攻略! 行列式計算~その3:固有値を活用した計算

定義

detA=σSnsgn(σ)i=1naiσ(i)=σSnsgn(σ) a1σ(1)a2σ(2)anσ(n)\begin{aligned} \det A &= \sum_{\sigma\in S_n}\mathrm{sgn} (\sigma) \prod_{i=1}^na_{i\sigma(i)}\\ &= \sum_{\sigma\in S_n} \mathrm{sgn} (\sigma) \ a_{1\sigma(1)}a_{2\sigma(2)}\cdots a_{n\sigma(n)} \end{aligned}

固有多項式

n×nn \times n 行列 AA の固有値を λ1,,λn\lambda_1 , \cdots , \lambda_n とすると det(tIA)=(tλ1)(tλn) \det (tI - A) = (t - \lambda_1) \cdots (t - \lambda_n) となる。

この記事では行列式の練習問題とその解法を紹介します.

問題

問題

次の式を証明せよ。

(1)x2(x+a+b+c)=x+abcax+bcabx+c(2)x4+a1x3+a2x2+a3x+a4=x1000x1000x1a4a3a2x+a1\begin{aligned} (1) \qquad & x^{2} (x+a+b+c)\\ = &\begin{vmatrix} x+a & b & c\\ a & x+b & c\\ a & b & x+c \end{vmatrix}\\ (2) \qquad & x^4 + a_1 x^3 + a_2 x^2 + a_3 x + a_4 \\ &=\begin{vmatrix} x & -1 & 0 & 0\\ 0 & x & -1 & 0\\ 0 & 0 & x & -1\\ a_4 & a_3 & a_2 & x+a_1 \end{vmatrix} \end{aligned}

解答

問1

いつものたすき掛け公式を使ってもいいですが,それでは計算ミスしそうで怖いですね。

証明

A=(abcabcabc) A = \begin{pmatrix} -a & -b & -c\\ -a & -b & -c\\ -a & -b & -c \end{pmatrix} とおく。

xIA=x+abcax+bcabx+c |xI-A| = \begin{vmatrix} x+a & b & c\\ a & x+b & c\\ a & b & x+c \end{vmatrix} であるため,求める行列式は AA の固有方程式になる。

つまり AA の固有値を α,β,γ\alpha, \beta , \gamma(重複込み)とすると,求める行列式は (xα)(xβ)(xγ)(x-\alpha) (x-\beta) (x-\gamma) となる。(x3x^3 の符号が正であることに注意)

固有値の計算

AA の行基本変形をすると (abc000000) \begin{pmatrix} -a & -b & -c\\ 0&0&0\\ 0&0&0 \end{pmatrix} であることから,rank A=1\mathrm{rank} \ A = 1 と分かる。ランクの性質から,固有値は 0,0,x (x0)0,0,x \ (x \neq 0) であることを得る。

計算すると (111)\begin{pmatrix} 1\\ 1 \\ 1\end{pmatrix} は固有値 abc-a-b-c の固有ベクトルと分かる。

こうして固有値は 0,0,a+b+c0,0,a+b+c であり,求める行列式は x2(x+a+b+c)x^2(x+a+b+c) であることが分かった。

一般に xn1(x+a1++an)=x+a1a2an1ana1x+a2an1ana1a2x+an+1ana1a2an1x+an\begin{aligned} \qquad & x^{n-1} (x+a_1+\cdots + a_n)\\ =&\begin{vmatrix} x+a_1 & a_2 & \cdots & a_{n-1} & a_n\\ a_1 & x+a_2 & \cdots & a_{n-1} & a_n\\ \vdots && \ddots && \vdots\\ a_1 & a_2 & \cdots & x+a_{n+1} &a_n\\ a_1 & a_2 & \cdots & a_{n-1} & x+ a_n \end{vmatrix} \end{aligned} となります。

問2

解答

(2)x1000x1000x1a4a3a2a1=x4+a1x3+a2x2+a3x+a4\begin{aligned} (2) \qquad &\begin{vmatrix} x & -1 & 0 & 0\\ 0 & x & -1 & 0\\ 0 & 0 & x & -1\\ a_4 & a_3 & a_2 & a_1 \end{vmatrix}\\ =& x^4 + a_1 x^3 + a_2 x^2 + a_3 x + a_4 \end{aligned}

A=(010000100001a4a3a2a1) A = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 &0\\ 0 & 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 0 & 1\\ -a_4 & -a_3 & -a_2 & -a_1 \end{pmatrix} とおく。

xIA=x1000x1000x1a4a3a2a1 |xI - A| = \begin{vmatrix} x & -1 & 0 & 0\\ 0 & x & -1 & 0\\ 0 & 0 & x & -1\\ a_4 & a_3 & a_2 & a_1 \end{vmatrix} であるため,求める行列式は AA の固有多項式になる。

x4+a1x3+a2x2+a3x+a4=0 x^4 + a_1 x^3 + a_2 x^2 + a_3 x + a_4 = 0 の解を λ1,λ2,λ3,λ4\lambda_1 , \lambda_2 , \lambda_3 , \lambda_4 とおく。

方程式に λi\lambda_i を代入することで λi4=a1λi3a2λi2a3λia4 \lambda_i^4 = - a_1 \lambda_i^3 - a_2 \lambda_i^2 - a_3 \lambda_i - a_4 に注意すると, A(1λiλi2λi3)=(λiλi2λi3λi4)=λi(1λiλi2λi3) A \begin{pmatrix} 1 \\ \lambda_i \\ \lambda_i^2 \\ \lambda_i^3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \lambda_i\\ \lambda_i^2 \\ \lambda_i^3 \\ \lambda_i^4 \end{pmatrix} = \lambda_i \begin{pmatrix} 1 \\ \lambda_i \\ \lambda_i^2 \\ \lambda_i^3 \end{pmatrix} であることが分かる。

よって AA の固有値は λi\lambda_i であるため,固有多項式は (xλ1)(xλ2)(xλ3)(xλ4)=x4+a1x3+a2x2+a3x+a4\begin{aligned} &(x-\lambda_1)(x-\lambda_2)(x-\lambda_3)(x-\lambda_4)\\ &= x^4 + a_1 x^3 + a_2 x^2 + a_3 x + a_4 \end{aligned} となる。

こちらも一般に

x1000x10000x1000x1anan1a2a1=xn+a1xn1++an1x+an\begin{aligned} &\begin{vmatrix} x & -1 & 0 & \cdots & \cdots & 0\\ 0 & x & -1 & 0 & \cdots & 0\\ \vdots & & \ddots & \ddots & & \vdots \\ 0 & \cdots & 0 & x & -1 & 0\\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & x & -1\\ a_n & a_{n-1} & \cdots & \cdots & a_2 & a_1 \end{vmatrix}\\ =& x^n + a_1 x^{n-1} + \cdots + a_{n-1} x + a_n \end{aligned}

が成立します。

テクニカルな方法ですが,活用できると強いです。