)=\lambda I+N J m ( λ ) = λ I + N とする。このとき
f ( J m ( λ ) ) = ∑ k = 0 m − 1 f ( k ) ( λ ) k ! N k . f(J_m(\lambda))
=\sum_{k=0}^{m-1}\frac{f^{(k)}(\lambda)}{k!}N^k. f ( J m ( λ )) = k = 0 ∑ m − 1 k ! f ( k ) ( λ ) N k .
証明. 命題 3.1 の補間多項式をp p p とする。多項式の Taylor 展開は有限なので
p ( λ I + N ) = ∑ k ≥ 0 p ( k ) ( λ ) k ! N k . p(\lambda I+N)
=\sum_{k\geq0}\frac{p^{(k)}(\lambda)}{k!}N^k. p ( λ I + N ) = k ≥ 0 ∑ k ! p ( k ) ( λ ) N k . N m = 0 N^m=0 N m = 0 であるためk ≥ m k\geq m k ≥ m の項は消える。残る係数は補間条件によりp ( k ) ( λ ) = f ( k ) ( λ ) p^{(k)}(\lambda)=f^{(k)}(\lambda) p ( k ) ( λ ) = f ( k ) ( λ ) である。▨
4 対数と平方根
補題 4.1. m ∈ N ≥ 1 m\in\NN m ∈ N ≥ 1 とする。このとき、次が成り立つ。
N ∈ C m × m N\in\C^{m\times m} N ∈ C m × m を冪零行列とし、L ( N ) = ∑ j = 1 m ( − 1 ) j + 1 j N j L(N)=\sum_{j=1}^{m}\frac{(-1)^{j+1}}{j}N^j L ( N ) = ∑ j = 1 m j ( − 1 ) j + 1 N j とおくと、e L ( N ) = I + N e^{L(N)}=I+N e L ( N ) = I + N である。
C ∈ R m × m C\in\R^{m\times m} C ∈ R m × m が可逆ならば、e B = C 2 e^B=C^2 e B = C 2 を満たすB ∈ R m × m B\in\R^{m\times m} B ∈ R m × m が存在する。
証明. 主張 (1) を示す。N m = 0 N^m=0 N m = 0 である。m = 1 m=1 m = 1 ならばN = 0 N=0 N = 0 であるからL ( N ) = 0 L(N)=0 L ( N ) = 0 、e L ( N ) = I = I + N e^{L(N)}=I=I+N e L ( N ) = I = I + N である。m ≥ 2 m\ge2 m ≥ 2 とし、複素係数の多項式
ℓ ( z ) = ∑ j = 1 m − 1 ( − 1 ) j + 1 j z j \ell(z)=\sum_{j=1}^{m-1}\frac{(-1)^{j+1}}{j}z^j ℓ ( z ) = j = 1 ∑ m − 1 j ( − 1 ) j + 1 z j を取る。∑ k = 0 m − 1 ℓ ( z ) k / k ! \sum_{k=0}^{m-1}\ell(z)^k/k! ∑ k = 0 m − 1 ℓ ( z ) k / k ! をz m z^m z m で割った余りをE ( z ) = ∑ j = 0 m − 1 a j z j E(z)=\sum_{j=0}^{m-1}a_jz^j E ( z ) = ∑ j = 0 m − 1 a j z j とする。ℓ ( 0 ) = 0 \ell(0)=0 ℓ ( 0 ) = 0 であるから、有限和を微分すると
E ′ ( z ) ≡ ℓ ′ ( z ) ∑ k = 0 m − 2 ℓ ( z ) k k ! ≡ ℓ ′ ( z ) E ( z ) ( m o d z m − 1 ) E'(z)\equiv\ell'(z)\sum_{k=0}^{m-2}\frac{\ell(z)^k}{k!}
\equiv\ell'(z)E(z)\pmod {z^{m-1}} E ′ ( z ) ≡ ℓ ′ ( z ) k = 0 ∑ m − 2 k ! ℓ ( z ) k ≡ ℓ ′ ( z ) E ( z ) ( mod z m − 1 ) となる。また、有限等比和から
( 1 + z ) ℓ ′ ( z ) = 1 − ( − z ) m − 1 ≡ 1 ( m o d z m − 1 ) (1+z)\ell'(z)=1-(-z)^{m-1}\equiv1\pmod {z^{m-1}} ( 1 + z ) ℓ ′ ( z ) = 1 − ( − z ) m − 1 ≡ 1 ( mod z m − 1 ) であるため、( 1 + z ) E ′ ( z ) ≡ E ( z ) ( m o d z m − 1 ) (1+z)E'(z)\equiv E(z)\pmod {z^{m-1}} ( 1 + z ) E ′ ( z ) ≡ E ( z ) ( mod z m − 1 ) である。a 0 = E ( 0 ) = 1 a_0=E(0)=1 a 0 = E ( 0 ) = 1 であり、次数j j j の係数を比較すると
