수학과 맛보기 2023. 12. 19. 08:56

 

정의1

일반적으로 $A$가 $n \times n$ 대칭행렬이고 $\mathbf{x}$가 $n \times 1$ 변수 열벡터이면 함수

$$Q_{A}(\mathbf{x}) = \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x}$$

$A$에 연관된 이차형식(qudratic form associated with A)이라고 한다. 편의상

$$\mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} = \mathbf{x} \cdot A\mathbf{x} = A\mathbf{x} \cdot \mathbf{x}$$

와 같이 점곱으로 표현할 수 있다.

 

# $A$가 대각성분이 $\lambda_{1}, \lambda_{2}, \cdots, \lambda_{n}$인 대각행렬이면 

$\mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} = \lambda_{1}x_{1}^{2} + \lambda_{2}x_{2}^{2} + \cdots + \lambda_{1}x_{n}^{2}$

 

 

 

정의2

$\mathbf{x} = P\mathbf{y}$

를 대입하여 변수 $x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}$을 새로운 변수 $y_{1}, y_{2}, \cdots, y_{n}$으로 표현할 때 $P$가 가역행렬이면 변수변환(change of variable)이라 하고 $P$가 직교행렬이면 직교변수변환(orthogonal change of variable)이라 한다.

 

 

 

 

 

정리1 주축정리

$A$가 $n \times n$ 대칭행렬이면, 이차형식 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x}$를 혼합항이 없는 이차형식 $ \mathbf{y}^{T}A\mathbf{y}$로 변환할 수 있는 직교변수변환이 존재한다. 특히 $P$가 $A$를 직교대각화하면 변수변환 $\mathbf{x} = P\mathbf{y}$는 이차형식 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x}$를 이차형식

$$\mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} = \mathbf{y}^{T}A\mathbf{y} = \lambda_{1}{y_{1}}^{2} + \lambda_{2}{y_{2}}^{2} + \cdots + \lambda_{n}{y_{n}}^{2}$$

으로 변환한다. 여기서 $\lambda_{1}, \lambda_{2}, \cdots, \lambda_{n}$은 $P$의 연속적인 열을 구성하는 고유벡터에 대응하는 $A$의 고유값이다.

 

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  $A$가 대칭행렬이므로 직교대각화 가능하다. 즉,

  $P^{T}AP = D$

  인 직교행렬 $P$가 존재한다. 이때 $D$는 대각행렬이다.

  $\mathbf{x} = P\mathbf{y}$라 하면

  $\mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} = (P\mathbf{y})^{T}A(P\mathbf{y}) = \mathbf{y}^{T}P^{T}AP\mathbf{y} = \mathbf{y}^{T}D\mathbf{y}$

 

 

 

원뿔곡선

$ax_{2} + 2bxy + cy_{2} + dx + ey + f = 0$

은 원뿔곡선을 나타낸다. 이때 $d = e =0$이면 일차항이 나타나지 않으며

$ax^{2} + 2bxy + cy^{2} + f = 0$

중앙원뿔곡선(central conic)을 표현한다고 한다. 더욱이 $b = 0$이라면

$ax^{2} + cy^{2} + f = 0$

이 되며 표준위치에 있는 중앙원뿔곡선(central conic in standard position)을 표현한다고 한다.

 

$k = -f$라 놓으면 위 방정식들은 행렬표기법으로 다음과 같이 다시 쓸 수 있다.

$\begin{bmatrix}
x & y \\
\end{bmatrix}\begin{bmatrix}
a & b \\
b & c \\
\end{bmatrix}\begin{bmatrix}
x \\
y \end{bmatrix}$  그리고  $\begin{bmatrix}
x & y \\
\end{bmatrix}\begin{bmatrix}
a & 0 \\
0 & c \\
\end{bmatrix}\begin{bmatrix}
x \\
y \end{bmatrix}$

 

중앙원뿔곡선은 주축정리를 이용하여 좌표축을 회전한 후 표준위치에 있는 중앙원뿔곡선으로 변환할 수 있다. 이때 $\det(P) = 1$이면 $P$의 첫번째 열벡터는 변환된 첫번째 좌표축의 양의 방향과 일치하고 $P$의 두번째 열벡터는 변환된 두번째 좌표축의 양의 방향과 일치한다.

