行列代数あれこれ
山上 滋

2017 年 2 月 2 日
線型代数の内容は、今となってはどれも代り映えがせず、だれがやっても金太郎飴状態のようにも思えるので、あえてそれに逆らうのは愚かなれど、別の見方をすると、十年一日、進歩がないというか、時代の変化を無視してきたというのか、そのつけを支払わされるのは、教わる学生のみならず、巡り巡って社会全体に及ぶという大風呂敷。冥途のみやげに最後の悪あがきもまた一興。
８年ぶりの線型代数、相変わらず進歩がないというよりもむしろ劣化が激しいので、今回はぜひとも教科書の指定をと思い、以下の項目をチェック。

(i) ３次元座標空間の幾何学はあるか。正射影、平面の方程式、距離の公式。
(ii) 連立一次方程式の幾何学的解釈があるか。
(iii) 行列式の導入が帰納的になされているか。行列式の幾何学的意味が説明してあるか。
(iv) 掃き出し法に列の操作が混入してないか。行のみの操作に限定しているか。
(v) 実二次形式の標準化が説明してあるか。極値問題への応用が意識されているか。
何と、大部分が (iii), (iv) でアウト。かろうじて残ったものも (i), (ii) であえなく撃沈。ううむ、困った。
しようがないので、昔のノート*1 をふくらまして凌ぐことにしよう。題して、行列代数あれこれ*2 。あれこれというよりは、行きあたりばったりであるか。行き倒れにならないといいのだが、はてさて。

参考書[1] 斎藤正彦「線型代数入門」、東大出版会 (1966, ¥1900/274pp)。具体的なことが色々と書いてある。ペロン・フロベニウスの説明もあり、応用のためのことが詳しい。掃き出し法の混入部分は要注意ながら。

[2] 佐武一朗「線型代数学」、裳華房 (1974, ¥3400/339pp)。本格的、テンソル代数の記述あり、重厚長大、今となっては数学者の卵向きであるか。

[3] 松坂和夫「線型代数入門」、岩波書店 (1980, ¥4500/460pp)。厚い重い高い。丁寧かつ網羅的説明。行間が少ない分だけ体力が必要か。

[4] 草場公邦「線型代数–増補版」、朝倉書店 (1988, ¥2700/150pp)。薄くて格調高く説明も親切な良書ではあるが、口をあけて餌が飛び込んでくるのを待っているような人には勧められない。

*1 懐かしの「行列代数これだけ」http://sss.sci.ibaraki.ac.jp/teaching/linear/la2003.pdf*2 線型代数は使ってなんぼのもんである。あれもこれもと欲張るよりは、基本的なところをさっとやって、あとは個々人の関心のおもむくまま実践するのがよい。そうして、必要になったときに必要な範囲で掘り下げる。丁寧にしつこく教えたとて身につくものでなし。その意味で、教科書は簡潔明瞭が良いのであるが、一方で砂をかむの苦行を強いるものは避けたい。行きあたりばったりを標榜する所以である。

1[5] 高木斉、高橋豊文、中村哲男「速習線形代数」、森北出版 (1994, ¥1500/128pp)。薄い、見やすい、軽い、安い。でも何か寂しい？

[6] 斎藤毅「線形代数の世界」、東大出版会 (2007, ¥2800/278pp)。二度目の線型代数といった感じの本。線型代数を二度教わるような人は限られていて、内容もまたそういったところ。

[7] 長谷川浩司「線型代数–改訂版」、日本評論社 (2015, ¥3300/408pp)。著者こだわりの一冊。改訂してますます増量か。

目次
1

行列事始め

3

2

直線と平面の幾何学

53行列とその計算10

4

２次・３次の行列式

155

一般の行列式

16

6

行列式の特徴づけ

19

7

連立一次方程式

248

逆行列と基底289部分空間の双対性

3110行列の対角化36

11

ベクトル空間と線型写像

41

12

線型作用素

48

13

内積空間

55

14

エルミート共役6115対称行列と二次形式

69

16

平面と空間の一次式変換

71

A

集合と写像

75

B

固有値の存在76

C

不変部分空間と直和分解

77
2

D

長さからの内積

79

E

エルミート行列の対角化

80F

二次形式の符号81G

商空間と双対空間とテンソル積と83

H

内積空間と量子確率

85

数の集合
自然数 (natural number)、実数 (real number)、複素数 (complex number) 全体の集合をそれぞれ、N = {0, 1, 2, · · · },R,

Cという記号で表す。以下、単に数といった場合には、このいずれかを指すものとしよう。また数というかわりにスカラー *3 (scalar) という言い方もする。

1 行列事始め「行列の掛け算というのは、代入のことなんだ」— Arthur Cayley
これから深く付き合うことになる行列 (matrix*4 ) について、その出処などを見ておくのも悪くはなかろう。
形式的には、数の１次元配列が数列（あるいはベクトル）であるのに対して、数の２次元配列が行列に他ならず、色々こじつけする向きもあるが、連立一次方程式、これに尽きる。
未知数が多い連立一次方程式を解けばすぐ実感することであるが、未知数を表す文字というのは本質的な役目はせず、大事なのはその係数のやりくりである。ということで、係数だけを抜き出して計算してもよいわけ
で、よほどの変わり者でないかぎり、係数を縦横に並べた形式を採用することになる。例えば、

a1 x + b1 y + c1 z = d1
a2 x + b2 y + c2 z = d2
a3 x + b3 y + c3 z = d3から２次元配列を作るとなると

a1
a2
a3

b1
b2
b3

c1
c2
c3

a1
a2
a3

または

b1
b2
b3

c1
c2
c3

d1
d2
d3

であろう。一見、後者が自然に見えるかも知れないが、a, b, c が関係する部分と d が関係する部分は異質な
ので、

a1
a2
a3

b1
b2
b3

c1
c2
c3

d1
d2
d3

*3 物理では、スカラーを座標変換と関連させて、単なる数以上の意味で使う。
*4

日本語は即物的ながら、ラテン語の子宮に由来する言葉。マトリックスではなく、maytrics のように発音する点にも注意。

3といった書き方もあり得るだろう。先程は未知数の文字はどうでもよいと言ったが、そうは言っても係数と未知数の対応関係もわかるような目印をつけておくのも悪くはない。目印の付け方として自然に思えるのは、

x
a1
a2
a3

y
b1
b2
b3

z
c1
c2
c3

であろうか。このように、２次元配列といっても諸々の綾があり、十人十色、様々な表記法が考えられるところである。このような任意性のある部分を初めから決めてかかるのは、往々にして後々齟齬をきたすので、こ
こでは、そういったことに左右されないであろう本体の部分

a1
a2
a3

b1
b2
b2

c1
c2
c3

にまず注目し、これをいろいろ調べ、しかる後にそれ以外の部分を定めるとしよう。
さて、こういった２次元配列であるが、その塊の範囲を明確にするために適宜括弧でくくることにする。多く使われる括弧は丸括弧と角括弧であるが、波括弧だろうがなんだろうが構わない。紛れのないときは、上のように括弧をつけなくてもよい、というか括弧をつけないのが本来の様式である。丸が良いとか角に限るとかいろいろ言う人もいるようであるが、どうでもよいことなので好きなように。
注意ついでに、特別な場合として２種類の一次元配列があることを認識しておこう。横配列と縦配列である。これが行列の行と列に相当し*5 、英語では row と column を当てる*6 。

(

 
d1
column = d2  .
d3)

row = a b c ,横配列の方は、個々の数の間の隙間が十分でないと数の積と混乱するので、区切り記号としてカンマを入れて (a, b, c) のようにも書く。この横配列は、高校以来慣れ親しんできた（？）ベクトルの成分表示と同じ形をしている。ということもあり、一般に行列に含まれる個々の数を行列の成分と呼ぶ。成分の場所を指定した
かったら、２行３列成分*7 のように言えばよい。また、縦横のサイズにこだらわず成分の個数がいくつであっても、これらを行ベクトル (row vector) 列ベクトル (column vector) と呼ぶ習慣である。
せっかく数を並べたので、それを対象に代数計算を行ってみよう。といっても簡単なことで、行列の加減は、その縦横のサイズが等しい場合にのみ、各成分ごとに行う。ベクトルのときの類似で、数を行列に掛けるという操作を、すべての成分に同じ数を掛けることと定める。２次元配列ではあるがやっていることは一次元配列の場合に相当するベクトルの成分計算と寸分違わない。
行列の和と定数倍を定めたところで、次は積である。これもできれば、通常の計算規則をできるだけ温存しておきたい。もっとも安直な成分ごとの積*8 は、割算以外のすべてを満たすので、それだけを見れば申し分ないようにも思えるが、行列の２次元配列が生かされていないので、行列の積としては適切ではない。適切な積のヒントは、実は連立一次方程式の解き方に隠されている。
*5 行も列も縦横と結びついたものではないので、どちらがどちらか混乱しませんか。行列でなく縦横あるいは横縦でよかったのであるが、偉い人が決めたのだとか。漢字は行列のほうが簡単でよいか。わからなくなったら、縦列駐車と唱える。
本来の row は縦横関係なく「列」を表す言葉であるが、column (円柱) は確かに縦であるなあ。
*7 縦横だと、この言い方に難があるか。やはり偉い人は良く考えてつけたのでしょう。
*8 何と、アダマール積 (Hadamard product) という名前がついている。

