§E3.31行列関数

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Jordan 標準形の各 Jordan ブロックは、単位行列のスカラー倍と冪零作用素の和である。二つの項は可換であるため、冪、指数関数、および局所的に定義された関数の計算は、冪零作用素に関する有限和の計算へ帰着する。本記事では、係数体と関数の定義域を区別し、対数と平方根については存在するための条件を明示する。

1 Jordan ブロックの冪

命題 1.1.KKを可換体とし、Jm(λ)=λI+NJ_m(\lambda)=\lambda I+Nを大きさmmの Jordan ブロックとする。このとき、Nm=0N^m=0である。任意の整数n≥0n\geq 0に対して

Jm(λ)n=∑k=0min⁡(n,m−1)(nk)λ n−kNkJ_m(\lambda)^n =\sum_{k=0}^{\min(n,m-1)} \binom{n}{k}\lambda^{\,n-k}N^k

が成り立つ。

証明.λI\lambda Iは全ての自己準同型と可換するので、二項定理から

(λI+N)n=∑k=0n(nk)λ n−kNk(\lambda I+N)^n=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k}\lambda^{\,n-k}N^k

を得る。k≥mk\geq mならNk=0N^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)に制限することができる。▨

系 1.2.T:V→VT:V\to Vの特性多項式がK[t]K[t]上で一次因子へ分解するとする。このとき、Jordan 標準形を[T]B=J1⊕⋯⊕Jr[T]_{\mathcal B}=J_1\oplus\cdots\oplus J_rと書けば、任意のn≥0n\geq0に対して

[Tn]B=J1n⊕⋯⊕Jrn[T^n]_{\mathcal B}=J_1^n\oplus\cdots\oplus J_r^n

であり、各ブロックの冪は命題 1.1で与えられる。

証明. 表現行列を取る操作は積を保つので、[Tn]B=[T]Bn[T^n]_{\mathcal B}=[T]_{\mathcal 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とし、

A=(2102)=2I+N,xn+1=Axn,x0=(11)A=\begin{pmatrix}2&1\\0&2\end{pmatrix}=2I+N,\qquad x_{n+1}=Ax_n,\qquad x_0=\binom11

とする。このとき、N2=0N^2=0なので、任意の整数n≥0n\geq0に対して

An=2nI+n2n−1N=(2nn2n−102n).A^n=2^nI+n2^{n-1}N =\begin{pmatrix}2^n&n2^{n-1}\\0&2^n\end{pmatrix}.

帰納法からxn=Anx0x_n=A^nx_0であるため、

xn=(2n+n2n−12n)x_n=\binom{2^n+n2^{n-1}}{2^n}

を得る。大きさ22のブロックは、指数項に次数11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=RK=\RまたはC\Cとする。有限次元空間の自己準同型TTに対して

exp⁡(T)=∑n=0∞Tnn!\exp(T)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{T^n}{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.Jm(λ)=λI+NJ_m(\lambda)=\lambda I+Nとし、t∈Rt\in\Rとする。複素数体の場合にもttは実変数とする。このとき

exp⁡(tJm(λ))=eλt∑k=0m−1tkk!Nk\exp(tJ_m(\lambda)) =e^{\lambda t}\sum_{k=0}^{m-1}\frac{t^k}{k!}N^k

が成り立つ。

証明. 可換する自己準同型SSとRR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≥0SaRba!b!=∑n≥0(S+R)nn!=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)

を得る。S=tλIS=t\lambda I、R=tNR=tNとすれば

exp⁡(tJm(λ))=exp⁡(tλI)exp⁡(tN)=eλtI∑k=0m−1tkk!Nk\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

となる。最後の等式ではNk=0 (k≥m)N^k=0\ (k\geq m)を用いた。▨

例 2.2.J=(λ10λ)=λI+NJ=\begin{pmatrix}\lambda&1\\0&\lambda\end{pmatrix}=\lambda I+Nに対して

etJ=eλt(1t01).e^{tJ}=e^{\lambda t} \begin{pmatrix}1&t\\0&1\end{pmatrix}.

したがってx′(t)=Jx(t)x'(t)=Jx(t)、x(0)=(a,b)Tx(0)=(a,b)^{\mathsf T}の解は

x(t)=eλt(a+tbb)x(t)=e^{\lambda t}\binom{a+tb}{b}

である。実際に右辺を微分するとx′(t)=Jx(t)x'(t)=Jx(t)となり、t=0t=0では指定した初期値を取る。

例 2.3.

