大学・線形代数・ベクトル・行列

対称行列の対角化と二次形式の練習問題

対称行列を直交行列で対角化し、二次形式の標準形を求められる。

考え方

ax2+2hxy+cy2ax^2 + 2hxy + cy^2 のような二次形式を、座標軸を回して xyxy の項のない標準形にし、等高線が楕円か双曲線か、最小値をもつかを判定できるようになります。最適化、統計の分散共分散、損失関数の形の分析で使います。

対称行列
転置しても変わらない行列(AT=AA^{\mathsf{T}} = A)。
二次形式
Q(x,y)=ax2+2hxy+cy2Q(x, y) = ax^2 + 2hxy + cy^2 の形の式。対称行列 AA で xTAx\boldsymbol{x}^{\mathsf{T}}A\boldsymbol{x} と書ける。
直交行列
列ベクトルが互いに直交し、長さ 1 の行列。回転(や折り返し)を表し、P−1=PTP^{-1} = P^{\mathsf{T}}。
正定値
原点以外でつねに Q>0Q > 0 になること。固有値がすべて正。

二次形式は、対称行列を使って xTAx\boldsymbol{x}^{\mathsf{T}}A\boldsymbol{x} と書けます。対角に x2x^2, y2y^2 の係数を置き、xyxy の係数は半分ずつ2つの非対角成分に分けます。たとえば 5x2+4xy+2y25x^2 + 4xy + 2y^2 なら A=(5222)A = \begin{pmatrix} 5 & 2 \\ 2 & 2 \end{pmatrix} です。

対称行列の固有ベクトルは互いに直交するので、その方向を新しい座標軸 XX, YY にとる(直交行列で回転する)ことができます。すると xyxy の項が消えて、Q=λ1X2+λ2Y2Q = \lambda_1X^2 + \lambda_2Y^2(標準形)になります。係数は AA の固有値です。

固有値がどちらも正なら正定値で、等高線 Q=kQ = k は楕円になり、原点で最小です。どちらも負なら負定値、符号が違えば不定値で、等高線は双曲線(鞍点の形)になります。

x2x^2 と y2y^2 の係数がどちらも正でも、xyxy の項が大きいと不定値になることがあります。対角成分だけで判断せず、固有値の符号で判定しましょう。

斜めに傾いた3つの楕円(Q = 5x² + 4xy + 2y² の等高線)と、楕円の軸の向き (2, 1)・(1, −2) の点線。点線を新しい軸 X・Y とする-2-112-2-112OxyXY
Q=5x2+4xy+2y2Q = 5x^2 + 4xy + 2y^2 の等高線は、斜めに傾いた楕円です。固有ベクトルの方向(点線)を新しい軸 XX, YY にとると Q=6X2+Y2Q = 6X^2 + Y^2 となり、xyxy の項が消えます。

ポイント

ax2+2hxy+cy2=(xy)(ahhc)(xy)ax^2 + 2hxy + cy^2 = \begin{pmatrix} x & y \end{pmatrix}\begin{pmatrix} a & h \\ h & c \end{pmatrix}\begin{pmatrix} x \\ y \end{pmatrix}

直交行列 PP で PTAP=(λ100λ2)P^{\mathsf{T}}AP = \begin{pmatrix} \lambda_1 & 0 \\ 0 & \lambda_2 \end{pmatrix}、標準形 Q=λ1X2+λ2Y2Q = \lambda_1X^2 + \lambda_2Y^2

固有値がすべて正 → 正定値(楕円・最小)、すべて負 → 負定値、正と負 → 不定値(双曲線)

解き方の手順

  1. QQ を対称行列 AA で表す(xyxy の係数は半分ずつ非対角に置く)。
  2. 固有方程式 (a−λ)(c−λ)−h2=0(a - \lambda)(c - \lambda) - h^2 = 0 を解いて、固有値 λ1\lambda_1, λ2\lambda_2 を求める。
  3. 標準形 λ1X2+λ2Y2\lambda_1X^2 + \lambda_2Y^2 の係数は固有値。λ=−1,7\lambda = -1, 7 のように答える。
  4. 固有値の符号で、正定値・負定値・不定値を判定する。

例

二次形式 Q(x,y)=3x2+8xy+3y2Q(x, y) = 3x^2 + 8xy + 3y^2 の標準形を求め、正定値・負定値・不定値のどれかを答えてください。