*64

連立一次方程式を解く際の手法として、代入法と消去法があった。代入法は素朴ながら計算効率が悪いので、多くの場合は消去法に頼ることになるのであるが、この代入法の究極の一般化である変数変換の方法が行
列の積を考える上での重要な手がかりとなる、というよりも行列の積そのものを与えてくれる。たとえば、先の一次式系にx = α1 s + α2 ty = β1 s + β2 tz = γ1 s + γ2 tを代入すると s, t についての一次式系(a1 α1 + b1 β1 + c1 γ1 )s + (a1 α2 + b1 β2 + c1 γ2 )t(a2 α1 + b2 β1 + c2 γ1 )s + (a2 α2 + b2 β2 + c2 γ2 )t(a3 α1 + b3 β1 + c3 γ1 )s + (a3 α2 + b3 β2 + c3 γ2 )tを得るので、これから作られる行列を、代入する前の２つの行列の積と同定すると、



a1 α1 + b1 β1 + c1 γ1
a2 α1 + b2 β1 + c2 γ1
a3 α1 + b3 β1 + c3 γ1

 
a1 α2 + b1 β2 + c1 γ2
a1
a2 α2 + b2 β2 + c2 γ2  = a2
a3 α2 + b3 β2 + c3 γ2
a3

b1
b2
b2


c1
α1
c2   β1
c3
γ1


α2
β2  .
γ2

代入の入れ子については結合法則が成り立つので、こうして定めた積も結合法則をみたす。また分配法則もなりたつ。上の計算規則は一見複雑そうであるが、代入の基本形として、ax+by+cz に x = αt, y = βt, z = γtを代入した場合を書いてみると、(aα + bβ + cγ)t となるので、(
aα + bβ + cγ = a ) αb c β γのような計算の可能な組合せについてのくり返しになっている。ということで、最初の連立一次方程式にもどると、未知数を置く場所も定まり、次の表記にたどりつく。



a1
a 2
a3

b1
b2
b2

   c1xd1
c2  y  = d2  .
c3zd3

何と Arthur Cayley のあみ出した行列代数を再発見してしまった。あとは、これを色々いじって遊ぶだけである。決して何の役に立つかを気にしてはいけない。遊ぶに足るものであるかどうかの問いかけだけは忘れずに。

2 直線と平面の幾何学「ベクトルというのは、平行移動のことなんだ」— Hermann Weyl
高校では、有向線分の同値類として（幾何）ベクトルを学んだ。これはこれで良いのであるが、ベクトルを移動量と考えることでより多くのことが見えてくる。移動量としてのベクトルは特定の点と無関係に考えられるべきもので、例えば、一定の向きと速さで流れる風は、場所と独立したベクトルと見ることができる。ただし、始点 P と終点 Q の２点が指定されると、点 P から点 Q への移動量としてベクトル*9 (変位ベクトル,→*9 ベクトルであることを強調して、−v とか v のように書いたりするが、面倒なときは、普通の文字でベクトルを表すこともある。
以下では、矢印と太文字の両方を特にこだわりなく使用する。

5−−→displacement vector という) v が決まる、という繋がりはもちろんある。これを v = P Q のように書くことは周知のとおり。
逆に点 P とベクトル v に対して、P をベクトル v に従って移動させて得られる点 Q が定まる。これをQ = P + v のように書く。こちらは、なぜか高校では出てこないのであるが、便利な書き方で、ベクトルの和の平行四辺形則が、(P + v) + w = P + (v + w) という結合法則もどきに昇華する。そういう代数規則の−−→辻褄が合うようになっているので、v = Q − P すなわち P Q = Q − P と書いても一向に差し支えない。

P +v+w
v+w
P

v

w
P +v

もっと大胆に、点の純一次式（定数項のない一次式）t1 P1 + · · · + tn Pn (t1 , · · · , tn は実数) なるものを考えることも可能で、t1 + · · · + tn = 1 のときは点を*10 、t1 + · · · + tn = 0 のときは幾何ベクトルを表すことがわかる。いずれにせよ、点の純一次式の計算は自由に行って良く、そのなかで、係数の和が 1 の塊は点とみなすことができ、係数の和が 0 の塊はベクトルと同定して良い、ということである。
世間でこのような計算が流行らない理由は、次のような疑問に魂を奪われると人間としての存在そのものが危うくなる、ということを恐れた為政者が巧妙に操作した結果なのかも知れない。
問 2.1. t1 + · · · + tn が 0 でも 1 でもないときの t1 P1 + · · · + tn Pn は何を意味するか。
なお、点 t1 P1 + · · · + tn Pn (t1 + · · · + tn = 1, tj ≥ 0) を、P1 , · · · , Pn の凸結合 (convex combination) という。
問 2.2. 点の集合 C が凸であるとは、P, Q ∈ C =⇒ tP + (1 − t)Q ∈ C (0 ≤ t ≤ 1) となること。点P1 , · · · , Pn の凸結合全体は P1 , · · · , Pn を含む最小の凸集合である。n = 2, 3, 4 の場合を順に調べてみよ。
さて、点を一つ選んでそれを基準点とみなすと、他の点とベクトルの間には一対一の対応がつくので、点をベクトルで表すことができる。ベクトルをこのように解釈したものが位置ベクトル (position vector) である。
平面の場合は、移動の自由度は２つ、空間の場合は３つあり、２次元あるいは３次元という言葉で区別される。
そこで、空間の場合であれば、独立な３つの変位ベクトル i, j, k を指定しておくことにより、すべてのベク
トルが v = xi + yj + zk の形に表わされる。いいかえると、空間ベクトルは、３つの数の組 (x, y, z) で指定することができる。これをベクトルの成分表示といい、個々の数はベクトルの成分 (component) と呼ばれる。
これを位置ベクトルに適用することで、空間の点が３つの数の組で指定されることになる。すなわち、基準
点 O と基準ベクトル i, j, k を指定することで、空間の点が３つの数の組と同定される。基準系を別のものに取り替えると、同じ点に別の３つぐみが対応する。このときの数の間の関係式は一次式で表わされ、座標変換(coordinate transformation) と呼ばれる。以上が、座標幾何の仕組みと付随するベクトルの成分表示の関係である。簡単のために平面すなわち２次元の場合であれば、

i′ = ai + bj,

j ′ = ci + dj,

O′ − O = si + tj

*10 Möbius の重心座標と呼ばれるもので、幾何ベクトル一歩手前の 1827 年に発表されるも注目されず。

6

をに代入して少し計算すると、

P − O = xi + yj,

P − O′ = x′ i′ + y ′ j ′x = ax′ + cy ′ + s,

y = bx′ + dy ′ + t.

これが座標変換の関係式。とくに O ′ = O すなわち s = t = 0 とすると、ベクトルの成分変換の関係式となる。こちらは純一次式であることに注意。
ここまでは、二点間の距離の情報は一切使っていない。現実の空間は距離が意味を持つようなものになっていて、これは別の言い方をすると、移動量の大きさ（長さ）という正の数 |v| が決まるということ。これと２つのベクトルの成す角 θ を使って (v|w) = |v| |w| cos θ とおけば、これがいわゆる内積*11 (inner product)の性質を満たすのであった (角を使わず、長さの情報だけから内積を得る方法については付録参照)。こういった内積の情報があれば、基準ベクトル i, j, k として、大きさが 1 で互いに直交するものを取ることは自然なことであるので、以下、そうしておく。ちなみに、大きさが 1 のベクトルを単位ベクトル (unit vector) と呼び習わしている。そうすることで、座標 (x, y, z) は距離の情報もあわせ持つことになり、例えば２点 (x, y, z),(x′ , y ′ , z ′ ) の間の距離は、√(x′ − x)2 + (y ′ − y)2 + (z ′ − z)2

によって計算される。これすなわち、デカルト座標 (Cartesian coordinates) である。これに呼応して、ベク
トルの内積は、その成分表示 v = (α, β, γ), v ′ = (α′ , β ′ , γ ′ ) を使って、(v|v ′ ) = αα′ + ββ ′ + γγ ′と表わされることになる。
歴史的には、ベクトルの概念よりも座標の概念がはるかに古いのであるが、それは、素朴なものほど認識に時間がかかる、ということを意味するのであろう。
さて、ユークリッド幾何が成り立つ場所としての空間を数学的に記述する一つの方法は、デカルト座標を使用するものである。ただし、幾何学的諸性質が座標系のとり方に依らないことを確かめる必要が生じる。すな
わち、座標変換で不変な性質であることが要求される。これは、ある意味現実の観測手段と幾何学的実体を結びつける堅実な方法で、広く物理学等で採用される立場である。一方で、座標系のとり方は人為的なもので本質ではない、という見方に立てば、座標に依存しない記述というのもあってしかるべきである。その一つが Hermann Weyl によるユークリッド空間の作り方*12 で、移動ベクトル全体 V を代数的構造を有するものとしてまず定式化し、さらに内積の情報を付与したもの（内積空間とよばれる）を用意しておく。その上で、ユークリッド空間 (Euclidean space) とは、内積空間のベクトルが平行移動を引き起こすような点の集まりであるとする、というものである。この Weyl 方式のユークリッド空間において、基準点と基準ベクトルを指定すれば、先に見たように、デカルト座標が出現するという仕組みになっている。
ユークリッド空間における幾何学の重要な構成要素として、点の他に直線と平面がある。これらを、ベク
トル的方法で記述してみよう。以下、ユークリッド空間の点はアルファベット小文字で表すことにする。直線 L に対して、L を L に移すベクトル全体 ∆L を考えると、∆L = {p − q; p, q ∈ L} であり、これはまた

Rl = {sl; s ∈ R} の形である。そして、L の点 p0 を一つ用意すれば、L の他の点 p は、p = p0 + tl (t ∈ R)と表わされる。逆に、点 p0 とベクトル l ̸= 0 に対して、このような点全体が一つの直線を表す。直線が、実*11 内積を表す記号としては、v · w のほかに、このような括弧記号もよく使われる、*12 Raum, Zeit, Materie, Springer, 1923.