( j + 1 ) a j + 1 = ( 1 − j ) a j ( 0 ≤ j ≤ m − 2 ) (j+1)a_{j+1}=(1-j)a_j\qquad(0\le j\le m-2) ( j + 1 ) a j + 1 = ( 1 − j ) a j ( 0 ≤ j ≤ m − 2 ) を得る。したがってa 1 = 1 a_1=1 a 1 = 1 であり、2 ≤ j ≤ m − 1 2\le j\le m-1 2 ≤ j ≤ m − 1 に対してa j = 0 a_j=0 a j = 0 である。L ( N ) = ℓ ( N ) L(N)=\ell(N) L ( N ) = ℓ ( N ) は定数項をもたないN N N の多項式であるから、L ( N ) m = 0 L(N)^m=0 L ( N ) m = 0 である。したがって、e L ( N ) e^{L(N)} e L ( N ) の指数級数は有限和となる。N m = 0 N^m=0 N m = 0 によりz m z^m z m の倍数はN N N への代入で零になるので、
e L ( N ) = ∑ k = 0 m − 1 ℓ ( N ) k k ! = E ( N ) = I + N e^{L(N)}=\sum_{k=0}^{m-1}\frac{\ell(N)^k}{k!}=E(N)=I+N e L ( N ) = k = 0 ∑ m − 1 k ! ℓ ( N ) k = E ( N ) = I + N である。
主張 (2) を示す。C C C をC m × m \C^{m\times m} C m × m の元とみなし、相異なる固有値をλ 1 , … , λ r \lambda_1,\ldots,\lambda_r λ 1 , … , λ r とする。C C C は可逆であるからλ j ≠ 0 \lambda_j\ne0 λ j = 0 である。G j = G λ j ( C ) G_j=G_{\lambda_j}(C) G j = G λ j ( C ) 、N j = λ j − 1 ( C − λ j I ) ∣ G j N_j=\lambda_j^{-1}(C-\lambda_jI)|_{G_j} N j = λ j − 1 ( C − λ j I ) ∣ G j とおくと、§E3.26 命題 1.3 と§E3.26 定理 2.1 によりN j N_j N j は冪零、C m = G 1 ⊕ ⋯ ⊕ G r \C^m=G_1\oplus\cdots\oplus G_r C m = G 1 ⊕ ⋯ ⊕ G r であり、G j G_j G j 上でC = λ j ( I + N j ) C=\lambda_j(I+N_j) C = λ j ( I + N j ) である。C C C の特性多項式は実係数であるから、非実の固有値は共役な対で現れる。μ j ∈ C \mu_j\in\C μ j ∈ C をe μ j = λ j 2 e^{\mu_j}=\lambda_j^2 e μ j = λ j 2 を満たすように次のとおり選ぶ。λ j ∈ R \lambda_j\in\R λ j ∈ R ならばμ j = ln ( λ j 2 ) ∈ R \mu_j=\ln(\lambda_j^2)\in\R μ j = ln ( λ j 2 ) ∈ R とする。非実の固有値の各対{ λ j , λ k = λ j ‾ } \{\lambda_j,\lambda_k=\overline{\lambda_j}\} { λ j , λ k = λ j } については、λ j = r j ( cos θ j + i sin θ j ) \lambda_j=r_j(\cos\theta_j+i\sin\theta_j) λ j = r j ( cos θ j + i sin θ j ) (r j > 0 r_j>0 r j > 0 、θ j ∈ R \theta_j\in\R θ j ∈ R )と書き、μ j = 2 ln r j + 2 i θ j \mu_j=2\ln r_j+2i\theta_j μ j = 2 ln r j + 2 i θ j と取り、μ k = μ j ‾ \mu_k=\overline{\mu_j} μ k = μ j とする。B ∈ C m × m B\in\C^{m\times m} B ∈ C m × m を、各G j G_j G j 上で
B ∣ G j = μ j I + 2 L ( N j ) B|_{G_j}=\mu_jI+2L(N_j) B ∣ G j = μ j I + 2 L ( N j ) と定める。μ j I \mu_jI μ j I とL ( N j ) L(N_j) L ( N j ) は可換であるから、主張 (1) と可換な行列の指数法則によりG j G_j G j 上で
e B = e μ j e 2 L ( N j ) = λ j 2 ( e L ( N j ) ) 2 = λ j 2 ( I + N j ) 2 = C 2 e^B=e^{\mu_j}e^{2L(N_j)}=\lambda_j^2\bigl(e^{L(N_j)}\bigr)^2=\lambda_j^2(I+N_j)^2=C^2 e B = e μ j e 2 L ( N j ) = λ j 2 ( e L ( N j ) ) 2 = λ j 2 ( I + N j ) 2 = C 2 であり、e B = C 2 e^B=C^2 e B = C 2 がC m \C^m C m 全体で成り立つ。
