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[내용]

오늘은 7.2를 공부하였습니다. Q: R^n -> R 로서 대칭행렬 A에 대해 Q(x)=x^TAx로 주어지는 함수 Q를 이차형식(quadratic form)이라고 부르고 A를 이차형식 Q의 행렬이라고 합니다. 이차형식에서 A가 대각행렬이 아닌 대칭행렬일 때 cross-product term이 등장하는데 이것은 다음과 같은 적당한 변수변환(change of variables)를 통해 없앨 수 있습니다.

먼저 A가 대칭행렬이므로 A=PDP^T로 직교대각화하면 P의 열들은 직교하는(orthogonal) 정규(normal) 교유벡터로서 R^n의 정규직교기저(orthonormal basis)가 됩니다. 이 때 이 열들을 새로운 좌표축으로 생각하는 변수변환 x=Py을 해주면

x^TAx=y^TDy

가 되어 cross-product term이 없는 이차형식을 얻을 수 있습니다. 이때, P의 열들을 주축(principal axes)라고 부릅니다.

A가 2*2 가역인 대칭행렬인 경우 적당한 상수 c에 대해 x^TAx=c는 이차곡선(원,타원,쌍곡선, 만나는 두 직선, 점, 공집합 등)이 되는데 A가 대각행렬이면 이차곡선이 표준위치(standard position)에 있다고 하고 그렇지 않으면 주축을 잘 선택하여 표준위치로 바꿀 수 있습니다. 이 때의 주축은 A의 고유벡터방향이 됩니다.

마지막으로 영벡터를 제외했을 때, 이차형식(quadratic form) Q의 값의 부호가 +로 일정하면 Q를 양의 정부호(positive definite), -로 일정하면 음의 정부호(negative definite), +와 -값을 동시에 갖는 경우 부정부호(indefinite) 이차형식이라고 합니다. A가 이차형식 Q의 행렬인 경우 A의 고유값들의 부호로 부터 Q의 정부호 여부를 알 수 있다는 것이 정리 5의 내용입니다.


[중요한 것들]

● 이차형식과 이차형식의 행렬의 정의
● 변수변환으로 이차형식의 cross-product term 없애기
● 이차형식의 주축의 개념과 이차곡선에의 기하적 응용
● 이차형식의 종류와 고유값의 부호를 이용한 판별
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2005.12.05
11:37:18 (*.53.188.30)
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전춘배

2005.12.05
11:37:47
(*.53.188.30)
7.2 #21 TTTFTT #22 TFFFT

이도현

2005.12.05
13:11:35
(*.248.206.192)
안녕하세요? 22번에 b,c 문제 좀 설명해주십시오.

전춘배

2005.12.05
14:18:06
(*.53.188.30)
b. P는 아무 직교행렬이 아니라 A=PDP^T 가 되는 직교행렬일 때, then 이하의 내용이 성립합니다. 따라서 F입니다.
c. 이차형식에 따라서 만나는 두 직선, 점, 공집합이 될 수 있기 때문에 항상 원, 타원, 쌍곡선이라고 말할 수 없습니다. 따라서 F입니다.

수강생

2005.12.06
19:52:31
(*.248.204.149)
22-e 질문이요~
여기서 A가 invertible이 아니라도 되나요?
만약 matrix A가 0을 eigenvalue로 가지면 quadratic form이 안되서 그런거는 아닐텐데..

A가 0과 negative eigenvalue값을 가질때는, quadratic form으로 만들었을때
이 x^T A x 는 negative가 될것이므로 이것이 반례가 되지 않을지??

전춘배

2005.12.07
07:09:11
(*.53.188.30)
문제의 가정은 이차형식이 x=/=O 일 때 음의 값만을 가진다고 했으므로 x^TAx는 음의 정부호(negative definite)가 되고 따라서 정리5에 의해 A의 고유값이 모두 음수입니다. 정의와 정리를 잘 살펴보면 이차형식의 행렬이 invertible일 필요가 없습니다. 0과 음수들을 고유값으로 가지면 그 이차형식은 negative semidefinite이 되겠습니다.

수강생

2005.12.08
17:03:04
(*.248.204.149)
아. 잘알겠습니다. ^^;

수강생

2005.12.13
01:54:05
(*.248.204.90)
교수님 21번에 C번 Unit eigenvector 아닌가요? 상관 없나요?

전춘배

2005.12.13
08:05:57
(*.53.188.43)
unit eigenvector도 eigenvector니깐 큰 의미에서 맞는 문장입니다. 실은 unit eigenvector이죠..^^;

수강생

2005.12.14
14:50:27
(*.248.206.63)
교수님 안녕하세요. 21번의 f번에 대해서 질문드립니다.
f번의 조건이 만족하려면 행렬 A의 eigenvalue가 모두 양수이어야 할 것 같은데.. 아닌가요?
462페이지에 있는 'Numerical Note'에 있는 글에 'Such a Cholesky factorization is possible if and only if A is positive definite' 라고 써 있는 글을 보았을 때, 그런 것 같아서...

전춘배

2005.12.14
15:49:40
(*.53.188.30)
맞습니다. positive definite이려면 A의 고유값이 모두 양수여야 하니까요^^;

수강생

2005.12.14
16:15:07
(*.248.206.63)
그럼 21번의 f번은 답이 F가 되어야 하지 않나요;;? 어디에도 'positive definite' 혹은 'eigenvalues of A are all positive' 라는 조건이 없으니까...

전춘배

2005.12.14
19:02:59
(*.53.188.30)
음..그렇게 해석할 수도 있는데 제가 판단하기에는 대칭행렬의 Cholesky factorization을 언급하였으니깐 "그 분해가 가능하다면" 언급된 성질을 갖는 R에 대해 A=RR^T가 되어야 한다는 뜻으로 생각해야 하므로 참이라고 할 수 있겠습니다.. 그러나 질문하신 것처럼 A가 Cholesky factorization을 안가질 수 있음을 잘 알고 있어야 합니다.
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