7

数をパラメータとする一次式の形で表わされることになる。これを直線のパラメータ表示 (the parametricform of a line) と呼ぶ。
L

H

p

p

p0

tm

m

tl
l

p0

sl

l
次に、平面 H を考えよう。同じく、H を H に移すベクトル全体を ∆H = {p − q; p, q ∈ H} で表せば、∆H は２次元的な集まりになっていて、２つの独立なベクトル l, m を使って、∆H = Rl + Rm のように*13 表わされる。したがって、H 内の点 p0 を一つ用意すれば、H の一般的な点は p = p0 + sl + tm のように２つの実数 s, t を用いて表示される。これを平面のパラメータ表示 (the parametric form of a plane) という。
直線と平面のベクトル表示がわかったので、デカルト座標を用いた表示について調べよう。こちらは、まず平面の方から考える。デカルト座標では、点 p は実数の組 (x, y, z) で表わされるのであった。そこで、この３つの座標の間にどのような関係式が成り立つとき平面を表すか考えてみる。そのために、∆H と直交するベク
トル (α, β, γ) を用意し、p0 の座標を (x0 , y0 , z0 ) とすれば、(p − p0 ) ⊥ (α, β, γ) が求める条件となる。すなわ
ち、α(x − x0 ) + β(y − y0 ) + γ(z − z0 ) = 0 である。これを平面の方程式 (the equation of a plane) とよぶ。
逆に、一次方程式 αx + βy + γz = δ をみたす点全体というのは、その一つの解を (x0 , y0 , z0 ) とするとき、

α(x − x0 ) + β(y − y0 ) + γ(z − z0 ) = 0 の形に書き直せるので、点 (x0 , y0 , z0 ) を通り、ベクトル (α, β, γ) を
法線ベクトル*14 とする平面を表す。まとめると、デカルト座標系において、平面は一次方程式で表わされる。

(α, β, γ)Hp0p

次に直線を考えよう。この場合は、∆L = Rl に垂直なベクトルとして、独立なものを２つ (α, β, γ),(α′ , β ′ , γ ′ ) とることができるので、p0 = (x0 , y0 , z0 ) ∈ L を一つ用意しておけば、L の一般の点 p(x, y, z) は、
２つの一次方程式α′ (x − x0 ) + β ′ (y − y0 ) + γ ′ (z − z0 ) = 0α(x − x0 ) + β(y − y0 ) + γ(z − z0 ) = 0,を同時に満たすことになる。逆に、連立一次方程式

αx + βy + γz = δ,α′ x + β ′ y + γ ′ z = δ ′*13 ベクトル l, m の純一次式 sl + tm 全体 (s, t は実数) をこのような記号で表す。
*14 normal vector の訳であることから、法ベクトルと呼ぶ人もいる。normal の語源をたどれば直角定規に行き着くので良いとして、「法」の字には直角ないし垂直の意味はない。おそらく、normal に含まれる基準・標準の意味に引きづられて、法の字をあてたものであろうが、有理数と同類の誤訳か。数学用語としては垂直ベクトルでよかったような。

8

の解は、平行でない２つの平面の共通部分として、直線を表す。
例 2.1. パラメータ表示から方程式へ、方程式からパラメータ表示へ。

(i) パラメータ表示 L : (x, y, z) = (1, 2, 3) + t(3, 2, 1), H : (x, y, z) = (1, 1, −1) + s(−1, 1, 1) + t(1, −1, 1)から方程式を導く。

(ii) 方程式 L : x + 2y + 3z = −1, −x + y = 1, H :√2x − y + 2z = 3 からパラメータ表示を導く。

問 2.3. 問題を自由に設定して稽古せよ。答えは他所にはない、自らの中にこそ見出すべきもの。
平面 H と空間内の点 q が与えられると、二点間の距離 |p − q| を最小にする点 p ∈ H がちょうど一つ存在する。いわゆる垂線の足 (foot of perpendicular) とよばれるものである。直感的には明らかな事実であるが、これを Weyl 方式で「証明」してみよう。そのために、∆H = Rl + Rm で、l, m を互いに直交する単位ベク
トルとし、さらに ∆H に直交する単位ベクトル n を用意する。その上で、

q − p0 = ul + vm + wn,

p − p0 = sl + tmとする。ここで、s, t は H 上の点 p を表示するためのパラメータである。このとき、|q − p|2 = |(u − s)l + (v − t)m + wn|2 = (s − u)2 + (t − v)2 + w2であるから、これが最小になるのは (s, t) = (u, v) の場合で、そのときの点 p は条件 (p − q) ⊥ ∆H で特徴づけられる。また、その最小値は |p − q| = |w| となる。一方、点 q のデカルト座標を (a, b, c), H の方
程式を αx + βy + γz = δ とするとき、ベクトル q − p0 の成分表示が (a − x0 , b − y0 , c − z0 ) となるので、√
n = (α, β, ζ)/ α2 + β 2 + γ 2 と取れる (「(α, β, γ) は H の法線ベクトル」を思い出せ) ことに注意して、
w = (n|q − p0 ) =α(a − x0 ) + β(b − y0 ) + γ(c − z0 )αa + βb + γc − δ√= √α2 + β 2 + γ 2
α2 + β 2 + γ 2と計算すれば、点 q(a, b, c) と平面 H : αx + βy + γz = δ 上の点の距離の最小値（点と平面の間の距離）が、|αa + βb + γc − δ|√
α2 + β 2 + γ 2のように表わされることもわかる。
問 2.4. (♯) 点 q(1, 1, 0) との距離が最小となる直線 L : x + 2y + 3z = −1, −x + y = 1 上の点を求めよ。

連立一次方程式の幾何学的意味
座標平面において、直線が一次方程式 ax + by = s の形で表されることは周知のとおり。その見方に立てば、連立一次方程式

ax + by = s,cx + dy = tを解くということは、２つの直線 ax + by = s と cx + dy = t の交点の座標を求めることに他ならない。この交点があるかないか、あれば一つかどうかは、直線の位置関係で次のように決まる。２直線が平行でない
場合：ad ̸= bc のとき、交点はちょうどひとつだけ存在する。２直線が平行である場合：ad = bc のとき、交点はないので、連立一次方程式は解をもたない。ただし、例外があって、２直線が一致する場合、すなわち(a, b, s) と (c, d, t) が比例するときは、解は無数に存在する。
9

以上の幾何学的解釈を座標空間にまで広げてみよう。最初に、２平面 αj x + βj y + γj z = δj (j = 1, 2) の位置関係を調べる。平行でない場合、すなわち (α1 , β1 , γ1 ) と (α2 , β2 , γ2 ) が比例しないときは、平面の共通部分として、空間内の直線 L が得られるので、解は直線の点に相当するだけ沢山（不定）存在する。平行であるときは共通部分がないので、この段階で連立方程式は解がないとわかる。

L
H1

L = H1 ∩ H2

H2

p

H3

次に互いに異なる３平面の位置関係について。３つの法線ベクトル (αj , βj , γj ) (j = 1, 2, 3) が独立な方向を表している場合：３平面の交点が一点 p に定まるので、連立一次方程式はちょうど一つの解をもつことがわかる。それ以外の位置関係は、２平面が平行で残りの平面が平行にならない場合。３平面が平行である場合。
この２つは、ともに連立一次方程式に解がない。
最後に３平面がひとつの直線を共有する場合：これは、連立一次方程式の解が沢山ある場合（解不定）である。
この解のあるなしと、３つの法線ベクトルの広がりが１次元的、２次元的、３次元的のいずれであるかを組み合わせることで、すべての場合を判別することができる。
問 2.5. (♯) ひとつの直線を共有する３平面を表す連立一次方程式を具体的に一つ作れ。
以上、三元連立一次方程式の解の存在の様子が幾何学的に解釈できることを見てきた。一方、連立一次方程式自体は未知数がいくつあっても考えることができて、その解の様子を代数の技で調べてみると、３次元ユー
クリッド幾何の直感が、実に、高次元の場合にまで広く有効であるという事実に行き当たる。これが、いわゆる線型代数（行列代数）の肝でもあり、視覚的直感は、そのための確かな手がかりをもたらしてくれる。

3 行列とその計算
添え字 (index) に数を結びつけた一種の配列*15 (array) について考えよう。以下では具体的に、{1, 2, · · · , n}
を添え字集合に取るが、実はなんでもよい。自然数である必要もない。
さて、数の２次元的配列*16



a11
 a21

A= .
 ..

a12
a22
..
.

···
···
..
.


a1n
a2n 

..  = (aij )1≤i≤m,1≤j≤n
. 

am1

am2

···

amn

*15 形式的には有限集合上の関数に他ならない。
*16 このように配列そのものを一つの文字で表すことが、些細なことのように見えて行列の数学を展開する上で極めて重要である。

10

を m × n 型の行列 (matrix) と言う。とくに、m = 1 のとき、行ベクトル (row vector)、n = 1 のとき、列ベクトル (column vector) と呼ぶ。n × n 型の行列を n 次の正方行列 (square matrix) とも呼ぶ。
ここでは、行列として配列された範囲をはっきりさせるために丸括弧を使ったが、角括弧を使う人も多い。
区切りさえわかれば何を使ってもいいし、紛らわしくなければ括弧で括る必要もない*17 。ただし、縦線で区切ることは普通しない。のちに出てくる行列式の記号と区別つかなくなって困るので。

• 和 (addition) とスカラー倍（scalar multiplication）。
• 積 (product) は m × n 行列 A = (aij )1≤i≤m,1≤j≤n と n × l 行列 B = (bjk )1≤j≤n,1≤k≤l に対して
C = AB,

cik =

n
∑

aij bjkj=1で定義される m × l 行列である。

• 零行列 (zero matrix) とは、すべての成分が 0 である行列。型を意識して 0m,n のように書くこともあるが、通常は 0 と略記するか 0 で代用する。行列の和と積に関して零の如く振る舞う。
横割と縦割を使うと、行列の積が