κ : C m → C m \kappa\colon\C^m\to\C^m κ : C m → C m を成分ごとの複素共役とする。C C C は実行列であるからκ C = C κ \kappa C=C\kappa κ C = C κ であり、κ ( C − λ I ) m v = ( C − λ ‾ I ) m κ v \kappa(C-\lambda I)^m\boldsymbol v=(C-\overline\lambda I)^m\kappa\boldsymbol v κ ( C − λ I ) m v = ( C − λ I ) m κ v からκ ( G λ ( C ) ) = G λ ‾ ( C ) \kappa(G_{\lambda}(C))=G_{\overline\lambda}(C) κ ( G λ ( C )) = G λ ( C ) である。λ k = λ j ‾ \lambda_k=\overline{\lambda_j} λ k = λ j のとき、v ∈ G j \boldsymbol v\in G_j v ∈ G j についてN k κ v = λ j ‾ − 1 ( C − λ j ‾ I ) κ v = κ N j v N_k\kappa\boldsymbol v=\overline{\lambda_j}^{-1}(C-\overline{\lambda_j}I)\kappa\boldsymbol v=\kappa N_j\boldsymbol v N k κ v = λ j − 1 ( C − λ j I ) κ v = κ N j v である。L L L の係数は実数でありμ k = μ j ‾ \mu_k=\overline{\mu_j} μ k = μ j であるから、v ∈ G j \boldsymbol v\in G_j v ∈ G j について
κ B v = μ j ‾ κ v + 2 L ( N k ) κ v = B κ v \kappa B\boldsymbol v=\overline{\mu_j}\,\kappa\boldsymbol v+2L(N_k)\kappa\boldsymbol v=B\kappa\boldsymbol v κ B v = μ j κ v + 2 L ( N k ) κ v = B κ v である(λ j ∈ R \lambda_j\in\R λ j ∈ R の場合はk = j k=j k = j である)。κ \kappa κ は加法的であるからκ B = B κ \kappa B=B\kappa κ B = B κ がC m \C^m C m 全体で成り立つ。標準基底e i \boldsymbol e_i e i についてB e i = B κ e i = κ B e i B\boldsymbol e_i=B\kappa\boldsymbol e_i=\kappa B\boldsymbol e_i B e i = B κ e i = κ B e i であるから、B B B の各列は実ベクトルであり、B ∈ R m × m B\in\R^{m\times m} B ∈ R m × m である。▨
定理 4.2. 複素正方行列A A A が可逆なら、
e L = A , R 2 = A e^L=A,\qquad R^2=A e L = A , R 2 = A を満たす複素行列L , R L,R L , R が存在する。
証明. A A A の Jordan ブロックJ m ( λ ) = λ ( I + X ) J_m(\lambda)=\lambda(I+X) J m ( λ ) = λ ( I + X ) を一つ取る。可逆性からλ ≠ 0 \lambda\ne0 λ = 0 であり、X = N / λ X=N/\lambda X = N / λ はX m = 0 X^m=0 X m = 0 を満たす。
e μ = λ e^\mu=\lambda e μ = λ を満たすμ ∈ C \mu\in\C μ ∈ C を一つ選び、
L λ , m = μ I + ∑ k = 1 m − 1 ( − 1 ) k + 1 k X k L_{\lambda,m}
=\mu I+\sum_{k=1}^{m-1}\frac{(-1)^{k+1}}{k}X^k L λ , m = μ I + k = 1 ∑ m − 1 k ( − 1 ) k + 1 X k と置く。X m = 0 X^m=0 X m = 0 であるから、補題 4.1 (1) と可換な行列の指数法則によりe L λ , m = e μ e L ( X ) = λ ( I + X ) = J m ( λ ) e^{L_{\lambda,m}}=e^{\mu}e^{L(X)}=\lambda(I+X)=J_m(\lambda) e L λ , m = e μ e L ( X ) = λ ( I + X ) = J m ( λ ) となる。
次にν 2 = λ \nu^2=\lambda ν 2 = λ を満たすν ∈ C \nu\in\C ν ∈ C を一つ選び、
R λ , m = ν ∑ k = 0 m − 1 ( 1 / 2 k ) X k R_{\lambda,m}
=\nu\sum_{k=0}^{m-1}\binom{1/2}{k}X^k R λ , m = ν k = 0 ∑ m − 1 ( k 1/2 ) X k と置く。形式冪級数の恒等式( ∑ k ≥ 0 ( 1 / 2 k ) z k ) 2 = 1 + z \bigl(\sum_{k\geq0}\binom{1/2}{k}z^k\bigr)^2=1+z ( ∑ k ≥ 0 ( k 1/2 ) z k ) 2 = 1 + z をz m z^m z m を法として用いると、R λ , m 2 = J m ( λ ) R_{\lambda,m}^2=J_m(\lambda) R λ , m 2 = J m ( λ ) を得る。
全 Jordan ブロックについて構成したL λ , m L_{\lambda,m} L λ , m とR λ , m R_{\lambda,m} R λ , m をブロック対角に並べ、Jordan
基底から元の基底へ戻せばL L L とR R R を得る。▨
5 演習
問題 5.1 (零固有値をもつ行列の平方根).