J=(210021002)=2I+NJ=\begin{pmatrix}2&1&0\\0&2&1\\0&0&2\end{pmatrix}=2I+N

ではN3=0N^3=0であるから、

etJ=e2t(I+tN+t22N2)=e2t(1tt2/201t001).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}.

右辺を微分するとJetJJ e^{tJ}に一致し、t=0t=0では恒等行列になる。

定理 2.4.A∈Mn(C)A\in M_n(\C)とx0∈Cnx_0\in\C^nに対し、初期値問題

x′(t)=Ax(t),x(0)=x0x'(t)=Ax(t),\qquad x(0)=x_0

の解はx(t)=etAx0x(t)=e^{tA}x_0であり、一意である。AAとx0x_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、

ddtetA=∑n=1∞ntn−1Ann!=A∑n=0∞tnAnn!=AetA\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}

である。またe0A=Ie^{0A}=Iなので、etAx0e^{tA}x_0は初期値問題を満たす。

yyを別の解とすると、指数法則によりe−tAetA=Ie^{-tA}e^{tA}=Iであり、

ddt(e−tAy(t))=−Ae−tAy(t)+e−tAAy(t)=0\frac{d}{dt}\bigl(e^{-tA}y(t)\bigr) =-Ae^{-tA}y(t)+e^{-tA}Ay(t)=0

となる。したがって、すべてのttについてe−tAy(t)=y(0)=x0e^{-tA}y(t)=y(0)=x_0である。両辺へetAe^{tA}を掛けるとy(t)=etAx0y(t)=e^{tA}x_0を得る。A,x0A,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TTの相異なる固有値をλ1,…,λs\lambda_1,\ldots,\lambda_sとし、λi\lambda_iに属する Jordan ブロックの最大の大きさをmim_iとする。§E3.30 系 2.3により

mT(t)=∏i=1s(t−λi)mi.m_T(t)=\prod_{i=1}^s(t-\lambda_i)^{m_i}.

命題 3.1.VVを有限次元複素線形空間、T∈End⁡C(V)T\in\operatorname{End}_{\C}(V)とする。λ1,…,λs∈C\lambda_1,\ldots,\lambda_s\in\Cを相異なる元、m1,…,msm_1,\ldots,m_sを正整数とし、

mT(t)=∏i=1s(t−λi)mim_T(t)=\prod_{i=1}^s(t-\lambda_i)^{m_i}

と仮定する。このとき、複素数の族ci,kc_{i,k}(1≤i≤s1\leq i\leq s、0≤k<mi0\leq k<m_i)を任意に与えると、条件

p(k)(λi)=ci,k(1≤i≤s, 0≤k<mi)p^{(k)}(\lambda_i)=c_{i,k} \qquad(1\leq i\leq s,\ 0\leq k<m_i)

を満たす多項式p∈C[t]p\in\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mTm_Tで割り切れる。したがって

p(T)p(T)

は条件を満たすppの選び方によらない。

関数ffが各λi\lambda_iでmi−1m_i-1階まで微分可能である場合にci,k=f(k)(λi)c_{i,k}=f^{(k)}(\lambda_i)と取れば、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)と書く。

証明.qi(t)=∑k=0mi−1ci,kk!(t−λi)kq_i(t)=\sum_{k=0}^{m_i-1}\dfrac{c_{i,k}}{k!}(t-\lambda_i)^kと置く。したがって、qi(k)(λi)=ci,kq_i^{(k)}(\lambda_i)=c_{i,k}(0≤k<mi0\leq k<m_i)である。多項式ai=(t−λi)mia_i=(t-\lambda_i)^{m_i}は二つずつ互いに素である。Ai=∏j≠iajA_i=\prod_{j\ne i}a_jとすればgcd⁡(Ai,ai)=1\gcd(A_i,a_i)=1なので、Bézout の等式からuiAi+viai=1u_iA_i+v_ia_i=1を満たす多項式ui,viu_i,v_iが存在する。

p=∑i=1sqiuiAip=\sum_{i=1}^s q_i u_iA_i

と置く。aia_iを法として見ると、ii番目以外の項はaia_iで割り切れ、uiAi≡1u_iA_i\equiv1であるからp≡qi(modai)p\equiv q_i\pmod{a_i}となる。このとき、p≡qi(modai)p\equiv q_i\pmod{a_i}であることは、ppとqiq_iのλi\lambda_iにおけるmi−1m_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。

ppとp′p'が同じ条件を満たすなら、p−p′p-p'は各aia_iで割り切れる。aia_iは二つずつ互いに素なので、その積mTm_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であり、p(T)=p′(T)p(T)=p'(T)を得る。▨