(

a1

...

 
b1
n
) .  ∑.
an  .  =
aj bj
bn

j=1

の形の配列で構成されることに注意。
問 3.1. 行列の計算を実際に色々と行ってみよう。
命題 3.1. 行列の和と積に関して、(i) 行列の和に関して、結合法則 (associative law) と交換法則 (commutative law) が成り立つ。
(ii) 行列の積に関して、結合法則は成り立つが、交換法則は（一般には）成り立たない。
(iii) 行列の和と積に関して、分配法則 (distributive law) が成り立つ。
• 積の結合法則の証明で、和の記号の使い方*18 の一般形を知る必要がある。それは、)∑ (和をとる対象和をとる範囲というもので、とくに和をとる範囲が 1, 2, · · · , n で指定される場合には、n∑ak のようにも書く、と

k=1

正しく理解すべきである。

*17 括弧は必要なくとも添え字の存在は必要である。したがって、１行１列の行列とスカラーとは別のもの。もっと詳しく（混乱させるように）言うと、同じ１行１列でも背後の添え字集合が違っていれば別の行列を表すと考える。もっとも添え字集合が何であっても、１行１列の場合は、すべてスカラーと対応がつくので、同一視することがしばしばであることもまた事実。例：行ベクトルと列ベクトルの積を数と同一視。
*18 今は大昔、和の記号の本来の使い方に初めて接し、しばし茫然とした記憶がよみがえる。

11• 単位行列*19 (unit matrix) In = (δj,k )1≤j,k≤n とクロネッカーのデルタ記号 (Kronecker’s delta){
δj,k =
例 3.2.

∑

aj,k =nn ∑∑aj,k =n ∑n∑aj,k .

k=1 j=1

j=1 k=1

1≤j,k≤nm∑

1 if j = k,0 otherwise.

δi,j aj,k = ai,k ⇐⇒ Im A = A.

j=1

問 3.2. 次の２つの行列（ベクトル）の積を計算し、その結果を比較せよ。

(

a

b

 
) a
c b ,c a (b a bc)c .

問 3.3. (♯) ２次の正方行列 A, B で、AB ̸= BA かつ AB = 0 となるものがあるかどうか調べよ。
問 3.4. 正方行列 (aj,k )1≤j,k≤n の成分の和に関して、n ∑n∑aj,k =

j=1 k=j

n ∑
k
∑

aj,k

k=1 j=1である。何故か。
問 3.5. m × n 行列 A に対して、AIn = A である。
結合法則が成り立つときは、括弧を省いて、(A + B) + C = A + (B + C) を A + B + C のように、あるいは (AB)C = A(BC) を ABC のように書くことは、数の場合の和・積と同様である。これは３個に限らず
もっと沢山の行列でも正しい。例えば、４個の行列の積 ABCD の場合、その定義として((AB)C)D,(AB)(CD),

A(B(CD)),

A((BC)D),(A(BC))D

の５通りの方法が考えられるが、隣り合ったもの同士は (XY )Z = X(Y Z) の形の等式により一致する。５個以上の場合も基本的に括弧のつけかえをくり返すだけなので、「当たり前」のように扱うことも多いのであるが、一度その仕組みを確かめておくのも悪くはない。ということで、定理 3.3 (一般結合法則*20 ). n 個の行列の積 A1 A2 · · · An は、括弧のつけかた*21 によらず全て一致する。

Proof. n に関する帰納法で示す。n より少ない個数の積については正しいとし、括弧を省いた書きかたも許すことにすると、n 個の行列 A1 , · · · , An の積として可能なものは Bk = (A1 · · · Ak )(Ak+1 · · · An )(1 ≤ k ≤ n − 1) という形になるので、B1 = B2 = · · · = Bn−1 を示せばよい。これは、帰納法の仮定から成*19 数の場合の 1 に相当するので、こうよばれるが、単位ベクトルの場合と整合しないので注意。ちなみに、単位行列を表す記号として、I (英語 identity から) または E (独語 Einheit = 英語 unit から) がよく使われる。
*20 Generalized associative law. 実にこれが学部の入試で問われたことがあった。人が悪いというか、人を食ったというか。
*21 括弧のつけかたは (2n − 2)!/(n!(n − 1)!) 通りある。これをカタラン数 (Catalan number) と称える。

12

り立つ Ak · · · An = Ak (Ak+1 · · · An ) と A1 · · · Ak = (A1 · · · Ak−1 )Ak (2 ≤ k ≤ n − 1) に注意して、結合法
則を

Bk−1 = (A1 · · · Ak−1 )(Ak (Ak+1 · · · An )) = ((A1 · · · Ak−1 )Ak )(Ak+1 · · · An ) = Bkのように使えばわかる。これだけのことではあるが、「当たり前」は明らかに言い過ぎ、と思いませんか。

n 次正方行列 A と自然数 m (m = 1, 2, · · · ) に対して、A を m 回かけて得られる行列*22 を Am = A · · · Aのように書いて A の m 乗 (the m-th power*23 of A) と呼ぶ。指数法則 (Al )m = Alm , Al Am = Al+m が成り立つことに注意する*24 。とくに、Al Am = Am Al である。
例 3.4. 行列の冪を計算（展開）してみよう。分配法則を使えば、(A + B)2 = (A + B)(A + B) = A(A + B) + B(A + B) = A2 + AB + BA + B 2
であり、これが A2 + 2AB + B 2 に一致する必要十分条件は AB = BA である。
問 3.6. (♯) (A + B)3 の展開式を書き下し、AB = BA のときには二項展開に帰着することを確かめよ。
例 3.5. 連立一次漸化式


 
{
xn+1
a1
xn+1 = a1 xn + b1 yn + c1⇐⇒  yn+1  = a2
yn+1 = a2 xn + b2 yn + c2
1
0

b1
b2
0

 
c1
xn
c2   yn 
1
1について考える。列ベクトルの列*25 と行列をそれぞれ

 
xn
−

yn  ,
v→
=
n
1



a1
A = a 2
0

b1
b2
0


c1
c2 
1

−→ = A−で定めると、上の漸化式は −vn+1v→n と書けるので、等比数列の一般項の計算と同様に、
−
−−→
→
2 −−→
n−
v→
n = Avn−1 = A vn−2 = · · · = A v0となる。すなわち、連立漸化式を解くことが行列のべき乗 An を求めることに帰着する。
例 3.6. N 個の点を向きのついた線で相互に結んで得られるネットワーク（有向グラフという）を用意する。
点は数字 {1, · · · , N } をラベルとして区別し、i を始点とし j を終点とする線の個数 aij を成分にもつ N 次の正方行列（有向グラフの隣接行列 (adjacency matrix) と呼ばれる）を A とする。ただし、aii は、点 i におけるループの数を表すものとする。
このとき、点 i から出発し、ネットワークの線の向きに沿った移動を n 回くり返し、点 j に至る経路の数が、行列 An の (i, j) 成分に他ならない。（場合の数の計算における積と和の公式をくり返す。）



3
1


1 1


A=
0 0

0

1 2

0


1
.

2
*22 ここでも一般結合法則が必要。明らかなことではないにも係わらず、言及する本が皆無に等しいという怪。慣れのこわさかな。
*23 m = 2, 3 については、second power, third power の代わりに square (平方), cube (立方) が常用される。
*24 一般結合法則を認めれば、自然数の積和の意味そのもの。
*25 列ベクトルの列は column の訳で、数列の列は sequence の訳。異なる英語に同じ訳をつけてしまったというお粗末。

13

行列の分割計算
今、大きな行列 A, B を縦横に分割して、それぞれ小行列 Ai,j , Bj,k を配列した形であるとしよう。ただし、小行列のサイズは、積 Ai,j Bj,k がすべての i, j, k について計算できる形になっているものとする。このとき、行列 C = AB は、小行列 Ci,k =∑j Ai,j Bj,k を２次元的に並べたものになっている。これを行列の分割計算 (block matrix computation) と称する。
例 3.7.

−→−→(i) 行列 A を行ベクトル ←a−1 , · · · , ←a−m を縦に並べ、行列 B を列ベクトル b1 , · · · , bl を横に並べたものと見ると、積 AB は次のような分割計算の形になっている。

) (
−
→
−
→
bl = A b1 . . .

(−→A b1 . . .

)−→A bl ,



←

←
a−1 B
a−1
 . 
 .. 
 .  B =  ..  ,
←
←
a−B
a−
m

m

←

→
→
←
−−
←
−−
a−1 (
)  a1 b1 . . . a1 bl →−→ ..  −.
..  .
..
 .  b1 . . . bl = 
.
. 
 ..
−
→
−
→
←
←
−
←
−
a−
m
am b1 . . . am bl
←
−
←
−
→
(ii) 行列 A を列ベクトル −
a1 , · · · , −a→n を横に並べ、行列 B を行ベクトル b1 , · · · , bn を縦に並べたものと見ると、積 AB は次のような分割計算の形でもある。

←
−
b1
) .  −−−−−→←  →←a→n  ..  = a1 b1 + · · · + an bn .
←
−
bn

(−
→
a1 . . .

