대각화

수학/선형대수학

선형대수학 - 대각화 2

안녕하세요. 지난 포스팅의 선형대수학 - 대각화 1에서는 대각화 가능성이 되기 위한 조건에 대해서 알아보았습니다. 만약, $n$ 차원의 벡터공간 상에서 정의된 선형변환 $T$의 서로 다른 고유값이 $n$개라면 선형변환 $T$는 대각화 가능하죠. 그렇다면 선형변환 $T$의 고유값 중 몇 개가 중복되는 경우에는 항상 대각화가 불가능할까요? 그렇지 않습니다. 오늘은 중복되는 고유값을 가지는 경우에 대각화 가능성에 대해서 설명해보도록 하겠습니다. 정의1. 중복도 (Algebraic Multiplicity) $\lambda$가 선형변환 또는 행렬의 고유값, 그리고 $f(t)$는 특성 다항방정식이라고 하자. $\lambda$의 중복도는 $f(t)$의 인수 중 $(t - \lambda)^{k}$를 만족하는 인수 중 ..

수학/선형대수학

선형대수학 - 대각화 1

안녕하세요. 지난 포스팅의 선형대수학 - 고유값과 고유벡터 2에서는 선형변환의 고유값과 고유벡터를 구하는 방법에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 지금까지 배웠던 개념을 활용하여 행렬에 대각화를 적용하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 정리1 $T$를 벡터공간 $V$에서의 선형변환 그리고 $\lambda_{1}, \dots, \lambda_{k}$를 $T$의 서로 다른 고유값이라고 하자. 만약, $v_{1}, \dots, v_{k}$가 각각 $\lambda_{1}, \dots, \lambda_{k}$에 대응되는 $T$의 고유벡터라고 하면 $\{v_{1}, \dots, v_{k}\}$는 선형독립이다. 증명 정리1은 저희가 고유값을 결정하고 그에 대응되는 고유벡터를 구하기만 하면 고유벡터들의 집합은 무조건..

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