[別館]球面倶楽部零八式markIISR

東大入試数学中心。解説なので解答としては不十分。出題年度で並ぶようにしている。大人の解法やうまい解法は極めて主観的に決めている。

2007年(平成19年)東京大学後期-数学[2]

2020.09.09記

本問のテーマ
QR法による固有値計算


2019.01.18記

QR法による固有値計算

(i) AQR分解をA=QRとすると、Q=\displaystyle\frac{1}{\sqrt{a^2+b^2}}\begin{pmatrix} a & -b \\ b & a \end{pmatrix}となる。

(ii)よってAQR変換した行列をBとおくとB=RQ=Q^{-1}AQとなる。

(iii) AQR変換を繰り返し行なって得られる行列の列には極限が存在し、その極限として得られる行列をDとする。

(iv) A固有値が「実数」で「絶対値が全て異なる」とき、DA固有値を絶対値の大きい順番に並べた「対角行列」になる。

ここで、Q'=\begin{pmatrix} a & b \\ -b & a \end{pmatrix}とおくとB=Q'A(Q')^{-1}と本問の設定になるので、a_nの極限は\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}の大きい方の固有値c_nの極限は\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}の小さい方の固有値になる。

よって\displaystyle a_n\to\frac{3+\sqrt{5}}{2}, b_n\to0, c_n\to\frac{3-\sqrt{5}}{2}となる。


[大人の解答]
(1) B^{\top}=BだからBは対称行列。tr(A)=tr(B),det(A)=det(B)

(2) AQR分解からA=\begin{pmatrix} a & -b \\ b & a \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & \alpha \\ 0 & \beta \end{pmatrix}と書くことができる。このとき、B=\begin{pmatrix} 1 & \alpha \\ 0 & \beta \end{pmatrix}\begin{pmatrix} a & -b \\ b & a \end{pmatrix}であるから、(r,s)=(1,0)B=(1,\alpha)\begin{pmatrix} a & -b \\ b & a \end{pmatrix}となるので、r^2+s^2=(1+\alpha^2)(a^2+b^2)\geqq a^2+b^2

(3) \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}は対角化可能で固有値の絶対値が大きい順に
\displaystyle \frac{3+\sqrt{5}}{2}, \frac{3-\sqrt{5}}{2}であるから、\displaystyle a_n\to\frac{3+\sqrt{5}}{2}, b_n\to0, c_n\to\frac{3-\sqrt{5}}{2}となる。

[解答]
(1) B^{\top}=BだからBは対称行列。tr(A)=tr(B),det(A)=det(B)によりr+t=a+c,rt-s^2=ac-b^2

(2) \begin{pmatrix} \alpha \\ \beta\end{pmatrix}=\begin{pmatrix} a & b \\ -b & a \end{pmatrix}\begin{pmatrix} b \\ c \end{pmatrix}を用いてA=\begin{pmatrix} a & -b \\ b & a \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & \alpha \\ 0 & \beta \end{pmatrix}と書くことができる。このとき、B=\begin{pmatrix} a & b \\ -b & a \end{pmatrix}
\begin{pmatrix} a & -b \\ b & a \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & \alpha \\ 0 & \beta \end{pmatrix}
\begin{pmatrix} a & b \\ -b & a \end{pmatrix}^{-1}
=\begin{pmatrix} 1 & \alpha \\ 0 & \beta \end{pmatrix}\begin{pmatrix} a & -b \\ b & a \end{pmatrix}であるから、
(r,s)=(1,0)B=(1,\alpha)\begin{pmatrix} a & -b \\ b & a \end{pmatrix}となるので、
r^2+s^2=(1+\alpha^2)(a^2+b^2)\geq a^2+b^2

(3) A_n=\begin{pmatrix} a_n& b_n \\ b_n & c_n \end{pmatrix}とおく。

\begin{pmatrix} \alpha_{n-1} \\ \beta_{n-1}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix} a_{n-1} & b_{n-1} \\ -b_{n-1} & a_{n-1} \end{pmatrix}\begin{pmatrix} b_{n-1} \\ c_{n-1} \end{pmatrix}を用いてA_{n-1}=\begin{pmatrix} a_{n-1} & -b_{n-1} \\ b_{n-1} & a_{n-1} \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & \alpha_{n-1} \\ 0 & \beta_{n-1} \end{pmatrix}と書くことができる。このとき、A_n=\begin{pmatrix} 1 & \alpha_{n-1} \\ 0 & \beta_{n-1} \end{pmatrix}\begin{pmatrix} a_{n-1} & -b_{n-1} \\ b_{n-1} & a_{n-1} \end{pmatrix}であるから、(2,1)成分からb_n=\beta_{n-1}b_{n-1}が成立する。

一方、 1=det(A_0)=det(A_n)=\beta_{n-1}(a_{n-1}^2+b_{n-1}^2)であるから、
\displaystyle b_n=\frac{b_{n-1}}{a_{n-1}^2+b_{n-1}^2}である。

ここで(2)より\displaystyle a_{n-1}^2+b_{n-1}^2\geqq a_0^2+b_0^2=2であるから、
\displaystyle |b_n|\leqq\frac{1}{2}|b_{n-1}|となり、\displaystyle \lim_{n\to\infty} b_n=0

\displaystyle \lim_{n\to\infty} a_n+c_n=\lim_{n\to\infty} tr(A_n)=3
\displaystyle \lim_{n\to\infty} a_nc_n=\lim_{n\to\infty}(det(A_n)+b_n^2)=1
\displaystyle \lim_{n\to\infty} a_n^2=\lim_{n\to\infty} (a_n^2+b_n^2)\geqq a_0^2+b_0^2=2
により、\displaystyle \lim_{n\to\infty}a_n=\frac{3+\sqrt{5}}{2}, \lim_{n\to\infty}c_n=\frac{3-\sqrt{5}}{2}となる。

QR法については
nalab.mind.meiji.ac.jp
を参照のこと。