とくに、B が n 次列ベクトルであれば、

 b1
 ..  (→a1 . . .
A .  = − b1) .  −
−
→
−
→
−
→
an  ..  = →a1 b1 + · · · + −a→n bn = b1 a1 + · · · + bn an .

bn

bn
−
→
→
(iii) サイズ n の正方行列 A, B, 列ベクトル −a , b とスカラー λ, µ に対して、
(
)(
)
−
→) (
−
→
→
→
A −
a
B b = AB A b + β −
a .
0 λ
0 µ
0
λµ
分割計算が成り立つ理由を一般的に説明するのは煩わしいので、証明にはあえて触れないことが多い*26 。
何が鬱陶しいかというと、証明そのものではなく、成分と分割の関係の記述の仕方。自然数を 1 から順番に並べて配列の場所を指定するという素朴な方法にこだわると思いの外煩雑である。具体的に書いたからといってその仕組みが見えるわけでもなく。
適切な見方は、添字を自然数に限定せずに一般の有限集合 X とし、その有限分割 X = X1 ⊔ · · · ⊔ Xl を考える。同様に、Y = Y1 ⊔ · · · ⊔ Ym あるいは Z = Z1 ⊔ · · · ⊔ Zn とし、分割小行列を Ai,j = (axy )x∈Xi ,y∈Yjのように認識すれば、C = AB においては Ci,k = (cxz )x∈Xi ,z∈Zk であり、x ∈ Xi , y ∈ Zk についての

cxz =

∑
y∈Y

axy byz =m ∑∑j=1 y∈Yj

axy byz =

∑

∑

j

j

「Ai,j Bj,k の (x, z) 成分」=「

Ai,j Bj,k の (x, z) 成分」*26 煩わしい説明は [1] とか [2] にあるが、見るよりは自分で考えた方が早いとしたもの。人を頼る前にまずは己を、である。

14

を小行列の形にまとめると、Ci,k =∑m

j=1 Ai,j Bj,k を得る。これだけのことではあるが、行列の本質は配列の場所でも場所を表す数字でもないということ。それが分かったかどうかの試金石というと大げさか。

4 ２次・３次の行列式
２元連立１次方程式{(
ax + by = sa⇐⇒cx + dy = tc

を x, y について解けば

x=

sd − tb,
ad − bc

問 4.1. この表示式を導け。

b
d

y=

(

この分母に共通して現れる式 ad − bc を行列 A =

a

b

c

d

det(A) = |A| =)( ) ( )xs=ytat − cs.
ad − bc)の行列式 (determinant*27 ) といい、

a b
c d

などと書く*28 。この記号を使えば、上で与えた解の公式は

a b
s b
x=
,
c d
t d

a b
a
y=
c d
c

s
t

のようになる。

→→
行列 A を縦割にして A = (−u,−v ) と書こう。
(i) 線型性 (linearity)：各ベクトルに対して、次のような分配法則が成り立つ。
→
→
−
−
→
→
−
det(α−
u + β−w,→v ) = α det(→u,−v ) + β det(−w,→v ).
(ii) 交代性 (alternating property)：
→
→
→
→
det(−
u,−
v ) = − det(−
v ,−
u ).

(iii) 規格化条件 (normalization condition)：det(I2 ) =

1 0
= 1.
0 1

一般化

a1 x + b1 y + c1 z = t1

(1)

a2 x + b2 y + c2 z = t2(2)

a3 x + b3 y + c3 z = t3

(3)

*27 意味は「決定式」。言い方は似ているが、行列とは別物であることに注意せよ。ついでながら、行列式を縦棒で表すのが慣例ではあるが、絶対値記号との相性はよくない。１行１列の行列が数そのものとは区別されるべきことを知る上では良いが。
*28 「２次行列式は、たすき掛け」と唱えるものだが、たすき掛けを知らぬ世代には何と説く。

15

未知数 x を定数とみて第２、３式を y, z について解くとそこで、(1) 式を

(
a1

b2

c2

b3

c3

b2
b3

b2
b3

c2
t − a2 x c 2
t
y= 2
= 2
c3
t3 − a 3 x c 3
t3

c2
a
− 2
c3
a3

c2
x,
c3

(4)

b2
b3

c2
b
z= 2
c3
b3

t2 − a2 xb= 2t3 − a3 x
b3

t2
b
− 2
t3
b3

a2
x.
a3

(5)

倍したものに (4), (5) 式を代入すると、

ac2+ c1 2c3
a3

ac2− b1 2
a3
c3

b2
b3

)

b2
b3

c2
t
− b1 2t3
c3

tc2+ c1 2t3
c3

c2
a− b1 2c3
a3

c2
a+ c1 2
c3
a3

b2
b3

x = t1b2.
b3

この両辺には同じ形の式が現れるので、３次行列式を

a1
a2
a3

b1
b2
b3

c1
b
c2 = a1 2b3c3で定義する。(１行目に関する展開。) そうすると、上で求めた連立方程式の解の公式は、

a1
a2
a3

b1
b2
b3

c1
t1
c2 x = t2
c3
t3

b1
b2
b3

c1
c2
c3

のようになる。
２次行列式の性質から、３次行列式の性質がわかる。

−→ →→(i) 線型性：行列式 det(−a , b ,−c ) は、各ベクトルについて分配法則が成り立つ。
−
→ −
−
→
→
(ii) 交代性： a , b , c のうち２つのベクトルを入れ替えると行列式の値にマイナス符号がつく。
(iii) 規格化条件：
1 0
det(I3 ) = 0 1
0 0

00 = 1.
1

問 4.2. 未知数 y, z を 3 次行列式で表す公式を導け。

5 一般の行列式
n 次行列式を n − 1 次行列式に還元する形で、
a11
a21
..
.
an1

···
···
···
···

a1j
a2j
..
.
anj

···
···
···
···

a1n
a21
n
∑
a2n
j+1
(−1) a1j ...
.. =
.
j=1
an1
ann

···
···
···

[a2j ]
..
.

···

···
[anj ] · · ·

a2n
..
.
ann

と帰納的に定義する。ただし、[a2j ], . . . , [anj ] とあるのはそこの部分の削除を意味する。（１行に関する展開。
）
行列式のサイズに関する帰納法で（２次行列式の性質から３次行列式の性質を導いたのと同じ方法で）、次の性質を確かめることができる。

16→(i) 線型性：行列式 det(−
a1 , · · · , −a→n ) は、各ベクトルについて分配法則が成り立つ。
−→−→(ii) 交代性：a , · · · , a のうちの２つのベクトルを入れ替えると行列式の値は符号が反対になる。
1n(iii) 規格化条件：
1 0
0 1
det(In ) = . .
.. ..
0 0

···
···
..
.

0
0
.. = 1.
.

···

1

→と−
→
たとえば、−aal (k < l) の入れ換えについての交代性を示すのであれば、展開式（定義式）の和の部分を
k
∑

(−1)

j+1

j̸=k,j̸=l

+(−1)

k+1

a21
a1k ...
an1

···

an1
[a2k ]
..
.

···
···

···

a21
a1j ...

···

···
···

···

[a2j ]..
.

···[anj ] · · ·

a2n
..
.
ann

a21
a2n
..
.. + (−1)l+1 a
1l
.
.

···
[ank ] · · ·

an1

ann

···
···
···

[a2l ]
..
.

···

···
[anl ] · · ·

a2n
..
.
ann

といった分け方にして帰納法の仮定を使う。あるいは、線型性を確かめたあとで、２つの列を等しいとした場
合に値が 0 になることを示す。これは次の仕組みに基づく。

−
→
−
→
−
→
→
→
→
n 次列ベクトル −a , b を変数とする関数 f (−a, b) が−a , b それぞれについて線型性（分配法則）をみた
−
→ →
−
→
−
→
→
→
−
−
せば、f ( b , −a ) = −f (−a , b ) がすべての −a , b について成り立つこと（交代性）と f (→a ,→a ) = 0 がすべて
−
→
→
−
−
→
→
−
→
−
→
−
→
−
の a について成り立つことは同値。実際、交代性で a = c , b = c とおけば、f ( c , c ) = 0 であり、逆−c で成り立てば、次の等式から交代性が従う。
にこれがすべての →
−
→ → −
→
→
−
−
→ →
−
→ −
→
−
→
→
− →
→
−
−
−
→
0 = f (−
a + b ,−
a + b ) = f (→a ,→a ) + f (→a , b ) + f( b , −a ) + f ( b , b ) = f (−a , b ) + f( b , −a ).
問 5.1. n = 4 のときに上の３つの性質を確かめよ。

→
−

−
→

−
→
*29 。こ問 5.2. (♯) 連立一次方程式 A→
x = t の解 x1 , . . . , xn は |A|xj = det(−
a1 , . . . , t , . . . , −a→n ) をみたす
れ を行列式の性質（列に関する線型性と交代性）から導け。

m × n 行列 A = (aij )1≤i≤m,1≤j≤n の転置行列*30 (transposed matrix) t A を t A = (aji ) で定める。

a11 a12 · · · a1n
a11 a21 · · · am1
 a21 a22 · · · a2n  a12 a22 · · · am2 




t
A= .
,
A
=

 ..
..
..
..
..  .
..
..
 ..


.
.
.
.
.
.
. 
am1

am2

···

amn

a1n

a2n

···

amn

転置は二度繰り返すと、t (t A) = A のように元の行列に戻り、列ベクトルの転置は行ベクトル、行ベクトルの転置は列ベクトルであることに注意。
例 5.1. 積の転置について、t (AB) = (t B)(t A) が成り立つ (積の順番に注意)。
実際、AB = C = (cik ) とし、転置行列の成分を t cki のように書けば、t cki = cik などとなるので、
tcki = cik =∑aij bjk =j∑t

bkj t ajij

*29 クラメルの公式 (Cramèr’s rule) と呼ばれ有名であるが、重要度は低い。他にも Cayley-Hamilton の定理というのがその類か。
*30 転置行列を表す記号としては ATのような書き方もあるが、これだと行列 A の T 乗と紛らわしい、かな。

17

より、t C = t B t A であることがわかる。
行列式の性質として基本的なものが次の定理である。（証明については、節を改めて述べる。）
定理 5.2.

(i) 線型性・交代性は行ベクトルについても成り立つ。
(ii) 行に関する展開式、列に関する展開式が成り立つ。展開式の符号は chess board rule による。
(iii) 転置行列の行列式は元の行列式に等しい。
(iv) A, B を n 次の正方行列とするとき、det(AB) = det(A) det(B).
系 5.3.

