Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
線形代数学入門講座 第7回スライド
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
TechmathProject
September 04, 2024
Science
0
94
線形代数学入門講座 第7回スライド
てくますプロジェクトで行った線形代数学入門講座の第7回スライドです。
実施:2024/07/22
TechmathProject
September 04, 2024
Tweet
Share
More Decks by TechmathProject
See All by TechmathProject
統計学入門講座 第5回スライド
techmathproject
0
62
統計学入門講座 第6回スライド
techmathproject
0
51
統計学入門講座 第7回スライド
techmathproject
0
41
統計学入門講座 第8回スライド
techmathproject
0
41
統計学入門講座 第4回スライド
techmathproject
0
300
統計学入門講座 第3回スライド
techmathproject
0
190
統計学入門講座 第2回スライド
techmathproject
0
290
統計学入門講座 第1回スライド
techmathproject
0
640
線形代数学入門講座 第1回スライド
techmathproject
0
220
Other Decks in Science
See All in Science
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
PRO
1
240
Lean4による汎化誤差評価の形式化
milano0017
1
450
知能とはなにかーヒトとAIのあいだー
tagtag
PRO
0
180
タンパク質間相互作⽤を利⽤した⼈⼯知能による新しい薬剤遺伝⼦-疾患相互作⽤の同定
tagtag
PRO
0
160
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
0
220
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
130
蔵本モデルが解き明かす同期と相転移の秘密 〜拍手のリズムはなぜ揃うのか?〜
syotasasaki593876
1
230
AkarengaLT vol.41
hashimoto_kei
1
110
Accelerating operator Sinkhorn iteration with overrelaxation
tasusu
0
220
白金鉱業Meetup_Vol.20 効果検証ことはじめ / Introduction to Impact Evaluation
brainpadpr
2
1.7k
凸最適化からDC最適化まで
santana_hammer
1
370
検索と推論タスクに関する論文の紹介
ynakano
1
160
Featured
See All Featured
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.1k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
59
6.3k
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
3
110
A designer walks into a library…
pauljervisheath
210
24k
New Earth Scene 8
popppiees
1
1.7k
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
2
270
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
140
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.9k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2k
From π to Pie charts
rasagy
0
140
Transcript
線形代数学 入門講座 ⑦固有値 てくますゼミ
①行列の演算 ②連立一次方程式 ③正則行列 ④置換 ⑤行列式 ⑥数ベクトル空間 ⑦固有値 ⑧行列の対角化 てくます講座 線形代数学(全8回)
の流れ 線形変換 固有値と固有ベクトル 固有多項式 固有空間
