トレースと固有値(trace and eigenvalues)とは、正方行列の固有値と対角成分の和(トレース)・行列式との関係である。$n\times n$ の複素行列 $A$ の固有多項式 $\det(tE-A)$ は $t^n-(\mathrm{tr}\,A)t^{n-1}+\cdots+(-1)^n\det A$ であり、固有値を重複度込みで $\lambda_1,\dots,\lambda_n$ とすると、和は $\mathrm{tr}\,A$、積は $\det A$ に等しい。さらに $\lambda_1^k+\cdots+\lambda_n^k=\mathrm{tr}(A^k)$ であり、$\mathrm{tr}\,A,\dots,\mathrm{tr}(A^n)$ から固有多項式が決まる。どんな多項式も同伴行列の固有多項式なので、根と係数の関係はこの特別な場合である。
前提知識: n次方程式の解と係数の関係, Newtonの恒等式(高校数学), 行列, 複素数
行列 $A$ をベクトル $\boldsymbol v$ に掛けると、ふつうは向きも長さも変わる。ところが特別な方向のベクトルは、向きを変えずに何倍かされるだけである。そのような $\boldsymbol v\ne\boldsymbol 0$ と倍率 $\lambda$($A\boldsymbol v=\lambda\boldsymbol v$)を、$A$ の固有ベクトルと固有値という。
固有値は、現在の高校の課程(平成30年告示の学習指導要領)の数学Cにも、理数科の科目「理数数学特論」にも、内容や例として含まれていない(文部科学省『高等学校学習指導要領(平成30年告示)解説 数学編 理数編』pp. 126–127、pp. 168–171)。しかし、次の例のとおり 2×2 行列の固有値は 2 次方程式の解として求まり、高校で学ぶ解と係数の関係がそのまま使える。
$A=\begin{pmatrix}2&1\\ 1&2\end{pmatrix}$ とする。$\boldsymbol v=\begin{pmatrix}x\\ y\end{pmatrix}$ について $A\boldsymbol v=\lambda\boldsymbol v$ は
$$
(2-\lambda)x+y=0,\qquad x+(2-\lambda)y=0
$$
である。$(x,y)\ne(0,0)$ の解があるのは、この連立方程式の係数の行列式が $0$、すなわち $(2-\lambda)^2-1=0$ のときである。展開すると $\lambda^2-4\lambda+3=0$、$(\lambda-1)(\lambda-3)=0$ なので、固有値は $1$ と $3$ である。
A は単位円を楕円に写す。(1, 1) の方向は 3 倍に、(1, −1) の方向は 1 倍のままになる
図 1 は、単位円上の点を $A$ で写した楕円である。楕円の長い軸は $(1,1)$ の方向で、原点からの距離は $3$、短い軸は $(1,-1)$ の方向で距離は $1$ である。この 2 つの方向が固有ベクトルの方向で、$3$ と $1$ が固有値である。行列で平面を写す見方(1 次変換)は 1次変換と行列式:面積の拡大率 で、楕円の軸の方向を固有ベクトルで求める方法は 2次曲線と2次形式 で扱う。
$B=\begin{pmatrix}1&2\\ 3&4\end{pmatrix}$ では、ex-tre-two と同じ計算で、固有値は $(1-\lambda)(4-\lambda)-6=0$、すなわち $\lambda^2-5\lambda-2=0$ の解
$$
\lambda=\frac{5\pm\sqrt{33}}2
$$
である。和は $\frac{5+\sqrt{33}}2+\frac{5-\sqrt{33}}2=5$ で対角成分の和 $1+4$ に等しく、積は $\frac{25-33}4=-2$ で行列式 $1\cdot4-2\cdot3$ に等しい。
一般の $2\times2$ 行列 $\begin{pmatrix}a&b\\ c&d\end{pmatrix}$ では、固有値は $(a-\lambda)(d-\lambda)-bc=0$、すなわち
$$
\lambda^2-(a+d)\lambda+(ad-bc)=0
$$
の解である。n次方程式の解と係数の関係(2 次の場合)により、2 つの固有値の和は $a+d$、積は $ad-bc$ である。この記事では、これを $n\times n$ 行列に広げ、さらに固有値の $k$ 乗の和も行列で表す。
| 問い | 答えるボックス |
|---|---|
| $n\times n$ 行列でも、固有値の和は対角成分の和か | thm-tre-sum-product |
| 固有値の積は行列式か | thm-tre-sum-product |