(i) 行列式の中に同じ行または列があれば、行列式の値は 0。
(ii) ある行 (列) の定数倍を他の行 (列) に加えても行列式の値は変化しない。
行列式の具体的な計算においては、行あるいは列に関する展開を行う前に、上の系 (ii) の性質を利用して、
特定の行あるいは列にできるだけ多くの 0 成分を含むように加工するとよい。連立一次方程式を解く際の消去法に似ていることに注意。
例 5.4. ４行４列の計算例。途中経過を変えることで検算にも利用する。
例 5.5. 三角行列 (triangular matrix) の行列式。

a11
0
0

a12
a22
0

a13
a23
a33

0

0

0

...
...
...
..
.

a11
a21
= a31
..
.

0
a22
a32
..
.

0
0
a33
..
.

0
0
0 = a11 a22 . . . ann .
..
.

問 5.3. |tA| = tn |A| を示せ*31 。
問 5.4. (♯) 座標平面内の３点 (ai , bi ) (i = 1, 2, 3) が同一直線上にないとき、この３点を通る円の方程式は

x2 + y 2
a21 + b21
a22 + b22
a23 + b23

x
a1
a2
a3

y
b1
b2
b3

1
1
= 0.
1
1

問 5.5 (*). Vandermonde 行列式の計算。右辺の鳥居のような記号 (π の大文字) は、積をとる操作を表す。

λ1
λ2
..
.

λ21
λ22
..
.

1 λn

λ2n

1
1
..
.

···
···
···
···

λn−1
1
λn−1
2
=
..
.
λn−1
n

∏

(λj − λi ).

1≤i<j≤n*31 そそっかしい人は、|tA| = |t| |A| などとやらかす。その点、det(tA) だとさすがに慎重になれるかな。

18

6 行列式の特徴づけ
−
−
→
−
→
行列式を n 次列ベクトル →
a1 , · · · , −a→n の関数 det(a1 , · · · , an ) と思ったとき、(i) 列に関する線型性、(ii) 列→に関する交代性、(iii) 規格化条件 det(−
e1 , · · · , −e→n ) = 1 を満たす。ここで、

 
 
 
0
0
1
0
1
0
 
 
 
.
 
  →
−
→
e→
e 2 = 0 , · · · , −e1 = 0 , −n =  ..  .
  .. 
 .. 
0
.
.
1

0

0

は単位行列を縦割にしたとき現れる列ベクトルの集団で基本ベクトル*32 と呼ばれる。この節の目標は、この性質が行列式を特徴づけていること。

→
→
−
−
→
目標： n 個のベクトル −
a1 , · · · , −a→n の関数 f (a1 , · · · , an ) で、線型性と交代性を満たすものがあれば、それは行列式の定数倍になる。さらに規格化条件もみたせば、行列式に一致する。
数字 1, 2, · · · , n を並べ換えたものを n 次の並換*33 (permutation) とよび記号 σ, τ 等で表す。また、並換

σ の i 番目の数字を σ(i) で表す：σ = (σ(1), · · · , σ(n)).
例 6.1. σ = (3, 1, 2),

τ = (3, 5, 1, 4, 2) のとき、σ(1) = 3, σ(2) = 1, σ(3) = 2,

τ (1) = 3, τ (2) = 5, τ (3) = 1, τ (4) = 4, τ (5) = 2.

補題 6.2. 与えられた n 次の並換 σ に対して−→, · · · , −−→−−→−−−→ −
→
−
→
f (−
eσ(1)
e−
σ(n) ) = det(eσ(1) , · · · , eσ(n) )f ( e1 , · · · , en ).
Proof. 等式

→
→
−
−
→ −
→
−
→
f (−
e1 , · · · , −e→n ) = det( e1 , · · · , en )f ( e1 , · · · , en )から出発して左辺の f および右辺の det のなかの２つの列ベクトルを入れ替えるたびに両辺の符号が同時に反転し、上の式の等号が成り立ち続ける。勝手な並換はこのような２つの入れ替えを何回か繰り返して得られるので、補題の等式が一般の並換でも成り立つ。
定理 6.3.

−
−
−
→
−
→ −
→
−
→
f (→
a1 , →
a2 , · · · , −a→n ) = det(a1 , · · · , an )f ( e1 , · · · , en ).

→Proof. 基本ベクトルを使うことにより、−
aj は
→
−
aj =

n
∑

−
aij →
ei

i=1

*32 ごれは日本だけの言い方のようで、該当する英語はなさそう。基本ベクトルの集団であれば、standard basis と呼べるのである

が、個々のベクトルを fundamental vector とか standard vector とは呼ばない。苦し紛れに standard basis vectors と呼んでる英語の本を目にしたことはあるが。
*33 ここだけの言い方で「ならべかえ」と称える。通常は、置換ないし順列という実態にそぐわない用語が使われる。個々の並換を表す際に、ギリシャ小文字を使うのが慣例である。σ = sigma, τ = tau など。

19

と表示されるので、f の多重線型性により∑∑→
a i1 1 −e→
ain n −e→f (−a1 , · · · , −a→i1 , · · · ,in )n) = f (
i1

∑

=

in

−→
ai1 1 · · · ain n f (−e→
i1 , · · · , ein ).

i1 ,··· ,in−→
f の交代性により、i1 , · · · , in のなかに同じ数字が２ヶ所以上現れると、f (−e→i1 , · · · , ein ) = 0 となる。このような場合を除くと上の和は (i1 , · · · , in ) = σ （σ は並換）という形のものだけを考えれば良いことがわかる。
すなわち

∑

−
f (→
a1 , · · · , −a→n) =−→, · · · , −−→aσ(1),1 · · · aσ(n),n f (−eσ(1)e−σ(n) ).

σ

この右辺で上の補題を使えば、

→
−
→
−
→
f (−
a1 , · · · , −a→n ) = f ( e1 , · · · , en )∑−→, · · · , −−→aσ(1),1 · · · aσ(n),n det(−eσ(1)e−σ(n) ).

σ

一方 f として行列式 det をとると、行列式の規格化条件により−
det(→
a1 , · · · , −
a→
n) =

∑

−→, · · · , −−→aσ(1),1 · · · aσ(n),n det(−eσ(1)e−σ(n) ).

σ

これら２つの表示式を合わせると定理の主張が得られる。
並換 σ の符号 (signature) を−→, · · · , −−→sgn(σ) = det(−eσ(1)e−σ(n) )

で定める。
この定義の仕方と行列式の性質から、並換の符号は、もし並換が２文字の入れ替えを偶数回行って実現されるならば sgn(σ) = 1, 奇数回行って実現されるならば sgn(σ) = −1 となる。
系 6.4 (行列式の完全展開).

|A| =

∑

sgn(σ)aσ(1),1 . . . aσ(n),n .

σ

問 6.1. (♯) n = 3 の場合に上の完全展開式を具体的に書き下してみよ。
問 6.2. 勝手な並換は、隣り合った２箇所の入れ替えを繰り返すことにより実現できる。（あみだ籤のしくみ。
）
例 6.5. 並換の符号と１５パズル。不可能性と解法のアルゴリズム。
命題 6.6 (分解型行列式). m × m 型行列 A と n × n 型行列 B に対して、

A ∗A 0= |A| |B| =
.
0 B
∗ B
Proof. 左辺に現れる m + n 次正方行列を C とすると、cij = aij (1 ≤ i, j ≤ m)、cm+k,m+l = bkl(1 ≤ k, l ≤ n)、cm+k,j = 0 (1 ≤ j ≤ m, 1 ≤ k ≤ n) である*34 。m + n 次の並換 ρ による完全展開式
|C| =

∑

sgn(ρ)cρ(1),1 · · · cρ(m+n),m+nρ*34 ということで、∗ は、条件なしの範囲を表している。

20

で、cρ(1),1 · · · cρ(m),m の部分に注目する。もし {ρ(1), . . . , ρ(m)} の中に m + 1, m + 2, . . . , m + n の数字が一つでも現れると cρ(1),1 · · · cρ(m),m = 0 となるので、{ρ(1), . . . , ρ(m)} = {1, 2, . . . , m} であるようなものについてのみ和を取ればよい。すなわち、ρ としては、m 次の並換 σ と n 次の並換 τ を使って、(ρ(1), . . . , ρ(m), ρ(m + 1), . . . , ρ(m + n)) = (σ(1), . . . , σ(m), m + τ (1), . . . , m + τ (n))
と表される場合についての和が問題であるが、これは sgn(ρ) = sgn(σ) sgn(τ ) に注意して、以下のように計
算する。

|C| =

∑

sgn(σ) sgn(τ )cσ(1),1 . . . cσ(m),m cm+τ (1),m+1 . . . cm+τ (n),m+n

σ,τ

=

∑

sgn(σ) sgn(τ )aσ(1),1 . . . aσ(m),m bτ (1),1 . . . bτ (n),n

σ,τ

(
=

∑

)(
sgn(σ)aσ(1),1 . . . aσ(m),mσ∑)
sgn(τ )bτ (1),1 . . . bτ (n),nτ= |A| |B|.

