최근 수정 시각 : 2024-01-20 22:18:58

대각화

선형대수학
Linear Algebra
{{{#!wiki style="margin: 0 -10px -5px; min-height: calc(1.5em + 5px)"
{{{#!folding [ 펼치기 · 접기 ]
{{{#!wiki style="margin: -5px -1px -11px"
<colbgcolor=#006ab8> 기본 대상 일차함수 · 벡터 · 행렬 · 선형 변환
대수적 구조 가군(모듈) · 벡터 공간 · 내적 공간 · 노름 공간
선형 연산자 <colbgcolor=#006ab8> 기본 개념 연립방정식(1차 · 2차) · 행렬곱 · 단위행렬 · 역행렬크라메르 공식 · 가역행렬 · 전치행렬 · 행렬식(라플라스 전개) · 주대각합
선형 시스템 기본행연산기본행렬 · 가우스-조르당 소거법 · 행사다리꼴 · 행렬표현 · 라그랑주 보간법
주요 정리 선형대수학의 기본정리 · 차원 정리 · 가역행렬의 기본정리 · 스펙트럼 정리
기타 제곱근행렬 · 멱등행렬 · 멱영행렬 · 에르미트 행렬 · 야코비 행렬 · 방데르몽드 행렬 · 아다마르 행렬 변환 · 노름(수학)
벡터공간의 분해 상사 · 고유치 문제 · 케일리-해밀턴 정리 · 대각화(대각행렬) · 삼각화 · 조르당 분해
벡터의 연산 노름 · 거리함수 · 내적 · 외적(신발끈 공식) · 다중선형형식 · · 크로네커 델타
내적공간 그람-슈미트 과정 · 수반 연산자(에르미트 내적)
다중선형대수 텐서 · 텐서곱 · 레비치비타 기호 }}}}}}}}}

1. 개요2. 대각화 가능할 필요충분조건3. 동시적 대각화(simultaneous diagonalization)4. 관련 항목과의 관계

1. 개요

/ diagonalization

행렬 [math(A\in M_{n}\left(F\right))]를 행렬 대각화한다고 함은, 적절한 [math(P\in\text{GL}_{n}\left(F\right))]와 대각행렬[1] [math(D\in M_{n}\left(F\right))]를 찾아, [math(A=PDP^{-1})]로 표현하는 일이다.[2] 이렇게 하면, [math(A^{k}=PD^{k}P^{-1})]이고, [math(D^{k})]을 계산하는 것은 아주 쉬우므로, [math(A^{k})] 계산도 아주 쉬워진다.

수학적으로는, 벡터 공간을 분해한다는 점에서 의미가 있다. 이게 무슨 말인지는 대각행렬이 갖는 의미를 생각해보면 알 수 있다. 대각행렬로 벡터를 변환하면 기저벡터가 늘어났다 줄었다 하면서 좌표계가 변하는 것을 알 수 있다. 대각화라는 건 대각화 가능한 행렬에 대해 어떤 기저가 존재해서 그 행렬이 그 기저에 대해 이러한 작용을 한다는 말과 같다.

2. 대각화 가능할 필요충분조건

대각화 가능성[3]

대각화가 항상 가능한 것은 아니므로, 대각화 가능한 필요충분 조건을 알아야한다.
대각화 가능할 필요충분 조건
[math(A)]의 최소 다항식을 [math(p\in F\left[x\right])]라 하자.
[math(A)]가 대각화 가능할 필요충분조건은, 서로 다른 [math(\lambda_{i}\in F)]가 존재하여 [math(p=\prod\left(x-\lambda_{i}\right))]인 것이다.
  • [math(\left(\begin{array}{cc}0 \quad 1 \\ 0 \quad 0\end{array}\right))]의 최소 다항식은 [math(x^{2})]이다. 따라서, 복소수체와 그 하위의 체 위에서는 대각화할 수 없다.[4]
  • [math(\left(\begin{array}{cc}0 \quad 1 \\ -1 \quad 0\end{array}\right))]의 최소 다항식은 [math(x^{2}+1)]이다. 따라서, 복소수 체 [math(\mathbb{C})] 위에서는 대각화 가능하지만, 실수 체 [math(\mathbb{R})]위에서는 대각화 불가능이다.

3. 동시적 대각화(simultaneous diagonalization)

대각화 가능한 행렬들의 모임 [math(S\subset M_{n}\left(F\right))]을 생각하자. [math(A,B\in S)]는 대각화 가능이기 때문에, 적절한 [math(P_{A},P_{B}\in\text{GL}_{n}\left(F\right))]와 대각행렬 [math(D_{A},D_{B}\in M_{n}\left(F\right))]를 찾아, [math(A=P_{A}D_{A}P_{A}^{-1})], [math(B=P_{B}D_{B}P_{B}^{-1})]로 표현할 수 있다. 그러나, [math(P_{A}\neq P_{B})]일 수 있다. 그럼 [math(P\in\text{GL}_{n}\left(F\right))]가 존재하여, 임의의 [math(A\in S)]에 대해, [math(A=PDP^{-1})]일 수 있는지 알고 싶다. 이를 동시적 대각화(simultaneous diagonalization)라 한다.

동시적 대각화가 가능할 필요충분 조건은 다음이다.
* 임의의 [math(A,B\in S)]에 대해, [math(AB=BA)]이다.

4. 관련 항목과의 관계

  • 언급한 것과 같이, 항상 대각화 가능한 것은 아니며 꼭 대각화가 되어야 계산이 편해지는 것도 아니다. 대각화를 못하더라도 충분히 간단하게 행렬을 재구성할 수 있다. 이 목적을 완벽하게 달성한 결과가 조르당 분해이다.
  • 수반 연산자 항목에서는 이를 복소수 위에서 정의한 유니터리 대각화에 대해 다룬다.


[1] 대각선 외의 성분이 모두 [math(0)]인 행렬, 대각선의 성분은 [math(0)]이어도 좋다.[2] 즉, 상사인 대각행렬을 찾는 일이다.[3] 대각화 가능을 영어로 diagonalizable, 대각화 가능성을 영어로 diagonalizablity라고 한다. 즉 이 항목은 diagonalizablity에 대해 다루고 있다.[4] 다만, 멱영원 [math(\epsilon)]을 도입한 체. 즉 이원수(dual number)나 이원복소수(dual complex numbers)상의 체라면 대각화가 가능하다.