선형대수학 에서 슈어 분해 (-分解, 영어 : Schur decomposition )는 임의의 복소수 정사각 행렬 을 이와 유니터리 닮음 인 상삼각 행렬 로 나타내는 행렬 분해 이다.[1] [2] [3]
슈어 분해 [ 편집 ]
임의의 복소수
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
행렬
M
{\displaystyle M}
은 다음과 같은 꼴로 나타낼 수 있으며, 이를
M
{\displaystyle M}
의 (복소수) 슈어 분해 ((複素數)-分解, 영어 : (complex) Schur decomposition )라고 한다 (
(
−
)
†
{\displaystyle (-)^{\dagger }}
는 켤레 전치 ).[2] :351, §7.1.3, Theorem 7.1.3 [3] :316, §8.5, Corollary
M
=
Q
T
Q
†
{\displaystyle M=QTQ^{\dagger }}
여기서
Q
{\displaystyle Q}
는
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
유니터리 행렬 이다.
T
{\displaystyle T}
는 복소수
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
상삼각 행렬 이다.
이 경우,
T
{\displaystyle T}
의 대각 성분들은
M
{\displaystyle M}
의 고윳값 의 중복 집합 을 이룬다. 만약
M
{\displaystyle M}
이 정규 행렬 일 경우,
T
{\displaystyle T}
는 대각 행렬 이 된다 (이는 상삼각 정규 행렬 이 대각 행렬 과 동치 이기 때문이다).
실수 슈어 분해 [ 편집 ]
임의의 실수
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
행렬
M
{\displaystyle M}
은 다음과 같은 꼴로 나타낼 수 있으며, 이를
M
{\displaystyle M}
의 실수 슈어 분해 (實數-分解, 영어 : real Schur decomposition )라고 한다 (
(
−
)
⊤
{\displaystyle (-)^{\top }}
은 전치 행렬 ).[2] :377, §7.4.1, Theorem 7.4.1
M
=
Q
T
Q
⊤
{\displaystyle M=QTQ^{\top }}
여기서
Q
{\displaystyle Q}
는 실수
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
직교 행렬 이다.
T
{\displaystyle T}
는 실수
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
블록 상삼각 행렬 이며, 각 대각 블록 성분은
1
×
1
{\displaystyle 1\times 1}
행렬이거나, 한 쌍의 서로 다른 켤레 복소수 를 고윳값 으로 갖는
2
×
2
{\displaystyle 2\times 2}
행렬이다.
이 경우,
M
{\displaystyle M}
의 고윳값 은
T
{\displaystyle T}
의 대각 블록 성분의 고윳값 이며, 실수 고윳값 은
T
{\displaystyle T}
의
1
×
1
{\displaystyle 1\times 1}
대각 성분이다. 만약
M
{\displaystyle M}
의 모든 고윳값 이 실수일 경우,
T
{\displaystyle T}
는 상삼각 행렬 이 된다.[1] :656 만약
M
{\displaystyle M}
이 대칭 행렬 일 경우,
T
{\displaystyle T}
는 대각 행렬 이 된다.
일반화 슈어 분해 [ 편집 ]
임의의 두 복소수
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
행렬
M
{\displaystyle M}
,
N
{\displaystyle N}
은 동시에 다음과 같은 꼴로 나타낼 수 있으며, 이를
(
M
,
N
)
{\displaystyle (M,N)}
의 (복소수) 일반화 슈어 분해 ((複素數)一般化-分解, 영어 : (complex) generalized Schur decomposition )라고 한다.[2] :406, §7.7.2, Theorem 7.7.1
M
=
Q
S
Z
†
{\displaystyle M=QSZ^{\dagger }}
N
=
Q
T
Z
†
{\displaystyle N=QTZ^{\dagger }}
여기서
Q
{\displaystyle Q}
와
Z
{\displaystyle Z}
는
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
유니터리 행렬 이다.
S
{\displaystyle S}
와
T
{\displaystyle T}
는 복소수
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
상삼각 행렬 이다.
이 경우,
(
M
,
N
)
{\displaystyle (M,N)}
의 일반화 고윳값 의 집합은 다음과 같다.
σ
(
M
,
N
)
=
σ
(
S
,
T
)
=
{
{
S
i
i
/
T
i
i
:
T
i
i
≠
0
}
∄
i
∈
{
1
,
…
,
n
}
:
S
i
i
=
T
i
i
=
0
C
∃
i
∈
{
1
,
…
,
n
}
:
S
i
i
=
T
i
i
=
0
{\displaystyle \sigma (M,N)=\sigma (S,T)={\begin{cases}\{S_{ii}/T_{ii}\colon T_{ii}\neq 0\}&\not \exists i\in \{1,\dots ,n\}\colon S_{ii}=T_{ii}=0\\\mathbb {C} &\exists i\in \{1,\dots ,n\}\colon S_{ii}=T_{ii}=0\end{cases}}}
실수 일반화 슈어 분해 [ 편집 ]
임의의 두 복소수
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
행렬
M
{\displaystyle M}
,
N
{\displaystyle N}
은 동시에 다음과 같은 꼴로 나타낼 수 있으며, 이를
(
M
,
N
)
{\displaystyle (M,N)}
의 실수 일반화 슈어 분해 (實數一般化-分解, 영어 : real generalized Schur decomposition )라고 한다.[2] :407, §7.7.2, Theorem 7.7.2
M
=
Q
S
Z
⊤
{\displaystyle M=QSZ^{\top }}
N
=
Q
T
Z
⊤
{\displaystyle N=QTZ^{\top }}
여기서
Q
{\displaystyle Q}
와
Z
{\displaystyle Z}
는 실수
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
직교 행렬 이다.
S
{\displaystyle S}
는 실수
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
블록 상삼각 행렬 이며, 각 대각 블록 성분은
1
×
1
{\displaystyle 1\times 1}
또는
2
×
2
{\displaystyle 2\times 2}
행렬이다.
T
{\displaystyle T}
는 실수
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
상삼각 행렬 이다.
유대계 독일인 수학자 이사이 슈어 의 이름이 붙었다.
참고 문헌 [ 편집 ]
↑ 가 나 Howard Anton, Robert C. Busby, 고형준 외 공역, 《최신선형대수》, 학술정보, 2004.
↑ 가 나 다 라 마 Golub, Gene H.; Van Loan, Charles F. (2013). 《Matrix Computations》. Johns Hopkins Studies in the Mathematical Sciences (영어) 4판. Baltimore: The Johns Hopkins University Press. ISBN 978-1-4214-0794-4 . LCCN 2012943449 .
↑ 가 나 Hoffman, Kenneth (1971). 《Linear Algebra》 (영어) 2판. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice-Hall. ISBN 0-13-536797-2 .
외부 링크 [ 편집 ]