命題 3.2.ffはλ\lambdaでm−1m-1階まで微分可能であるとし、Jm(λ)=λI+NJ_m(\lambda)=\lambda I+Nとする。このとき

f(Jm(λ))=∑k=0m−1f(k)(λ)k!Nk.f(J_m(\lambda)) =\sum_{k=0}^{m-1}\frac{f^{(k)}(\lambda)}{k!}N^k.

証明.命題 3.1の補間多項式をppとする。多項式の Taylor 展開は有限なので

p(λI+N)=∑k≥0p(k)(λ)k!Nk.p(\lambda I+N) =\sum_{k\geq0}\frac{p^{(k)}(\lambda)}{k!}N^k.

Nm=0N^m=0であるためk≥mk\geq 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)である。▨

4 対数と平方根

補題 4.1.m∈N≥1m\in\NNとする。このとき、次が成り立つ。

  1. N∈Cm×mN\in\C^{m\times m}を冪零行列とし、L(N)=∑j=1m(−1)j+1jNjL(N)=\sum_{j=1}^{m}\frac{(-1)^{j+1}}{j}N^jとおくと、eL(N)=I+Ne^{L(N)}=I+Nである。
  2. C∈Rm×mC\in\R^{m\times m}が可逆ならば、eB=C2e^B=C^2を満たすB∈Rm×mB\in\R^{m\times m}が存在する。

証明.主張 (1)を示す。Nm=0N^m=0である。m=1m=1ならばN=0N=0であるからL(N)=0L(N)=0、eL(N)=I=I+Ne^{L(N)}=I=I+Nである。m≥2m\ge2とし、複素係数の多項式

ℓ(z)=∑j=1m−1(−1)j+1jzj\ell(z)=\sum_{j=1}^{m-1}\frac{(-1)^{j+1}}{j}z^j

を取る。∑k=0m−1ℓ(z)k/k!\sum_{k=0}^{m-1}\ell(z)^k/k!をzmz^mで割った余りをE(z)=∑j=0m−1ajzjE(z)=\sum_{j=0}^{m-1}a_jz^jとする。ℓ(0)=0\ell(0)=0であるから、有限和を微分すると

E′(z)≡ℓ′(z)∑k=0m−2ℓ(z)kk!≡ℓ′(z)E(z)(modzm−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}}

となる。また、有限等比和から

(1+z)ℓ′(z)=1−(−z)m−1≡1(modzm−1)(1+z)\ell'(z)=1-(-z)^{m-1}\equiv1\pmod {z^{m-1}}

であるため、(1+z)E′(z)≡E(z)(modzm−1)(1+z)E'(z)\equiv E(z)\pmod {z^{m-1}}である。a0=E(0)=1a_0=E(0)=1であり、次数jjの係数を比較すると

(j+1)aj+1=(1−j)aj(0≤j≤m−2)(j+1)a_{j+1}=(1-j)a_j\qquad(0\le j\le m-2)

を得る。したがってa1=1a_1=1であり、2≤j≤m−12\le j\le m-1に対してaj=0a_j=0である。L(N)=ℓ(N)L(N)=\ell(N)は定数項をもたないNNの多項式であるから、L(N)m=0L(N)^m=0である。したがって、eL(N)e^{L(N)}の指数級数は有限和となる。Nm=0N^m=0によりzmz^mの倍数はNNへの代入で零になるので、

eL(N)=∑k=0m−1ℓ(N)kk!=E(N)=I+Ne^{L(N)}=\sum_{k=0}^{m-1}\frac{\ell(N)^k}{k!}=E(N)=I+N