N = J 2 ( 0 ) ∈ M 2 ( C ) N=J_2(0)\in M_2(\C) N = J 2 ( 0 ) ∈ M 2 ( C ) に対してR 2 = N R^2=N R 2 = N を満たすR ∈ M 2 ( C ) R\in M_2(\C) R ∈ M 2 ( C ) が存在しないことを示せ。
E 13 ∈ M 3 ( C ) E_{13}\in M_3(\C) E 13 ∈ M 3 ( C ) を( 1 , 3 ) (1,3) ( 1 , 3 ) 成分だけが1 1 1 で他の成分が0 0 0 の行列とする。R 2 = E 13 R^2=E_{13} R 2 = E 13 を満たすR ∈ M 3 ( C ) R\in M_3(\C) R ∈ M 3 ( C ) を一つ与えよ。
(1) と(2) から、定理 4.2 の平方根に関する主張で可逆性の仮定を外すことができないこと、および零固有値をもつ行列には平方根をもつものともたないものがあることを結論せよ。
解答. (1) を示す。R 2 = N R^2=N R 2 = N と仮定する。N 2 = 0 N^2=0 N 2 = 0 であるからR 4 = 0 R^4=0 R 4 = 0 であり、det ( R ) 4 = det ( R 4 ) = 0 \det(R)^4=\det(R^4)=0 det ( R ) 4 = det ( R 4 ) = 0 からR R R は可逆でなく、ker R ≠ 0 \ker R\neq0 ker R = 0 である。R = 0 R=0 R = 0 ならばN = 0 N=0 N = 0 となって矛盾するから、dim ker R = 1 \dim\ker R=1 dim ker R = 1 であり、次元定理によりW = im R W=\operatorname{im}R W = im R は一次元である。R ( W ) ⊆ W R(W)\subseteq W R ( W ) ⊆ W であり、R ( W ) = W R(W)=W R ( W ) = W ならば帰納的にR k ( C 2 ) = W R^k(\C^2)=W R k ( C 2 ) = W がすべてのk ≥ 1 k\geq1 k ≥ 1 で成り立ち、R 4 = 0 R^4=0 R 4 = 0 に反する。したがってR ( W ) R(W) R ( W ) は一次元のW W W の真の部分空間であり、R ( W ) = 0 R(W)=0 R ( W ) = 0 、すなわちR 2 = 0 R^2=0 R 2 = 0 である。これはR 2 = N ≠ 0 R^2=N\neq0 R 2 = N = 0 に反する。よってN N N は平方根をもたない。
(2) ではR = J 3 ( 0 ) R=J_3(0) R = J 3 ( 0 ) をとる。R e 1 = 0 Re_1=0 R e 1 = 0 、R e 2 = e 1 Re_2=e_1 R e 2 = e 1 、R e 3 = e 2 Re_3=e_2 R e 3 = e 2 であるから、R 2 e 1 = R 2 e 2 = 0 R^2e_1=R^2e_2=0 R 2 e 1 = R 2 e 2 = 0 、R 2 e 3 = e 1 R^2e_3=e_1 R 2 e 3 = e 1 であり、R 2 = E 13 R^2=E_{13} R 2 = E 13 である。
(3) を示す。N N N とE 13 E_{13} E 13 はともに固有値0 0 0 をもち可逆でない。N N N は平方根をもたないから、定理 4.2 の平方根の主張は可逆性を外すと成り立たない。一方E 13 E_{13} E 13 は平方根をもつから、可逆でない行列の平方根の有無は固有値0 0 0 をもつことだけでは決まらない。▨