  1. xyxy の係数 8 を半分ずつ置いて A=(3443)A = \begin{pmatrix} 3 & 4 \\ 4 & 3 \end{pmatrix}
  2. 固有方程式: (3−λ)2−42=λ2−6λ−7=(λ−7)(λ+1)=0(3 - \lambda)^2 - 4^2 = \lambda^2 - 6\lambda - 7 = (\lambda - 7)(\lambda + 1) = 0 より λ=7,−1\lambda = 7, -1
  3. 標準形は 7X2−Y27X^2 - Y^2
  4. 固有値の符号が違うので不定値(等高線は双曲線)。x2x^2, y2y^2 の係数はどちらも正ですが、xyxy の項が大きいためです。

よくある間違い

練習問題でこの間違い方をしたときは、その場でお伝えします。

  • 対角成分だけで定値性を判定するヘッセ行列や二次形式の定値性・標準形を、対角成分(f_xx・f_yy、x²・y² の係数)だけで判断し、非対角成分(xy の項)の影響を無視する。xy の項(非対角成分)も形を変えます。定値性は、固有値の符号や行列式(f_xx f_yy − f_xy²)の符号まで調べて判断しましょう。

見る

計算例

最適化や統計では、Q(x,y)=ax2+2hxy+cy2Q(x, y) = ax^2 + 2hxy + cy^2 のような二次形式の形を調べます。座標軸を回転させて xyxy の項を消した標準形 λ1X2+λ2Y2\lambda_1X^2 + \lambda_2Y^2 にすると、等高線が楕円か双曲線か、最小値をもつかがすぐに分かります。

問い二次形式 Q(x,y)=7x2−8xy+7y2Q(x, y) = 7x^{2} - 8xy + 7y^{2} を直交変換で標準形 λ1X2+λ2Y2\lambda_1X^2 + \lambda_2Y^2 にするとき、係数 λ1,λ2\lambda_1, \lambda_2 をすべて求めてください。

途中の式

  1. Q=xTAxQ = \boldsymbol{x}^{\mathsf{T}}A\boldsymbol{x} となる対称行列は A=(7−4−47)A = \begin{pmatrix}7 & -4 \\ -4 & 7\end{pmatrix}(xyxy の係数 −8-8 を半分ずつ非対角に置く)
  2. 固有方程式: (7−λ)(7−λ)−(−4)2=λ2−14λ+33=0(7 - \lambda)(7 - \lambda) - (-4)^2 = \lambda ^{2} - 14\lambda + 33 = 0
  3. (λ−11)(λ−3)=0(\lambda-11)(\lambda-3) = 0 より λ=11,3\lambda = 11, 3
  4. 固有ベクトルを並べた直交行列で座標を回転すると、Q=11X2+3Y2Q = 11X^{2} + 3Y^{2}(標準形)になります。
  5. 固有値がどちらも正なので正定値です(等高線 Q=k>0Q = k > 0 は楕円)。

答えλ₁, λ₂(例: λ = -1/2, 3/2)は λ=11,3\lambda = 11, 3

一緒にやる

小さく分けて、一緒に解く

1つずつ答えを確かめながら進みます。間違えても大丈夫です。

最適化や統計では、Q(x,y)=ax2+2hxy+cy2Q(x, y) = ax^2 + 2hxy + cy^2 のような二次形式の形を調べます。座標軸を回転させて xyxy の項を消した標準形 λ1X2+λ2Y2\lambda_1X^2 + \lambda_2Y^2 にすると、等高線が楕円か双曲線か、最小値をもつかがすぐに分かります。

二次形式 Q(x,y)=5x2+6xy+5y2Q(x, y) = 5x^{2} + 6xy + 5y^{2} を直交変換で標準形 λ1X2+λ2Y2\lambda_1X^2 + \lambda_2Y^2 にするとき、係数 λ1,λ2\lambda_1, \lambda_2 をすべて求めてください。

小さな問いに分けて、1つずつ一緒に進めます。

ステップ 1 / 3

Q(x,y)=xTAxQ(x, y) = \boldsymbol{x}^{\mathsf{T}}A\boldsymbol{x} となる対称行列 AA は?

1行に行列の1行を入力し、要素は空白かカンマで区切ります。改行で次の行に進みます。 入力が終わったら「答え合わせ」を押します(Ctrl+Enter でも可)。

読み取り:(入力すると、ここに数式で表示されます)

自分でやる

練習問題

数字は毎回変わります。2〜3問続けて解けたら、次の単元や元のレッスンに進みましょう。

問題を準備しています…

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前後の単元

分からないところがあったら前提まで戻り、分かったら使う先へ進みましょう。

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