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お茶の水女子大学 人間文化創成科学研究科 理学専攻 数学コース 2017年2月実施 問題2

Author

祭音Myyura (co-authored with GPT 5.6 SOL)

Description

33 次実正方行列全体の集合 M3(R)M_3(\mathbb{R}) を通常の行列の和、実数倍について実ベクトル空間とみなす。M3(R)M_3(\mathbb{R}) の部分集合 V,WV,W を次で定める。

V={XM3(R)tX=X},W={XM3(R)tX=X}.V=\{X\in M_3(\mathbb{R})\mid {}^tX=X\}, \qquad W=\{X\in M_3(\mathbb{R})\mid {}^tX=-X\}.

ここで、tX{}^tXXX の転置行列を表す。33 次実正方行列 AA

A=(100010000)A=\begin{pmatrix} 1&0&0\\ 0&-1&0\\ 0&0&0 \end{pmatrix}

と定める。この AA に対し、写像 T:M3(R)M3(R)T:M_3(\mathbb{R})\to M_3(\mathbb{R})

T(X)=AXXAT(X)=AX-XA

で定義する。このとき次の問に答えよ。

  1. V,WV,W はそれぞれ M3(R)M_3(\mathbb{R}) の線形部分空間であることを示せ。
  2. M3(R)M_3(\mathbb{R})V,WV,W の直和空間になることを示せ。すなわち、任意の ZM3(R)Z\in M_3(\mathbb{R})XVX\in VYWY\in W の和 X+YX+Y として一意的に表せることを示せ。
  3. TTM3(R)M_3(\mathbb{R}) から M3(R)M_3(\mathbb{R}) への線形写像であることを示せ。
  4. TT の核空間 KerT={XM3(R)T(X)=0}\operatorname{Ker}T=\{X\in M_3(\mathbb{R})\mid T(X)=0\} の基底と次元を求めよ。
  5. T(V)WT(V)\subset W, T(W)VT(W)\subset V が成立することを示せ。
  6. (5) によって T2=TTT^2=T\circ TVV を不変にする。T2T^2VV に制限して得られる VV の線形変換を SS と表す。SS の固有値が 0,1,40,1,4 であることを示し、それぞれの固有値に属する固有空間 V(0),V(1),V(4)V(0),V(1),V(4) を求めよ。

题目描述

V,WV,W 分别为 33 阶实对称矩阵和实反对称矩阵构成的集合,A=diag(1,1,0)A=\operatorname{diag}(1,-1,0),并定义 T(X)=AXXAT(X)=AX-XA

  1. 证明 V,WV,W 都是线性子空间。
  2. 证明 M3(R)=VWM_3(\mathbb R)=V\oplus W
  3. 证明 TT 是线性映射。
  4. kerT\ker T 的一组基和维数。
  5. 证明 T(V)WT(V)\subset WT(W)VT(W)\subset V
  6. S=T2VS=T^2|_V,证明其特征值为 0,1,40,1,4,并求相应特征空间。

Kai

EijE_{ij} を第 (i,j)(i,j) 成分だけが 11 である行列とする。

(1)

X,YVX,Y\in V, a,bRa,b\in\mathbb{R} に対して

t(aX+bY)=atX+btY=aX+bY{}^t(aX+bY)=a\,{}^tX+b\,{}^tY=aX+bY

であり、零行列も VV に属する。よって VV は線形部分空間である。同様に X,YWX,Y\in W なら

t(aX+bY)=a(X)+b(Y)=(aX+bY),{}^t(aX+bY)=a(-X)+b(-Y)=-(aX+bY),

したがって WW も線形部分空間である。

(2)

任意の ZM3(R)Z\in M_3(\mathbb{R}) に対して

X=Z+tZ2,Y=ZtZ2X=\frac{Z+{}^tZ}{2}, \qquad Y=\frac{Z-{}^tZ}{2}

とおけば、XVX\in V, YWY\in W かつ Z=X+YZ=X+Y である。また、QVWQ\in V\cap W なら tQ=Q=Q{}^tQ=Q=-Q より Q=0Q=0 である。ゆえに分解は一意で、

M3(R)=VW\boxed{M_3(\mathbb{R})=V\oplus W}

となる。

(3)

X,YM3(R)X,Y\in M_3(\mathbb{R}), a,bRa,b\in\mathbb{R} に対して

T(aX+bY)=A(aX+bY)(aX+bY)A=aT(X)+bT(Y).T(aX+bY)=A(aX+bY)-(aX+bY)A=aT(X)+bT(Y).

よって TT は線形写像である。

(4)

X=(xij)X=(x_{ij}) とし、AA の対角成分を λ1=1\lambda_1=1, λ2=1\lambda_2=-1, λ3=0\lambda_3=0 とおくと、

(T(X))ij=(λiλj)xij.(T(X))_{ij}=(\lambda_i-\lambda_j)x_{ij}.

λ1,λ2,λ3\lambda_1,\lambda_2,\lambda_3 は相異なるので、T(X)=0T(X)=0 なら iji\ne j に対して xij=0x_{ij}=0 である。したがって

KerT={(a000b000c)|a,b,cR},\operatorname{Ker}T =\left\{\begin{pmatrix}a&0&0\\0&b&0\\0&0&c\end{pmatrix} \middle|a,b,c\in\mathbb{R}\right\},

ゆえに

基底 {E11,E22,E33},dimKerT=3\boxed{\text{基底 }\{E_{11},E_{22},E_{33}\},\qquad \dim\operatorname{Ker}T=3}

である。

(5)

AA は対称行列である。XVX\in V なら

tT(X)=t(AXXA)=XAAX=T(X),{}^tT(X)={}^t(AX-XA)=XA-AX=-T(X),

よって T(X)WT(X)\in W である。一方、YWY\in W なら

tT(Y)=t(AYYA)=(Y)AA(Y)=AYYA=T(Y),{}^tT(Y)={}^t(AY-YA)=(-Y)A-A(-Y)=AY-YA=T(Y),

よって T(Y)VT(Y)\in V である。

(6)

i<ji<j に対して Fij=Eij+EjiVF_{ij}=E_{ij}+E_{ji}\in V とおく。(4) の計算から

T2(Fij)=(λiλj)2Fij,T2(Eii)=0.T^2(F_{ij})=(\lambda_i-\lambda_j)^2F_{ij}, \qquad T^2(E_{ii})=0.

ここで

(λ1λ2)2=4,(λ1λ3)2=(λ2λ3)2=1.(\lambda_1-\lambda_2)^2=4, \qquad (\lambda_1-\lambda_3)^2=(\lambda_2-\lambda_3)^2=1.

したがって

V(0)=span{E11,E22,E33},V(1)=span{E13+E31, E23+E32},V(4)=span{E12+E21}.\boxed{ \begin{aligned} V(0)&=\operatorname{span}\{E_{11},E_{22},E_{33}\},\\ V(1)&=\operatorname{span}\{E_{13}+E_{31},\ E_{23}+E_{32}\},\\ V(4)&=\operatorname{span}\{E_{12}+E_{21}\}. \end{aligned}}

各空間の次元の和は 3+2+1=6=dimV3+2+1=6=\dim V であるから、これらで VV 全体を尽くす。