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京都大学 情報学研究科 システム科学専攻 2015年8月実施 数学 I

Author​

犬 (finalized by 祭音Myyura with assistance from GPT 6 Astra)

Description​

A∗A^* は複素行列 AA の共役転置、uTu^T はベクトルの転置、∥u∥\|u\| はユークリッドノルムを表す。

問1​

(i) 3次元ベクトル空間で、媒介変数 p,qp,q によって定義される平面

(201)+p(0−11)+q(310)\begin{pmatrix}2\\0\\1\end{pmatrix} +p\begin{pmatrix}0\\-1\\1\end{pmatrix} +q\begin{pmatrix}3\\1\\0\end{pmatrix}

を考える。この平面を列ベクトル α,x\alpha,x を用いて αTx=1\alpha^Tx=1 と表したとき、α\alpha の値を求めよ。

(ii) x,y,αx,y,\alpha は実数とする。不等式 x2+y2+αxy>0x^2+y^2+\alpha xy>0 が (x,y)=(0,0)(x,y)=(0,0) を除くすべての組で成り立つための必要十分条件を、α\alpha の範囲として求めよ。

(iii) 正方複素行列 AA がユニタリ行列によって対角化されるなら AA∗=A∗AAA^*=A^*A となることを示せ。

問2​

内積 ⟨v,x⟩=vTx\langle v,x\rangle=v^Tx をもつ NN 次元実ベクトル空間 VV を考える。ベクトルはすべて列ベクトルとし、基底を (a1,…,aN)(a_1,\ldots,a_N) とする。

(i) b1=a1/∥a1∥b_1=a_1/\|a_1\| とする。b1b_1 と直交する大きさ1のベクトル b2b_2 を a2,b1a_2,b_1 の線形結合で表せ。さらに b1,b2b_1,b_2 と直交する大きさ1のベクトル b3b_3 を a3,b1,b2a_3,b_1,b_2 の線形結合で表せ。

(ii) VV の MM 次元部分空間 WW の正規直交基底を (b1,…,bM)(b_1,\ldots,b_M) (M<NM<N) とする。v∈Vv\in V の WW への正射影 ww を w=Svw=Sv と表す行列 SS を求めよ。

(iii) この正射影について ∥w∥≤∥v∥\|w\|\le\|v\| を示せ。

题目描述​

记 A∗A^* 为复矩阵 AA 的共轭转置,uTu^T 为向量转置,∥u∥\|u\| 为欧氏范数。

问1 (i)给定三维空间中的平面

(201)+p(0−11)+q(310).\begin{pmatrix}2\\0\\1\end{pmatrix}+p\begin{pmatrix}0\\-1\\1\end{pmatrix}+q\begin{pmatrix}3\\1\\0\end{pmatrix}.

若用列向量 α,x\alpha,x 将其写为 αTx=1\alpha^Tx=1,求 α\alpha。(ii)x,y,αx,y,\alpha 都为实数。求使 x2+y2+αxy>0x^2+y^2+\alpha xy>0 对除 (0,0)(0,0) 外一切 (x,y)(x,y) 成立的 α\alpha 的充要范围。(iii)证明若复方阵 AA 可被酉矩阵对角化,则 AA∗=A∗AAA^*=A^*A。

问2 设 VV 是以内积 ⟨v,x⟩=vTx\langle v,x\rangle=v^Tx 定义的 NN 维实向量空间,所有向量均为列向量,(a1,…,aN)(a_1,\ldots,a_N) 为其一组基。

(i)令 b1=a1/∥a1∥b_1=a_1/\|a_1\|,用 a2,b1a_2,b_1 的线性组合表示与 b1b_1 正交的单位向量 b2b_2,再用 a3,b1,b2a_3,b_1,b_2 的线性组合表示与 b1,b2b_1,b_2 都正交的单位向量 b3b_3。

(ii)VV 的 MM 维子空间 WW(M<NM<N)有标准正交基 (b1,…,bM)(b_1,\ldots,b_M)。求将 v∈Vv\in V 正交投影为 w∈Ww\in W 的矩阵 SS,即 w=Svw=Sv。(iii)证明 ∥w∥≤∥v∥\|w\|\le\|v\|。

Kai​

問1​

(i) α=(a1,a2,a3)T\alpha=(a_1,a_2,a_3)^T とおく。方向ベクトルに垂直で、基点との内積が 11 なので

−a2+a3=0,3a1+a2=0,2a1+a3=1.-a_2+a_3=0,\quad3a_1+a_2=0,\quad2a_1+a_3=1.

解いて α=(−1,3,3)T\boxed{\alpha=(-1,3,3)^T}。

(ii) 平方完成すると

x2+y2+αxy=(x+α2y)2+(1−α24)y2.x^2+y^2+\alpha xy=\left(x+\frac\alpha2y\right)^2+\left(1-\frac{\alpha^2}{4}\right)y^2.

よって必要十分条件は −2<α<2\boxed{-2<\alpha<2}。

(iii) A=UΛU∗A=U\Lambda U^*、U∗U=UU∗=IU^*U=UU^*=I、Λ\Lambda は対角行列とおく。すると

AA∗=UΛΛ∗U∗=UΛ∗ΛU∗=A∗A.AA^*=U\Lambda\Lambda^*U^*=U\Lambda^*\Lambda U^*=A^*A.

問2​

(i) Gram–Schmidt 法より

c2=a2−(b1Ta2)b1,b2=c2∥c2∥,c_2=a_2-(b_1^Ta_2)b_1,\qquad b_2=\frac{c_2}{\|c_2\|},
c3=a3−(b1Ta3)b1−(b2Ta3)b2,b3=c3∥c3∥.c_3=a_3-(b_1^Ta_3)b_1-(b_2^Ta_3)b_2,\qquad b_3=\frac{c_3}{\|c_3\|}.

a1,a2,a3a_1,a_2,a_3 の一次独立性から分母は 00 にならない。

(ii) w=∑j=1M(bjTv)bjw=\sum_{j=1}^M(b_j^Tv)b_j より、B=(b1,…,bM)B=(b_1,\ldots,b_M) とおくと

S=∑j=1MbjbjT=BBT.\boxed{S=\sum_{j=1}^Mb_jb_j^T=BB^T}.

(iii) v=w+(v−w)v=w+(v-w)、w⊥(v−w)w\perp(v-w) なので

∥v∥2=∥w∥2+∥v−w∥2≥∥w∥2.\|v\|^2=\|w\|^2+\|v-w\|^2\ge\|w\|^2.

両辺の平方根をとればよい。