この行列の転置 との積をとると 両辺の行列式を取ると より なので は正則で逆行列 が存在する. の右から をかけると がわかる. となる行列を一般に 直交行列 (orthogonal matrix) という. さてこの直交行列 を使って を計算すると, となる. 固有ベクトルの直交性から結局 を得る. 実対称行列 の固有ベクトルからつくった直交行列 を使って は対角成分に固有値が並びそれ以外は の行列を得ることができる. これを行列の 対角化 といい,実対称行列の場合は必ず直交行列によって対角化可能である. すべての行列が対角化可能ではないことに注意せよ. 成分が の対角行列を記号で と書くことがある. 対角化行列の行列式は である. 直交行列の行列式の2乗は に等しいから が成立する. Problems 次の 次の実対称行列を固有値,固有ベクトルを求めよ: また を対角化する直交行列 を求めよ. まず固有値を求めるために固有値方程式 を解く. 1行目についての余因子展開より よって固有値は . 次にそれぞれの固有値に属する固有ベクトルを求める. のとき, これを解くと . 線形代数Ｉ/実対称行列の対角化 - 武内＠筑波大. 大きさ を課せば固有ベクトルは と求まる. 同様にして の場合も固有ベクトルを求めると 直交行列 は行列 を対角化する.
\; \cdots \; (6) \end{eqnarray} 式(6) を入力電圧 $v_{in}$, 入力電流 $i_{in}$ について解くと, \begin{eqnarray} \left\{ \begin{array} \, v_{in} &=& \, \cosh{ \gamma L} \, v_{out} \, + \, z_0 \, \sinh{ \gamma L} \, i_{out} \\ \, i_{in} &=& \, z_0 ^{-1} \, \sinh{ \gamma L} \, v_{out} \, + \, \cosh{ \gamma L} \, i_{out} \end{array} \right. 線形代数です。行列A,Bがそれぞれ対角化可能だったら積ABも対角... - Yahoo!知恵袋. \; \cdots \; (7) \end{eqnarray} これを行列の形で表示すると, 以下のようになります. \begin{eqnarray} \left[ \begin{array} \, v_{in} \\ \, i_{in} \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} \, \cosh{ \gamma L} & \, z_0 \, \sinh{ \gamma L} \\ \, z_0 ^{-1} \, \sinh{ \gamma L} & \, \cosh{ \gamma L} \end{array} \right] \, \left[ \begin{array} \, v_{out} \\ \, i_{out} \end{array} \right] \; \cdots \; (8) \end{eqnarray} 式(8) を 式(5) と見比べて頂ければ分かる通り, $v_{in}$, $i_{in}$ が入力端の電圧と電流, $v_{out}$, $i_{out}$ が出力端の電圧, 電流と考えれば, 式(8) の $2 \times 2$ 行列は F行列そのものです. つまり、長さ $L$ の分布定数回路のF行列は, $$ F= \left[ \begin{array}{cc} \, \cosh{ \gamma L} & \, z_0 \, \sinh{ \gamma L} \\ \, z_0 ^{-1} \, \sinh{ \gamma L} & \, \cosh{ \gamma L} \end{array} \right] \; \cdots \; (9) $$ となります.
\bm xA\bm x と表せることに注意しよう。 \begin{bmatrix}x&y\end{bmatrix}\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}x&y\end{bmatrix}\begin{bmatrix}ax+by\\cx+dy\end{bmatrix}=ax^2+bxy+cyx+dy^2 しかも、例えば a_{12}x_1x_2+a_{21}x_2x_1=(a_{12}+a_{21})x_1x_2) のように、 a_{12}+a_{21} の値が変わらない限り、 a_{12} a_{21} を変化させても 式の値は変化しない。したがって、任意の2次形式を a_{ij}=a_{ji} すなわち対称行列 を用いて {}^t\! \bm xA\bm x の形に表せることになる。 ax^2+by^2+cz^2+dxy+eyz+fzx= \begin{bmatrix}x&y&z\end{bmatrix} \begin{bmatrix}a&d/2&f/2\\d/2&b&e/2\\f/2&e/2&c\end{bmatrix} \begin{bmatrix}x\\y\\z\end{bmatrix} 2次形式の標準形 † 上記の は実対称行列であるから、適当な直交行列 によって R^{-1}AR={}^t\! RAR=\begin{bmatrix}\lambda_1\\&\lambda_2\\&&\ddots\\&&&\lambda_n\end{bmatrix} のように対角化される。この式に {}^t\! \bm y \bm y を掛ければ、 {}^t\! \bm y{}^t\! RAR\bm y={}^t\! (R\bm y)A(R\bm y)={}^t\! \bm y\begin{bmatrix}\lambda_1\\&\lambda_2\\&&\ddots\\&&&\lambda_n\end{bmatrix}\bm y=\lambda_1y_1^2+\lambda_2y_2^2+\dots+\lambda_ny_n^2 そこで、 を \bm x=R\bm y となるように取れば、 {}^t\! 単振動の公式の天下り無しの導出 - shakayamiの日記. \bm xA\bm x={}^t\! (R\bm y)A(R\bm y)=\lambda_1y_1^2+\lambda_2y_2^2+\dots+\lambda_ny_n^2 \begin{cases} x_1=r_{11}y_1+r_{12}y_2+\dots+r_{1n}y_n\\ x_2=r_{21}y_1+r_{22}y_2+\dots+r_{2n}y_n\\ \vdots\\ x_n=r_{n1}y_1+r_{n2}y_2+\dots+r_{nn}y_n\\ \end{cases} なる変数変換で、2次形式を平方完成できることが分かる。 {}^t\!
こんにちは、おぐえもん( @oguemon_com)です。 前回の記事 では、行列の対角和(トレース)と呼ばれる指標の性質について扱いました。今回は、行列の対角化について扱います。 目次 (クリックで該当箇所へ移動) 対角化とは?
560の専門辞書や国語辞典百科事典から一度に検索! 対角化のページへのリンク 辞書ショートカット すべての辞書の索引 「対角化」の関連用語 対角化のお隣キーワード 対角化のページの著作権 Weblio 辞書 情報提供元は 参加元一覧 にて確認できます。 All text is available under the terms of the GNU Free Documentation License. この記事は、ウィキペディアの対角化 (改訂履歴) の記事を複製、再配布したものにあたり、GNU Free Documentation Licenseというライセンスの下で提供されています。 Weblio辞書 に掲載されているウィキペディアの記事も、全てGNU Free Documentation Licenseの元に提供されております。 ©2021 GRAS Group, Inc. 行列 の 対 角 化妆品. RSS
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