| 固有値の $2$ 乗の和、$3$ 乗の和は行列から計算できるか | thm-tre-power |
| 多項式の根の冪和と、行列はどうつながるか | ex-tre-companion-powers |
| 固有値は重複を込めて数えるべきか | ex-tre-identity |
| 分数式の不等式の解の区間の長さを、行列で見通せるか | rem-tre-oly88-view |
$n\times n$ 行列の行列式は、次のように定める。$1,2,\dots,n$ の並べ替え(置換)$\sigma$ は $n!$ 個ある。$\sigma$ で入れ替わっている 2 つの数の組($i< j$ で $\sigma(i)>\sigma(j)$ となる組)の個数が偶数なら $\mathrm{sgn}(\sigma)=1$、奇数なら $\mathrm{sgn}(\sigma)=-1$ とおく。
$n\times n$ 行列 $A=(a_{ij})$ について、
$$
\det A:=\sum_{\sigma}\mathrm{sgn}(\sigma)\,a_{1\sigma(1)}a_{2\sigma(2)}\cdots a_{n\sigma(n)}
$$
($\sigma$ は $1,\dots,n$ のすべての置換を動く)を $A$ の行列式という。対角成分の和
$$
\mathrm{tr}\,A:=a_{11}+a_{22}+\cdots+a_{nn}
$$
を $A$ のトレースという。
各項は、各行から 1 つずつ、どの 2 つも同じ列にならないように成分を選んで掛けたものである。
行列式について、次の 2 つの性質を使う。どちらも線形代数の基本的な定理で、この記事では証明しない(Axl24 9.49、9.50)。
$n\times n$ の複素行列 $A$ について、$t$ の多項式
$$
\chi_A(t):=\det(tE-A)
$$
を $A$ の固有多項式という($E$ は単位行列)。$\chi_A$ は $t$ の $n$ 次式で、その複素数の根を重複を込めて $\lambda_1,\dots,\lambda_n$ と並べたものを、$A$ の重複度込みの固有値という。
上の 2 つ目の性質を $M=\lambda E-A$ に使うと、$\chi_A(\lambda)=0$ であることと、$A\boldsymbol v=\lambda\boldsymbol v$(すなわち $(\lambda E-A)\boldsymbol v=\boldsymbol 0$)となる $\boldsymbol v\ne\boldsymbol 0$ があることは同値である。つまり固有多項式の根は、はじめに述べた意味の固有値と一致する。代数学の基本定理により、$\chi_A$ は複素数の範囲で $n$ 個の根を重複込みでもち、$\chi_A(t)=(t-\lambda_1)\cdots(t-\lambda_n)$ と分解される(ここでは証明しない)。
ex-tre-det-small の $J$ について、$tE-J=\begin{pmatrix}t&-1&-1\\ -1&t&-1\\ -1&-1&t\end{pmatrix}$ に Sarrus の方法を使う。正の 3 項は $t^3+(-1)^3+(-1)^3=t^3-2$、負の 3 項は $(-1)\cdot t\cdot(-1)$ が 3 つで $3t$ なので、
$$
\chi_J(t)=t^3-2-3t=(t-2)(t+1)^2
$$
である(右辺を展開すると $(t-2)(t^2+2t+1)=t^3-3t-2$)。重複度込みの固有値は $2,-1,-1$ で、和は $0=\mathrm{tr}\,J$、積は $2=\det J$ である。$\lambda=2$ の固有ベクトルは $(1,1,1)$、$\lambda=-1$ の固有ベクトルは $(1,-1,0)$ や $(1,0,-1)$ である。
まず、固有多項式の係数のうち 2 つを、行列の成分で表す。
$n\times n$ 行列 $A=(a_{ij})$ について
$$
\chi_A(t)=t^n-(\mathrm{tr}\,A)\,t^{n-1}+(\text{$t^{n-2}$ 以下の項})+(-1)^n\det A
$$
である。すなわち $t^{n-1}$ の係数は $-\mathrm{tr}\,A$、定数項は $(-1)^n\det A$ である($n=1$ のときは $\chi_A(t)=t-a_{11}$ で、$t^{n-1}$ の係数と定数項は同じ $-a_{11}$ である)。
方針:$\det(tE-A)$ を def-tre-det の置換の和で書き、$t$ が何個掛かるかを項ごとに数える。