てくます講座 学習方法 ・メモをとろう! 講座ではスライドに載せきれない大事なことも話します。 配布されたレジュメの余白に書いておきましょう。 ・問題を解こう! 学問を読み聞きだけで身に付けるのは難しいです。 問題を解くことで手を動かし、理解の確認をしましょう。 ・質問をしよう! せっかく参加した講座です。
気になることは、講座中でも質問していきましょう。
線形代数学 ⑦固有値 線形変換 ℝ𝑛から ℝ𝑛自身への線形写像を線形変換といいます。 線形写像 𝑓 は行列 𝐴 をかける写像
𝑓 𝒗 = 𝐴𝒗 だとみなすことができましたが、 とくに線形変換の場合は、特別なベクトル 𝒗0 に対しては定数 𝜆 をかける写像 𝑓 𝒗0 = 𝜆𝒗0 の形になっているかもしれません。 そのような特別なベクトル 𝒗0 と倍率 𝜆 を調べていきます。
線形代数学 ⑦固有値 固有値と固有ベクトル ℝ𝑛の線形変換 𝑓 𝒗 = 𝐴𝒗 について、 𝑓
𝒗 = 𝜆𝒗, 𝒗 ∈ ℝ𝑛, 𝒗 ≠ 𝟎, 𝜆 ∈ ℝ をみたす 𝜆 を 𝑓 や 𝐴 の固有値, 𝒗 を固有値 𝜆 に属する固有ベクトルといいます。 (例) 線形変換 𝑓 𝒗 = −1 −2 3 4 𝒗 (𝒗 ∈ ℝ2) に対して、 −1 −2 3 4 −2 3 = −4 6 = 2 −2 3 なので、 2 は 𝑓 の固有値, −2 3 は固有値 2 に属する固有ベクトルである。
線形代数学 ⑦固有値 固有値の探し方 ℝ𝑛の線形変換 𝑓 𝒗 = 𝐴𝒗 に対して、どんな数 𝜆
が固有値になるのでしょうか。 𝐴𝒗0 = 𝜆𝒗0 となる 𝒗0 ≠ 𝟎 が存在するような 𝜆 が 𝑓 の固有値です。 つまり、𝜆𝒗0 − 𝐴𝒗0 = 𝜆𝐸𝑛 − 𝐴 𝒗0 = 𝟎 となる 𝒗0 ≠ 𝟎 があるということなので、 連立一次方程式 𝜆𝐸𝑛 − 𝐴 𝒙 = 𝟎 に非自明な解があるということであり、 det 𝜆𝐸𝑛 − 𝐴 = 0 になっていることが 𝜆 が固有値であるための条件になります。
線形代数学 ⑦固有値 固有多項式 ℝ𝑛の線形変換 𝑓 𝒗 = 𝐴𝒗 に対して、 多項式
𝜑 𝑡 = det 𝑡𝐸𝑛 − 𝐴 を 𝑓 や 𝐴 の固有多項式といいます。 (例) 線形変換 𝑓 𝒗 = −1 −2 3 4 𝒗 (𝒗 ∈ ℝ2) に対して、 𝜑 𝑡 = det 𝑡𝐸𝑛 − 𝐴 = det 𝑡 + 1 2 −3 𝑡 − 4 = 𝑡 + 1 × 𝑡 − 4 − 2 × (−3) = 𝑡2 − 3𝑡 + 2
線形代数学 ⑦固有値 固有方程式 ℝ𝑛の線形変換 𝑓 𝒗 = 𝐴𝒗 の固有多項式 𝜑
𝑡 に対して、 𝑡 に関する方程式 𝜑 𝑡 = 0 を 𝑓 や 𝐴 の固有方程式といいます。 固有値の探し方で見たように、固有方程式の解が固有値になっています。 (例) 線形変換 𝑓 𝒗 = −1 −2 3 4 𝒗 (𝒗 ∈ ℝ2) に対して、 𝑓 の固有方程式は 𝜑 𝑡 = 𝑡2 − 3𝑡 + 2 = (𝑡 − 1)(𝑡 − 2) = 0 であり、 𝑓 の固有値は 1 と 2 である。
線形代数学 ⑦固有値 固有ベクトルの探し方 ℝ𝑛の線形変換 𝑓 𝒗 = 𝐴𝒗 に対して、固有値 𝜆
が見つかったとき、 どんなベクトルが 𝜆 に属する固有ベクトルになるのでしょうか。 𝐴𝒗 = 𝜆𝒗 となる 𝒗 ≠ 𝟎 が 𝜆 に属する固有ベクトルです。 つまり、𝜆𝒗 − 𝐴𝒗 = 𝜆𝐸𝑛 − 𝐴 𝒗 = 𝟎 となる 𝒗 ≠ 𝟎 を探せばいいので、 連立一次方程式 𝜆𝐸𝑛 − 𝐴 𝒙 = 𝟎 の非自明な解が 𝜆 に属する固有ベクトルです。
線形代数学 ⑦固有値 固有ベクトルの探し方 (例) 線形変換 𝑓 𝒗 = −1 −2
3 4 𝒗 (𝒗 ∈ ℝ2) に対して、 𝑓 の固有値は 1 と 2 であった。 固有値2に属する固有ベクトルは、連立一次方程式 2 1 0 0 1 − −1 −2 3 4 𝒙 = 3 2 −3 −2 𝒙 = 𝟎 の非自明な解であり、 − 2 3 𝑐 𝑐 𝑐 ≠ 0 が固有値 2 に属する固有ベクトルである。
線形代数学 ⑦固有値 固有空間 ℝ𝑛の線形変換 𝑓 とその固有値 𝜆 に対して、 𝜆 に属する固有ベクトルと𝟎の集合
𝑊 𝜆 ; 𝑓 = 𝒗 ∈ ℝ𝑛 𝑓 𝒗 = 𝟎} は ℝ𝑛 の部分空間になっていて、 𝑓 の固有値 𝜆 の固有空間といいます。 (例) 線形変換 𝑓 𝒗 = −1 −2 3 4 𝒗 (𝒗 ∈ ℝ2) に対して、 固有値 2 の固有空間は 𝑊 2 ; 𝑓 = − 2 3 𝑐 𝑐 ∈ ℝ2 𝑐 ∈ ℝ = −2𝑐 3𝑐 ∈ ℝ2 𝑐 ∈ ℝ
線形代数学 ⑦固有値 まとめ ・線形変換で 𝜆 倍される非零なベクトルを固有値 𝜆 に属する固有ベクトルという。 ・固有値は固有方程式の解として得られる。 ・固有ベクトルはある連立一次方程式の非自明な解として得られる。
・固有ベクトルと零ベクトルからなる部分空間を固有空間という。