である。

主張 (2)を示す。CCをCm×m\C^{m\times m}の元とみなし、相異なる固有値をλ1,…,λr\lambda_1,\ldots,\lambda_rとする。CCは可逆であるからλj≠0\lambda_j\ne0である。Gj=Gλj(C)G_j=G_{\lambda_j}(C)、Nj=λj−1(C−λjI)∣GjN_j=\lambda_j^{-1}(C-\lambda_jI)|_{G_j}とおくと、§E3.26 命題 1.3と§E3.26 定理 2.1によりNjN_jは冪零、Cm=G1⊕⋯⊕Gr\C^m=G_1\oplus\cdots\oplus G_rであり、GjG_j上でC=λj(I+Nj)C=\lambda_j(I+N_j)である。CC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。μj∈C\mu_j\in\Cをeμj=λj2e^{\mu_j}=\lambda_j^2を満たすように次のとおり選ぶ。λj∈R\lambda_j\in\Rならばμj=ln⁡(λj2)∈R\mu_j=\ln(\lambda_j^2)\in\Rとする。非実の固有値の各対{λj,λk=λj‾}\{\lambda_j,\lambda_k=\overline{\lambda_j}\}については、λj=rj(cos⁡θj+isin⁡θj)\lambda_j=r_j(\cos\theta_j+i\sin\theta_j)(rj>0r_j>0、θj∈R\theta_j\in\R)と書き、μj=2ln⁡rj+2iθj\mu_j=2\ln r_j+2i\theta_jと取り、μk=μj‾\mu_k=\overline{\mu_j}とする。B∈Cm×mB\in\C^{m\times m}を、各GjG_j上で

B∣Gj=μjI+2L(Nj)B|_{G_j}=\mu_jI+2L(N_j)

と定める。μjI\mu_jIとL(Nj)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GjG_j上で

eB=eμje2L(Nj)=λj2(eL(Nj))2=λj2(I+Nj)2=C2e^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

であり、eB=C2e^B=C^2がCm\C^m全体で成り立つ。

κ ⁣:Cm→Cm\kappa\colon\C^m\to\C^mを成分ごとの複素共役とする。CCは実行列であるからκC=Cκ\kappa C=C\kappaであり、κ(C−λI)mv=(C−λ‾I)mκv\kappa(C-\lambda I)^m\boldsymbol v=(C-\overline\lambda I)^m\kappa\boldsymbol vからκ(Gλ(C))=Gλ‾(C)\kappa(G_{\lambda}(C))=G_{\overline\lambda}(C)である。λk=λj‾\lambda_k=\overline{\lambda_j}のとき、v∈Gj\boldsymbol v\in G_jについてNkκv=λj‾−1(C−λj‾I)κv=κNjvN_k\kappa\boldsymbol v=\overline{\lambda_j}^{-1}(C-\overline{\lambda_j}I)\kappa\boldsymbol v=\kappa N_j\boldsymbol vである。LLの係数は実数でありμk=μj‾\mu_k=\overline{\mu_j}であるから、v∈Gj\boldsymbol v\in G_jについて

κBv=μj‾ κv+2L(Nk)κv=Bκv\kappa B\boldsymbol v=\overline{\mu_j}\,\kappa\boldsymbol v+2L(N_k)\kappa\boldsymbol v=B\kappa\boldsymbol v

である(λj∈R\lambda_j\in\Rの場合はk=jk=jである)。κ\kappaは加法的であるからκB=Bκ\kappa B=B\kappaがCm\C^m全体で成り立つ。標準基底ei\boldsymbol e_iについてBei=Bκei=κBeiB\boldsymbol e_i=B\kappa\boldsymbol e_i=\kappa B\boldsymbol e_iであるから、BBの各列は実ベクトルであり、B∈Rm×mB\in\R^{m\times m}である。▨

定理 4.2. 複素正方行列AAが可逆なら、

eL=A,R2=Ae^L=A,\qquad R^2=A

を満たす複素行列L,RL,Rが存在する。

証明.AAの Jordan ブロックJm(λ)=λ(I+X)J_m(\lambda)=\lambda(I+X)を一つ取る。可逆性からλ≠0\lambda\ne0であり、X=N/λX=N/\lambdaはXm=0X^m=0を満たす。

eμ=λe^\mu=\lambdaを満たすμ∈C\mu\in\Cを一つ選び、

Lλ,m=μI+∑k=1m−1(−1)k+1kXkL_{\lambda,m} =\mu I+\sum_{k=1}^{m-1}\frac{(-1)^{k+1}}{k}X^k