 

 

 

정의2

이차형식 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x}$는

$ \mathbf{x} \neq \mathbf{0}$에 대하여 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} > 0$이면 양의 정부호(positive definite)

$ \mathbf{x} \neq \mathbf{0}$에 대하여 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} < 0$이면 음의 정부호(negative definite)

$ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x}$가 양의 값이기도 하고 음의 값이기도 하면 부정(indefinite)

이라고 한다.

 

# $ \mathbf{x} \neq \mathbf{0}$에 대하여 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} \geq 0$이면 준 양의 정부호(positive semidefinite)

$ \mathbf{x} \neq \mathbf{0}$에 대하여 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} \leq 0$이면 준 음의 정부호(negative semidefinite)

라 한다.

 

 

 

정리2

$A$가 대칭행렬이면

1.  $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x}$가 양의 정부호이기 위한 필요충분조건은 모든 고유값이 양인 것이다.

2.  $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x}$가 음의 정부호이기 위한 필요충분조건은 모든 고유값이 음인 것이다.

3.  $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x}$가 부정이기 위한 필요충분조건은 적어도 하나의 고유값이 양인 것이고 적어도 하나의 고유값이 음인 것이다.

 

더보기

  1, 2.

  $A$의 고유값을 $\lambda_{1}, \lambda_{2}, \cdots, \lambda_{n}$이라 하면 위의 정리1에 의하여 

  $\mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} = \mathbf{y}^{T}A\mathbf{y} = \lambda_{1}{y_{1}}^{2} + \lambda_{2}{y_{2}}^{2} + \cdots + \lambda_{n}{y_{n}}^{2}$

  을 만족하는 직교변수변환 $\mathbf{x} = P \mathbf{y}$가 존재한다.

  이때 $P$가 가역이므로 $\mathbf{x} \neq \mathbf{0}$일 때만 $\mathbf{y} \neq \mathbf{0}$이다.

  따라서 모든 $\lambda$가 모두 양수일 때만 모든 $\mathbf{x} \neq \mathbf{0}$에 대하여 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} = \mathbf{y}^{T}A\mathbf{y} > 0$이고

  모든 $\lambda$가 모두 음수일 때만 모든 $\mathbf{x} \neq \mathbf{0}$에 대하여 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} < 0$이다.

 

  3.

  또한 $A$가 적어도 하나의 양의 고유값과 적어도 하나의 음의 고유값을 갖으면 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x}$가 부정이다.

  역으로 어떤 $\mathbf{x}$에 대하여 $\mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} > 0$이면 적절한 $\mathbf{y}$에 대하여 $\mathbf{y}^{T}A\mathbf{y} > 0$이다. 즉,

  적어도 하나의 $\lambda$는 양수이어야 한다.

  유사하게 어떤 $\mathbf{x}$에 대하여 $\mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} < 0$이면 적어도 하나의 $\lambda$는 음수이어야 한다.

 

 

 

따름정리

$2 \times 2$ 대칭행렬에 대하여

1.  $A$가 양의 정부호이면 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} = 1$은 타원을 나타낸다.

2.  $A$가 음의 정부호이면 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} = 1$은 그래프를 갖지 않는다.

3.  $A$가 부정이면 $ \mathbf{x}^{T}A\mathbf{x} = 1$은 쌍곡선을 나타낸다.

 

 

 

정의3

$n \times n$ 행렬 $A$의 처음 $k$개의 행과 열로 이루어진 $k \times k$ 부분행렬을 $k$번째 주부분행렬($k$th principal submatrix)라 한다.

 

 

 

정리4

대칭행렬 $A$가 양의 정부호일 필요충분조건은 모든 주부분행렬의 행렬식이 양인 것이다.

 

# 증명생략