段 1(成分):$tE-A$ の $(i,j)$ 成分は、$i=j$ なら $t-a_{ii}$、$i\ne j$ なら $-a_{ij}$ である。$t$ は対角成分にしか現れない。
段 2(恒等置換以外の項):$\sigma$ を恒等置換(すべての $i$ で $\sigma(i)=i$)でない置換とする。$\sigma(i)\ne i$ となる $i$ が 1 つだけということはない($\sigma(i)=j\ne i$ なら、$j$ は $\sigma(j)=j$ にはなれない。$\sigma(i)=j$ とすでに値 $j$ をとっているからである)。よって $\sigma(i)\ne i$ となる $i$ は 2 つ以上あり、その行では対角でない成分 $-a_{i\sigma(i)}$($t$ を含まない)を選ぶ。したがってこの項に含まれる $t$ は高々 $n-2$ 個で、$t$ についての次数は $n-2$ 以下である。
段 3(恒等置換の項):恒等置換の項は $(t-a_{11})(t-a_{22})\cdots(t-a_{nn})$ である。n次方程式の解と係数の関係($(t-x_1)\cdots(t-x_n)=t^n-e_1t^{n-1}+\cdots$)で $x_i=a_{ii}$ とすると、$t^n$ の係数は $1$、$t^{n-1}$ の係数は $-(a_{11}+\cdots+a_{nn})=-\mathrm{tr}\,A$ である。段 2 から、ほかの項は $t^n$、$t^{n-1}$ の係数に影響しない。
段 4(定数項):定数項は $t=0$ とおいた値 $\chi_A(0)=\det(-A)$ である。$-A$ の各成分は $-a_{ij}$ なので、$\det(-A)$ の各項は $n$ 個の成分の積で $(-1)^n$ が掛かり、$\det(-A)=(-1)^n\det A$ である。$\square$
$n\times n$ の複素行列 $A$ の重複度込みの固有値を $\lambda_1,\dots,\lambda_n$ とすると
$$
\lambda_1+\lambda_2+\cdots+\lambda_n=\mathrm{tr}\,A,\qquad\lambda_1\lambda_2\cdots\lambda_n=\det A
$$
である。
段 1:def-tre-charpoly の後に述べたとおり、$\chi_A(t)=(t-\lambda_1)\cdots(t-\lambda_n)$ である。
段 2:n次方程式の解と係数の関係 により、右辺の $t^{n-1}$ の係数は $-(\lambda_1+\cdots+\lambda_n)$、定数項は $(-1)^n\lambda_1\cdots\lambda_n$ である。
段 3:lem-tre-coeff により、左辺の $t^{n-1}$ の係数は $-\mathrm{tr}\,A$、定数項は $(-1)^n\det A$ である。係数を比べて、$\lambda_1+\cdots+\lambda_n=\mathrm{tr}\,A$、$(-1)^n\lambda_1\cdots\lambda_n=(-1)^n\det A$ を得る。$\square$
$U=\begin{pmatrix}1&5&7\\ 0&2&9\\ 0&0&3\end{pmatrix}$ のように対角より下の成分がすべて $0$ の行列を上三角行列という。$tE-U$ も上三角行列で、Sarrus の方法の 6 項のうち $0$ でないのは対角成分の積だけなので、$\chi_U(t)=(t-1)(t-2)(t-3)$ である。固有値は対角成分の $1,2,3$ で、和 $6=\mathrm{tr}\,U$、積 $6=\det U$ である。対角より上の $5,7,9$ は固有値に関係しない。
2 状態の推移行列 $P$ では固有値の一方が $1$ なので、もう一方の固有値は $\mathrm{tr}\,P-1$ であり、これが確率漸化式の公比になることは 確率漸化式と定常分布 で扱う。
固有値の 2 乗の和も行列から計算できる。まず $2\times2$ で確かめる。
$A=\begin{pmatrix}a&b\\ c&d\end{pmatrix}$ の 2 乗は $A^2=\begin{pmatrix}a^2+bc&ab+bd\\ ca+dc&cb+d^2\end{pmatrix}$ なので、
$$
\mathrm{tr}(A^2)=a^2+2bc+d^2=(a+d)^2-2(ad-bc)
$$
である。一方、固有値 $\lambda_1,\lambda_2$ について $\lambda_1^2+\lambda_2^2=(\lambda_1+\lambda_2)^2-2\lambda_1\lambda_2=(a+d)^2-2(ad-bc)$(thm-tre-sum-product)である。よって $\mathrm{tr}(A^2)=\lambda_1^2+\lambda_2^2$。たとえば ex-tre-two の $A$ では $A^2=\begin{pmatrix}5&4\\ 4&5\end{pmatrix}$、$\mathrm{tr}(A^2)=10=1^2+3^2$ である。