問 6.3. 上の公式を

A C= |AB − 0C| = |AB| = |A| |B|
0 Bのように「証明」するのは大たわけ*35 である。その理由を大たわけに何と説く。
問 6.4. n 次の正方行列 A の (i, j) 成分 ai,j が条件

ai,j = 0 for i + j ≥ n + 2を満たすとき、行列式 |A| の値を a1,n , a2,n−1 , . . . , an,1 の積で表せ。
定理 5.2（行列式の性質）の証明→
まず、行についての交代性を示そう。i 行と j 行 (i < j) を入れ替えることにして、行列 A = (−a1 , · · · , −a→n)の i 行と j 行を入れ替えたものを A′ で表し

→
′
f (−
a1 , · · · , −a→n ) = |A |とおく。行列式の列に関する性質（これは既に確かめてある）を使って、f が列についての線型性と交代性を満たすことがわかる。そこで上の定理を適用すれば

−
→
−
−
→ →
−
−
→
f (→
a1 , · · · , −a→n ) = det(a1 , · · · , an )f ( e1 , · · · , en )= det(A)|I ′ |.
ところが I ′ は単位行列の i 列と j 列を入れ替えたものに等しいので、列に関する交代性と規格化条件により|I ′ | = −|I| = −1 であることに注意すると、−|A′ | = f (→a1 , · · · , −a→n ) = −|A|.
*35 行列といえども人の命に関わりかねない世の中、扱っている量を正しく認識することは極めて重要である、と肝に銘じる。

21

次に特定の i 行に注目して、その i 行を一つ前の行と次々入れ替えて最初の行に持ってきて行列式の帰納的定義式 (1 行目に関する展開) を使えば、i 行に関する展開式

|A| =

n
∑
(−1)i+j aij |Aij |j=1が得られる。ここで、Aij は A から i 行と j 列を取り除いた残りの (n − 1) × (n − 1) 行列を表す。Aij は i
行の成分を含まないから、i 行目に関する線型性は上の展開式から明らか（i 行目の成分の１次式で書ける）。

→
t
次に転置行列についての性質を示そう：今度は、f (−a1 , · · · , −a→n ) = | A| と置く。証明したばかりの行に関す→
tる線型性・交代性により、f は定理の仮定を満たす。そこで f (−e1 , · · · , −e→n ) = | I| = |I| = 1 に注意して、
→
−
→
−
→
|t A| = f (−a1 , · · · , −a→n ) = |A|f ( e1 , · · · , en ) = |A|.
この転置に対する不変性と行に関する展開式から列に関する展開式が得られる。

最後に行列の積に関する性質 |AB| = |A| |B| を示す。行列 A は固定して、行列 B の列ベクトルを変数と
する関数

→
−
−
→
f ( b1 , · · · , bn ) = |AB|
−
→

−
→

を考える。|AB| = det(A b1 , · · · , Abn ) であるから f は再び定理の仮定を満たし、したがって

−
→
−
→
→
|AB| = f ( b1 , · · · , bn ) = |B| f (−e1 , · · · , −e→n ) = |B| |A|.
−
−
→
−
→
→
−
−
→
（f (→
e1 , · · · , −e→）n ) = det(A e1 , · · · , Aen ) = det(a1 , · · · , an ) = |A| に注意。
問 6.5. 以上の説明を参考に証明の細部を埋めよ。
問 6.6 (*). 行列式は、成分に関する多項式として因数分解されない (既約である)。

行列式の幾何学的意味

−
→

−
→

−
→

−
→
→
平面の上のベクトル →a , b を考える。S(−a , b ) で２つのベクトル −a , b から作られる平行４辺形の面積−→−を表す。ただし、→a , b がこの順序で時計回り*36 の位置にあるときには、面積の値にマイナス符号をつけた−→→ものを S(−
a , b ) とする。平行４辺形の面積が平行変形で不変であることから
→
− →
−
→
−
→
→
S(−
a + λ b , b ) = S(−a , b ),

λ∈R等が成り立つ。これから S の（多重）線型性が出てくる：

−
→
→
− →
−
−
→
−
→
→
→
−
−
→
−
S(−
a +−
c , b ) = S(→a + α→
a + β b , b ) = S((1 + α)−
a , b ) = (1 + α)S(→
a, b)
→
−
−
→
−
→
−
→
−
→
→
→
= S(→
a , b ) + S(α−a , b ) = S(−a , b ) + S(−
c , b ).
*36 角度を測るときの符号の選び方でも使われる、直感的には明らかな時計回りであるが、数学としての定義は、それほど明らかではない。これは、平面の向きに２つの選び方があることに対応しているのだが、問題は、物質的ないし物理的裏付けのない状況で「正の向き」は決められないということ。これに関連したものに空間座標の選び方における右手系・左手系というのがあり、こちら
は、平面の向きの存在のようには直感的に明らかではないものの、数学的には、座標変換の変換行列の行列式の符号として捉えられるものである。もう少し感覚的な説明を試みると、座標系の選び方で連続変形で互いに移り合うものを考えると２つの種類に集約することがわかるので、それに右手系・左手系という名前を当てているわけであるが、問題は、どちらが右でどちらを左と呼ぶ
べきかは数学的には定まらず、その弁別は物理現象に頼らざるを得ないということ。具体的には、人間の身体の３次元的非対称性を基準にしての選別という他ない。虚数単位の定義にも通底するビュリダンのロバ (Buridan’s ass) の悩ましさ。

22

また定義から S は交代性をもつ。従って基本定理により

−
→
→
−
→
−
→
−
→
→
→
S(−
a , b ) = det(→a , b )S(−
e1 , −e2 ) = det(−a , b ).
すなわち２次の行列式は平行４辺形の符号つき面積 (signed area of parallelogram) を表す。同様の考察により３次の行列式は平行６面体の符号つき体積 (signed volume of parallelepiped) を表すことがわかる。

−
→
b
−
→
−
→
a +λb
−
→
a
→
−

−
→

−
→
→
→
問 6.7. 体積の符号をどう定めるべきか考え（ヒント：右手系と左手系）、det(→a , b ,−c ) が、−a , b ,−
c を稜とする平行６面体の符号付き体積に一致することを確かめよ。
例 6.7. 同一直線上にない３点 (aj , bj , cj ) (j = 1, 2, 3) を通る平面の上の点 (x, y, z) は、３つのベクトル(aj − x, bj − y, cj − z) の張る平行６面体の体積が 0 であることから、次の方程式をみたす。
a1 − x b1 − y
a2 − x b2 − ya3 − x b3 − yc1 − zc2 − z = 0.
c3 − z問 6.8. (♯) 同一直線上にない３点 (aj , bj , cj ) (j = 1, 2, 3) を通る平面の方程式は、次のように書ける*37 。

x
a1
a2
a3

y
b1
b2
b3

z
c1
c2
c3

1
1
= 0.
1
1

問 6.9. 空間内の４点 O, A, B, C を頂点とする三角錐（４面体）の体積は−→ −−→ −−→1det(OA, OB, OC) である。
6

例 6.8 (ベクトル積). ここでは、ベクトルの縦横の区別をしない幾何ベクトルの成分表示について考える。２−→→つの平行でないベクトル −a = (a1 , a2 , a3 ), b = (b1 , b2 , b3 ) に対して、ベクトル→−→−a × b =
−
→

(

a2
a3

b2 a3
,
b3 a1

b3 a1
,
b1 a2

b1
b2

)

−
→

→
→
は、−
a , b と直交し、その大きさが −a , b の張る平行四辺形の面積に一致する。
−
→

−
→

→
−c = det(−→→
問 6.10. (−a × b)·→
a , b ,−c ) に注意して、上の性質を導け。
−
→

−
→

−
→

−
→

−
→

→
→
→
−c ) b − (→−→→−問 6.11. 等式 −a ×(b ×−c ) = (−a ·→a · b )−
c を確かめ、これから (−a × b ) · (→a × b) =

−
→ −
→
−
→
→
→
−
(−
a ·−
a )( b · b ) − (→a · b )2 を導け。

*37 これを面白いと見るか、くだらんと思うか、何も感じないか。面白うて、やがて虚しき母式かな。

23

7 連立一次方程式→, · · · , →−いささか唐突ではあるが鍵言葉の定義を：サイズの等しい有限個の列ベクトル −x
xl に対して、
1→+···+λ −→−→−→*38 (linear combination)
λ1 −x
1l xl (λ1 , · · · , λl はスカラー) の形のベクトルを x1 , · · · , xl の一次結合という。この一次結合を許容することが線型性の肝とでも言うべきもので、これまでにも様々な形で経験した
ところであるが、これからもくり返し出会うことになる。
さて、A を m × n 行列とし、連立一次方程式*39 (a system of linear equations)




x1
 
−
→
x =  ... 

−
→
−
A→
x = 0,

xnを考える。このように定数項が零である方程式を斉次型 (homogeneous) といい、列ベクトルの集合−→−→
S = {→
x ; A−
x = 0}
をその解空間 (the space of solutions) とよぶ。解空間の基本的な性質として、解空間に属するベクトル−→, · · · , −→→, . . . , →−xxl の一次結合は再び解空間に属すること、を注意しておく。実際、−xxl ∈ S であれば、行列の11積についての分配法則を使って、→→ + ··· + λ −
→
−
→
−
→ −
A(λ1 −x1
l xl ) = λ1 Ax1 + · · · + λl A xl = 0→ + ··· + λ −→より、λ1 −x1
l xl ∈ S がわかる。

→
連立一次方程式の意味から、ベクトル −x に対して、
−
→
−
→
→
−
−
→
→
→
→
→
A−
x = 0 ⇐⇒ B −x = 0 ⇐⇒ C −x = 0 ⇐⇒ D−
x = 0.