と置く。Xm=0X^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eLλ,m=eμeL(X)=λ(I+X)=Jm(λ)e^{L_{\lambda,m}}=e^{\mu}e^{L(X)}=\lambda(I+X)=J_m(\lambda)となる。

次にν2=λ\nu^2=\lambdaを満たすν∈C\nu\in\Cを一つ選び、

Rλ,m=ν∑k=0m−1(1/2k)XkR_{\lambda,m} =\nu\sum_{k=0}^{m-1}\binom{1/2}{k}X^k

と置く。形式冪級数の恒等式(∑k≥0(1/2k)zk)2=1+z\bigl(\sum_{k\geq0}\binom{1/2}{k}z^k\bigr)^2=1+zをzmz^mを法として用いると、Rλ,m2=Jm(λ)R_{\lambda,m}^2=J_m(\lambda)を得る。

全 Jordan ブロックについて構成したLλ,mL_{\lambda,m}とRλ,mR_{\lambda,m}をブロック対角に並べ、Jordan 基底から元の基底へ戻せばLLとRRを得る。▨

注意 4.3 (係数体と分枝の条件). 定理の構成では、固有値ごと、さらに同じ固有値の各ブロックごとに対数または平方根の値を選ぶことができる。したがって、得られる行列は一般に一意ではない。

実行列の対数または平方根を複素数体上で構成するとき、構成した作用素が実行列であることを示すためには、成分ごとの複素共役と可換であることを確かめる必要がある。例えば、特性多項式が実数体上で分解し、全ての固有値が正である実行列には、実数の対数と正の平方根の分枝を各ブロックで選ぶことにより、実行列の対数と平方根が存在する。一方、11次実行列(−1)(-1)には実行列の対数も平方根も存在しない。零固有値を含む行列では、平方根が存在する場合も存在しない場合もあり、非零固有値に対する上の構成だけでは判定することができない。

5 演習

問題 5.1 (零固有値をもつ行列の平方根).

  1. N=J2(0)∈M2(C)N=J_2(0)\in M_2(\C)に対してR2=NR^2=Nを満たすR∈M2(C)R\in M_2(\C)が存在しないことを示せ。
  2. E13∈M3(C)E_{13}\in M_3(\C)を(1,3)(1,3)成分だけが11で他の成分が00の行列とする。R2=E13R^2=E_{13}を満たすR∈M3(C)R\in M_3(\C)を一つ与えよ。
  3. (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。R2=NR^2=Nと仮定する。N2=0N^2=0であるからR4=0R^4=0であり、det⁡(R)4=det⁡(R4)=0\det(R)^4=\det(R^4)=0からRRは可逆でなく、ker⁡R≠0\ker R\neq0である。R=0R=0ならばN=0N=0となって矛盾するから、dim⁡ker⁡R=1\dim\ker R=1であり、次元定理によりW=im⁡RW=\operatorname{im}Rは一次元である。R(W)⊆WR(W)\subseteq Wであり、R(W)=WR(W)=Wならば帰納的にRk(C2)=WR^k(\C^2)=Wがすべてのk≥1k\geq1で成り立ち、R4=0R^4=0に反する。したがってR(W)R(W)は一次元のWWの真の部分空間であり、R(W)=0R(W)=0、すなわちR2=0R^2=0である。これはR2=N≠0R^2=N\neq0に反する。よってNNは平方根をもたない。

(2)ではR=J3(0)R=J_3(0)をとる。Re1=0Re_1=0、Re2=e1Re_2=e_1、Re3=e2Re_3=e_2であるから、R2e1=R2e2=0R^2e_1=R^2e_2=0、R2e3=e1R^2e_3=e_1であり、R2=E13R^2=E_{13}である。

(3)を示す。NNとE13E_{13}はともに固有値00をもち可逆でない。NN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E13E_{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00をもつことだけでは決まらない。▨

参考文献

  1. Nicholas J. Higham, Functions of Matrices: Theory and Computation, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 2008.Jordan ブロック上の行列関数と、対数・平方根の存在条件を参考にした。
  2. Kenneth Hoffman and Ray Kunze, Linear Algebra, 2nd ed., Prentice Hall, Englewood Cliffs, N.J., 1971.Jordan 標準形による冪と線形漸化式の計算を参考にした。

前提記事