$n\times n$ で同じことを示すには、上三角行列についての次の事実を使う。
$T,T'$ を $n\times n$ の上三角行列とする。
1 の証明:恒等置換でない $\sigma$ について、$\sigma(i)\ne i$ となる $i$ のうち最大のものを $i$ とする。もし $\sigma(i)=j>i$ なら、$i$ の最大性から $\sigma(j)=j$ だが、$\sigma(i)=j$ でもあり、置換が同じ値を 2 回とることになって矛盾する。よって $\sigma(i)< i$ で、成分 $t_{i\sigma(i)}$ は対角より下にあるので $0$ である。したがって恒等置換以外の項はすべて $0$ で、$\det T=t_{11}\cdots t_{nn}$ である。
2 の証明:$(TT')_{ij}=\sum_kt_{ik}t'_{kj}$ である。$t_{ik}\ne0$ となりうるのは $k\ge i$、$t'_{kj}\ne0$ となりうるのは $k\le j$ のときである。$i>j$ ならこの 2 つを満たす $k$ はないので $(TT')_{ij}=0$、$i=j$ なら $k=i$ だけなので $(TT')_{ii}=t_{ii}t'_{ii}$ である。
3 の証明:$\mathrm{tr}(XY)=\sum_i\sum_kx_{ik}y_{ki}$、$\mathrm{tr}(YX)=\sum_k\sum_iy_{ki}x_{ik}$ で、同じ $n^2$ 個の積の和である。$\square$
$n\times n$ の複素行列 $A$ の重複度込みの固有値を $\lambda_1,\dots,\lambda_n$ とすると、すべての正の整数 $k$ について
$$
\lambda_1^k+\lambda_2^k+\cdots+\lambda_n^k=\mathrm{tr}(A^k)
$$
である。
方針:$A$ を上三角行列 $T$ に取り替えても、固有多項式と $A^k$ のトレースは変わらないことを示し、上三角行列で計算する。
段 1(三角化):複素行列 $A$ には、逆行列をもつ行列 $P$ で $T:=P^{-1}AP$ が上三角行列になるものがある。これは線形代数の定理で、ここでは証明しない(Axl24 5.47)。
段 2(固有多項式は変わらない):$P^{-1}(tE-A)P=tP^{-1}P-P^{-1}AP=tE-T$ である。行列式の積の性質から、各数 $t$ で
$$
\det(tE-T)=\det(P^{-1})\det(tE-A)\det(P)=\det(tE-A)
$$
である($\det(P^{-1})\det(P)=\det(P^{-1}P)=\det E=1$)。無限個の $t$ で値が等しい 2 つの多項式は等しいので、$\chi_T=\chi_A$ である。
段 3($T$ の対角成分は固有値):$tE-T$ は対角成分 $t-t_{ii}$ の上三角行列なので、lem-tre-triangular の 1 により $\chi_T(t)=(t-t_{11})\cdots(t-t_{nn})$ である。段 2 から $\chi_A(t)=(t-t_{11})\cdots(t-t_{nn})$ で、$t_{11},\dots,t_{nn}$ は $A$ の重複度込みの固有値を並べ替えたものである。
段 4($T^k$):$T^k=(P^{-1}AP)(P^{-1}AP)\cdots(P^{-1}AP)=P^{-1}A^kP$ である(間の $PP^{-1}=E$ が消える)。lem-tre-triangular の 2 をくり返し使うと、$T^k$ は上三角行列で、対角成分は $t_{ii}^k$ である。
段 5(トレース):$A^k=PT^kP^{-1}$ なので、lem-tre-triangular の 3 を $X=PT^k$、$Y=P^{-1}$ に使って
$$
\mathrm{tr}(A^k)=\mathrm{tr}(PT^k\cdot P^{-1})=\mathrm{tr}(P^{-1}\cdot PT^k)=\mathrm{tr}(T^k)=t_{11}^k+\cdots+t_{nn}^k
$$
である。段 3 から、これは $\lambda_1^k+\cdots+\lambda_n^k$ に等しい。$\square$
thm-tre-power から、$\mathrm{tr}(A^k)$ は固有値の冪和 $p_k=\lambda_1^k+\cdots+\lambda_n^k$ である。Newtonの恒等式(高校数学)は冪和と基本対称式を結ぶので、行列について次が言える。
$n\times n$ の複素行列 $A$ の固有多項式 $\chi_A$ の係数は、$\mathrm{tr}\,A,\ \mathrm{tr}(A^2),\ \dots,\ \mathrm{tr}(A^n)$ から決まる。特に $n=2$ では
$$
\det A=\frac12\Bigl((\mathrm{tr}\,A)^2-\mathrm{tr}(A^2)\Bigr)
$$
である。
段 1:$\chi_A(t)=(t-\lambda_1)\cdots(t-\lambda_n)=t^n-e_1t^{n-1}+e_2t^{n-2}-\cdots+(-1)^ne_n$ である($e_k$ は $\lambda_1,\dots,\lambda_n$ の基本対称式。n次方程式の解と係数の関係)。
段 2:thm-tre-power により $p_k=\mathrm{tr}(A^k)$ である。Newton の恒等式 $ke_k=\sum_{j=1}^k(-1)^{j-1}e_{k-j}p_j$($e_0=1$)を $k=1,2,\dots,n$ の順に使うと、$e_k$ は $e_0,\dots,e_{k-1}$ と $p_1,\dots,p_k$ から $k$ で割って決まる。よって $e_1,\dots,e_n$、すなわち $\chi_A$ の係数がすべて決まる。
段 3($n=2$):$k=2$ の式は $2e_2=e_1p_1-p_2$ で、$e_1=p_1=\mathrm{tr}\,A$、$e_2=\det A$(thm-tre-sum-product)を代入すると $2\det A=(\mathrm{tr}\,A)^2-\mathrm{tr}(A^2)$ である。$\square$
逆に、どんな多項式の根も、ある行列の固有値として表せる。これで「根と係数の関係」と「固有値とトレース」が同じものの 2 つの顔であることが分かる。
$f(t)=t^2+c_1t+c_0$ に対し、$C_f:=\begin{pmatrix}0&-c_0\\ 1&-c_1\end{pmatrix}$ とおく。$tE-C_f=\begin{pmatrix}t&c_0\\ -1&t+c_1\end{pmatrix}$ なので
$$
\chi_{C_f}(t)=t(t+c_1)-c_0\cdot(-1)=t^2+c_1t+c_0=f(t)
$$
である。$f$ の 2 つの根は $C_f$ の固有値で、根の和 $-c_1$ は $\mathrm{tr}\,C_f=0+(-c_1)$ に、根の積 $c_0$ は $\det C_f=0\cdot(-c_1)-(-c_0)\cdot1$ に一致する。
$f(t)=t^3+c_2t^2+c_1t+c_0$ に対し、$C_f:=\begin{pmatrix}0&0&-c_0\\ 1&0&-c_1\\ 0&1&-c_2\end{pmatrix}$ とおく。$tE-C_f=\begin{pmatrix}t&0&c_0\\ -1&t&c_1\\ 0&-1&t+c_2\end{pmatrix}$ に Sarrus の方法を使うと、正の 3 項は $t\cdot t\cdot(t+c_2)$、$0\cdot c_1\cdot0=0$、$c_0\cdot(-1)\cdot(-1)=c_0$、負の 3 項は $c_0\cdot t\cdot0=0$、$t\cdot c_1\cdot(-1)=-c_1t$、$0\cdot(-1)\cdot(t+c_2)=0$ なので
$$
\chi_{C_f}(t)=t^3+c_2t^2+c_0-(-c_1t)=t^3+c_2t^2+c_1t+c_0=f(t)
$$
である。たとえば $f(t)=(t-1)(t-2)(t-3)=t^3-6t^2+11t-6$ の同伴行列は $\begin{pmatrix}0&0&6\\ 1&0&-11\\ 0&1&6\end{pmatrix}$ で、トレース $6$ は根の和 $1+2+3$ である。
一般の $n$ 次式 $f(t)=t^n+c_{n-1}t^{n-1}+\cdots+c_0$ でも、対角のすぐ下に $1$ を並べ、最後の列に $-c_0,\dots,-c_{n-1}$ を置いた行列(同伴行列)の固有多項式は $f$ である($n$ についての帰納法で示せるが、ここでは証明しない)。
$f(t)=t^2-3t+1$ の同伴行列は $C=\begin{pmatrix}0&-1\\ 1&3\end{pmatrix}$ である(ex-tre-companion2 で $c_1=-3$、$c_0=1$)。
$$
C^2=\begin{pmatrix}-1&-3\\ 3&8\end{pmatrix},\qquad C^3=C^2C=\begin{pmatrix}-3&-8\\ 8&21\end{pmatrix}
$$
なので $\mathrm{tr}\,C=3$、$\mathrm{tr}(C^2)=7$、$\mathrm{tr}(C^3)=18$ である。同じく $\mathrm{tr}(C^4)=47$、$\mathrm{tr}(C^5)=123$ となる。thm-tre-power により、これは $f$ の根 $\alpha,\beta=\frac{3\pm\sqrt5}2$ の冪和 $\alpha^k+\beta^k$ である。Newtonの恒等式(高校数学) の冪和の列 $3,7,18,47,123$ と一致する。
$2\times2$ 行列 $A$ は $A^2-(\mathrm{tr}\,A)A+(\det A)E=O$ を満たす(成分を計算すれば確かめられる。$2\times2$ の Cayley–Hamilton の定理)。たとえば ex-tre-two の $A$ では
$$
A^2-4A+3E=\begin{pmatrix}5&4\\ 4&5\end{pmatrix}-\begin{pmatrix}8&4\\ 4&8\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}3&0\\ 0&3\end{pmatrix}=O
$$
である。両辺に $A^{k-2}$($k\ge2$、$A^0=E$)を掛けてトレースをとると
$$
\mathrm{tr}(A^k)=(\mathrm{tr}\,A)\,\mathrm{tr}(A^{k-1})-(\det A)\,\mathrm{tr}(A^{k-2})
$$
となる。ex-tre-companion-powers の $C$ では $\mathrm{tr}(C^k)=3\,\mathrm{tr}(C^{k-1})-\mathrm{tr}(C^{k-2})$ で、$18=3\cdot7-3$、$47=3\cdot18-7$、$123=3\cdot47-18$ である。これは Newtonの恒等式(高校数学) の冪和の漸化式 $p_k=e_1p_{k-1}-e_2p_{k-2}$ と同じ式である。三項間漸化式を行列の固有値で解く見方は 三項間漸化式と行列の固有値 で、$A^n$ そのものを 2 次式の余りで求める方法は 行列のn乗と割り算の余り で扱う。
| 外した仮定 | 崩れる結論 | ボックス |
|---|---|---|
| 固有値を重複度込みで数える | 固有値の和がトレースに等しい | ex-tre-identity |
表のほかに、よくある誤った推論として「冪のトレースがすべて $0$ なら行列は $O$ である」がある。トレースが決めるのは固有値(固有多項式)までで、行列そのものは決まらない(ex-tre-nilpotent)。
$3\times3$ の単位行列 $E$ の固有多項式は $(t-1)^3$ で、重複度込みの固有値は $1,1,1$ である。和 $3=\mathrm{tr}\,E$ で thm-tre-sum-product のとおりである。ところが「固有値の集合」$\{1\}$ の和は $1$ で、トレース $3$ と合わない。仮定「重複度込みで数える」を外すと、和がトレースに等しいという結論が崩れる。
$N=\begin{pmatrix}0&1\\ 0&0\end{pmatrix}$ では $N^2=O$ なので、すべての $k\ge1$ で $\mathrm{tr}(N^k)=0$ である。しかし $N\ne O$ である。cor-tre-traces-determine で決まるのは固有多項式 $\chi_N(t)=t^2$、つまり「固有値がすべて $0$」までであり、行列そのものまでは決まらない。$O$ と $N$ は固有多項式もすべての冪のトレースも同じだが、異なる行列である。
分数式の不等式の解の区間の長さの和を求める問題である。高校の解き方では解と係数の関係を使い、大学の見方では、その計算が「対称行列のトレース」の計算に置き換わる。
不等式
$$
\sum_{k=1}^{70}\frac k{x-k}\ge\frac54
$$
を満たす実数 $x$ 全体は、互いに交わらない区間の和集合であり、それらの区間の長さの総和は $1988$ であることを示せ。
出典:国際数学オリンピック(1988 年)第 4 問(Oly88)。和訳は本記事による。
70 項の代わりに 3 項の $f(x):=\frac1{x-1}+\frac2{x-2}+\frac3{x-3}\ge\frac54$ を考える。分母を払った式は
$$
5(x-1)(x-2)(x-3)-4\bigl(1\cdot(x-2)(x-3)+2(x-1)(x-3)+3(x-1)(x-2)\bigr)=5x^3-54x^2+143x-102=0
$$
で、根は $r_1\approx1.186$、$r_2\approx2.375$、$r_3\approx7.238$ である(数値計算)。解の集合は $(1,r_1]\cup(2,r_2]\cup(3,r_3]$ で、長さの和は
$$
(r_1+r_2+r_3)-(1+2+3)=\frac{54}5-6=\frac{24}5
$$
である(根の和は解と係数の関係で $\frac{54}5$)。これは $\frac45\cdot(1+2+3)$ に等しい。70 項では $\frac45\cdot(1+2+\cdots+70)=\frac45\cdot2485=1988$ になる。
3 項に縮めたグラフ。各区間で減少し、y = 5/4 と 1 回ずつ交わるので、解は k から r_k までの区間(左端を含まず右端を含む)を合わせたものになる
図 2 のとおり、$f$ は $x=1,2,3$ で切れた各区間で減少し、直線 $y=\frac54$ と 1 回ずつ交わる。$x<1$ では $f<0$ である。
方針:$f(x):=\sum_{k=1}^{70}\frac k{x-k}$ が各区間で減少することから解の形を決め、区間の右端の和を解と係数の関係で求める。
段 1(減少):$f$ は $x\ne1,\dots,70$ で定義され、$f'(x)=-\sum_{k=1}^{70}\frac k{(x-k)^2}<0$ なので、$x=1,\dots,70$ で区切られた各区間で狭義減少である。
段 2(区間ごとの解):
$D:=\begin{pmatrix}1&&\\ &\ddots&\\ &&70\end{pmatrix}$(対角成分 $1,2,\dots,70$ の対角行列)、$\boldsymbol w:=(\sqrt1,\sqrt2,\dots,\sqrt{70})^{\top}$、$c:=\frac45$ とし、$70\times70$ の対称行列 $A:=D+c\,\boldsymbol w\boldsymbol w^{\top}$ を考える。
段 1($r_k$ は固有値):$\lambda$ が $1,\dots,70$ のどれとも異なり $\sum_k\frac k{\lambda-k}=\frac54$ を満たすとする。$\boldsymbol v:=(\lambda E-D)^{-1}\boldsymbol w$、すなわち $v_k=\frac{\sqrt k}{\lambda-k}$ とおくと $\boldsymbol v\ne\boldsymbol 0$ で、$\boldsymbol w^{\top}\boldsymbol v=\sum_k\frac k{\lambda-k}=\frac54=\frac1c$ である。よって
$$
A\boldsymbol v=D\boldsymbol v+c\,\boldsymbol w(\boldsymbol w^{\top}\boldsymbol v)=D\boldsymbol v+\boldsymbol w=D\boldsymbol v+(\lambda E-D)\boldsymbol v=\lambda\boldsymbol v
$$
であり、$\lambda$ は $A$ の固有値である。$r_1,\dots,r_{70}$ は $A$ の相異なる 70 個の固有値なので、$\chi_A(t)=(t-r_1)\cdots(t-r_{70})$ である。
段 2(トレース):thm-tre-sum-product により
$$
\sum_{k=1}^{70}r_k=\mathrm{tr}\,A=\mathrm{tr}\,D+c\sum_kw_k^2=\sum_kk+\frac45\sum_kk
$$
であり、長さの総和は $\frac45\cdot2485=1988$ である。
高校の解法で $g$ の $x^{69}$ の係数を数えた部分は、「対角行列に $c\,\boldsymbol w\boldsymbol w^{\top}$ を足すと、トレースが対角成分 $cw_k^2$ の和だけ増える」という一行に置き換わる。3 項の場合(ex-tre-oly88-small)も、$D=\mathrm{diag}(1,2,3)$ として $\mathrm{tr}\,A=6+\frac45\cdot6=\frac{54}5$ で、数値計算した固有値 $1.186,\ 2.375,\ 7.238$ の和と一致する。また $k< r_k< k+1$ は、対角行列に半正定値の階数 1 の行列を足すと固有値が元の固有値の間に 1 つずつ入る、という固有値の交互性(ここでは証明しない)の一例である。
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