ここで、B は A の２つの行を入れ替えた行列。C は A のどこかの行に別の行の定数倍を加えたもの。D は→
A のどれかの行に 0 でない数を掛けたものを表す。言い換えると、連立１次方程式 A−
x = 0 の解空間は、行
列 A に次の３種類の操作を施して行列の形を変えていっても変化しない。

(i) A の行を入れかえる。
(ii) A のいずれかの行の定数倍を別の行に加える。
(iii) A の何れかの行に 0 でない数を掛ける。
連立１次方程式の解法の基本は、この３種類の操作＝行基本変形 (elementary row operarion) を繰り返す
ことにより、与えられた行列を階段行列*40 (matrix of echelon form) に書き改める (掃き出し法*41 ) というものである。ここで、階段行列とは、左下に 0 がならび、上から一段ずつ行成分が減っていく形のものをいう。
階段の角が現れる列を小さい順に j1 , j2 , . . . jr とすると、0 でない行が r 行続く階段行列ということになる。
*38 線型結合ともいう。linear に対する日本語訳として、「一次」と「線型」が同程度に、しかも混在した形で使われる。「一次」の方は純一次式を意味する代数的形式を、「線型」の方は純一次式が示す性質を抽象化したものを、と言った感覚的な違いがあるか。
*39 線型方程式系という言い方をする人もいるが、その翻訳調が何とも。
*40 階段というよりは段々畑のイメージで段々行列と呼びたいところであるが、大勢にしたがっておく。ちなみに、英語の echelon

は、フランス語の échelle (はしご) に由来する軍隊用語で、段々状の陣形を意味する。
*41 欧米では、C. F. Gauss (1777–1855) にちなんで Gaussian elimination (ガウス消去法) などと称されるが、方法そのものは、紀元前１世紀ごろの中国で編纂された数学書「九章算術」に見られるという。掃き出しとは、めずらしくも粋な言い方。

24

j1












c1

...

j2
..
.
c2

...

...
..

.

jr
..
.
..
.
..
.
cr

0









... 


定理 7.1. 最初の二種類の操作をくり返すことで、全ての行列は階段行列に変形できる。さらに最後の操作も許すことで、階段の各コーナーの成分が 1 でコーナーを含む列の他の成分はすべて 0 であるような階段行列に変形することができる。このような階段行列を簡約された*42 (reduced) と呼ぶ。

Proof. 行列を階段化するときは、必要に応じて行の交換を適宜行い、左列から右列へと掃き出しを行う。階段行列を簡約する際は、右下の段列から左列へと掃き出す。
例 7.2. 具体的な行列を上の二種類の操作で階段化する。行列の掃き出し計算は場所をとるので、適宜まとめて計算する。ただし、やみくもに行うと堂々巡りに陥る。確実に進めるには、掃き出す軸足 (pivot という) を決めて、掃き切るようにする。
問 7.1. (♯) 3 次正方行列の階段化として可能な形をすべて列挙せよ。
定義 7.3. m × n 行列 A を階段行列に変形したときの 0 でない行の数を行列 A の階数*43 (rank) と呼びrank(A) と書く。定義から、rank(A) ≤ m かつ rank(A) ≤ n である。階数が階段行列の作り方によらないことは、少し後で示す。
連立一次方程式 (斉次型) の解法
階段行列に対しては、下の行から連立 1 次方程式を解いていく。まず r 行の式から、xjr を変数 xjr +1 , . . . , xnの 1 次式で表すことができる。次に、r − 1 行の式から、xjr−1 を xjr−1 +1 , . . . , xn で表すことができるが、このうち xjr は、xjr +1 , . . . , xn で表されるので、この段階で自由に選べる変数は、xjr−1 +1 , . . . , xjr −1 のjr − jr−1 − 1 個。以下、これを繰り返すことで、xj1 , . . . , xjr をそれ以外の変数について解ききった式が得られる。

−
階段行列が簡約された形のときには、この議論は次のように簡単になる：ベクトル →x の成分を階段のコーナーとして現れる列成分 x′ とそれ以外の成分 x′′ に分ければ、考えている連立一次方程式は、x′ が x′′ の一次式で表される、という形になるので、x′′ を任意定数 (パラメータ) として即座に解くことができる。
例 7.4. 階段行列に対する連立一次方程式の解き方と解の一次結合による表示のさせ方を具体例で検証する。
問 7.2. (♯) 各自、４行２列の問題を作り計算練習を行う。また、求めた解空間の表示が正しいかどうかの検算方法についても確かめてみる。

→−→−
問 7.3. m 次の列ベクトル −u ̸= 0 と n 次の行ベクトル ←v ̸= 0 を使って −u←v と表される m × n 行列の階*42 学術用語としては、還元の訳語をあてることが多いのであるが、いずれも硬すぎる。
「戻し」で済んだものを。
*43 階数だと回数と区別がつかないこともあり、話す際は、外来語そのままにランクということが多い。行列の「位」で済んだものを。

25

数は 1 である。逆に、階数が 1 の m × n 行列は、この形である。

→→
サイズの等しい列ベクトルの集まり −v1 , · · · −vd が、その中のどのベクトルも残りのベクトルの一次結合でかけないとき、言い換えると、

d
∑

−
→
→
λi −
vi = 0i=1をみたすような数 λ1 , · · · , λd が自明なもの (λ1 = · · · = λd = 0 の場合) に限るとき、ベクトルの集団→−→
v1 , · · · , −vd は１次独立 (linearly independent) であると言う。
問 7.4. 上の言い換えを確かめよ。
いま、行列 A の階段行列への変形 A′ が一つ得られたとすると、解空間 S に属するベクトルの一般形は、−→(t1 , · · · , td ) = (x1 , · · · , xn ) \ {xj1 , · · · , xjr } (d = n − rank(A)) をパラメータとして、t1 →v1 + · · · + td −
vd の形
→
−
−
→
→
−
−
である。このとき、S に属するベクトルの集まり v , · · · , v は一次独立で、S の勝手なベクトルは v , · · · , →
v
1

d

1

d

の一次結合として表わされる。

→→→−−→ の一次結合であることを例 7.5. ベクトル −vi がパラメータ xk に対応するとき、−
vi − −
ek が、→
e1 , · · · , −
ek−1

−
−
確かめ、→
v1 , · · · , →vd が一次独立であることを実例で検証する。

0
0
0

1
0
0

0
1
0

 
1
0
 
0
−
→

v1 = 
0 ,
 
0
0


∗ 0 ∗
∗ 0 ∗ ,
0 1 ∗

 
0
∗
 
∗
→
−

v2 = 
1 ,
 
0
0

 
0
∗
 
∗
−
→

v3 = 
0 .
 
∗
1

−
→
一般に、解空間 S の中から選んだベクトルの集まり →v1 , · · · , −vd が(i) 一次独立である、−→−(ii) S の勝手なベクトル →v が−v1 , · · · , →vd の一次結合として書ける、なる２条件を満たすとき、その集団を解空間 S の基底 (basis*44 ) とよぶ。連立一次方程式が自明であるとき、
すなわち A = 0 で解空間 S がすべての列ベクトルから成るときは、S を省略して単に基底という言い方をする。基底の選び方には任意性が伴うことに注意する。
→
→
→
→
→
→
Remark 1. 基底といった場合には、配列の順番をも問題にするのが通例である。従って、−
v1 , −
v2 , · · · , −vd と −
v2 , −
v 1, · · · , −vdとは別の基底であると考える。このことを強調して、順序基底 (ordered basis) とか枠 (frame) と呼ぶこともあるが、正確には、順序というよりも基底を構成する個々のベクトルに識別するためのラベル（添字）を張りつけるという意味のものである。

→
例 7.6. 基本ベクトルを並べたもの −e1 , · · · , −e→n は基底である。これを標準基底 (standard basis) と呼ぶ。
問 7.5. (♯) 階段行列



1 2
0 0
0 0

0
1
0

2
3
0


0
0
1

*44 意味は土台。というか、土台と呼んで不都合があるのか。規定やら規程やら既定やらと区別するためにも土台と呼んであげたい。

26

に行の操作を施して、すべての成分が零とならない行列 A を一つ作れ。その作った行列に再度行の操作を施→して、階段行列に変形し、斉次型連立一次方程式 A−
x = 0 の解空間の基底を一組求めよ。

補題 7.7. A を m × n 行列、B を n × m 行列とし、AB = Im とすると、m ≤ n である。

→
Proof. 仮に、m > n としよう。B の階段行列への変形を考えれば、B −x = 0 となる m 次の列ベクトル
→
−
−
→
−
→
−
→
x ̸= 0 が存在する。ところが、AB x = I x = x だから矛盾。
m[別解] m > n と仮定する。行列 A にサイズ m の零列ベクトルを m − n 個付け加えた m × m 行列を A′とし、行列 B にサイズ m の零行ベクトルを m − n 個付け加えた m × m 行列を B ′ で表せば、簡単な計算
で AB = A′ B ′ であることがわかるので、

1 = |Im | = |A′ B ′ | = |A′ ||B ′ | = 0となって矛盾である。
定理 7.8 (掃き出し定理).

−→→(i) 連立一次方程式 A−
x = 0 の解空間には基底がかならず存在する*45 。
(ii) 解空間 S の基底を構成するベクトルの個数は基底の選び方によらずに一定である。
(iii) 行列の階数は、階段行列の作り方によらない。
→, · · · , −
→, −
→
−
→
Proof. (i) はすでに見た。(ii) を見るために −xx1
r y1 , · · · , ys を２組の基底としよう。基底の性質 (ii)
により、

−
→
xi =

∑

→
bji −
yj ,

→
−
yj =

∑

j

→
cij −
xi

i

と書ける。これらを相互に代入して基底の性質 (i) を使うと、BC = Is ,CB = Irという関係が得られる。ここで、上の補題を使えば、r ≤ s, s ≤ r, すなわち r = s である。

(iii) は、階数とパラメータの個数との関係および (ii) の主張よりわかる。
系 7.9. 解空間の基底を構成するベクトルの個数と行列の階数の和は n に等しい。
定義 7.10. 解空間 S の基底を構成するベクトルの個数を S の次元 (dimension) とよび、記号 dim S で表−→す。S = { 0 } のときは、dim S = 0 であることに注意。
連立一次方程式 (非斉次型) の解法

→
−
→
A−
x = b
−
→

→
−

−
を解くには、m × n 型行列 A の右側に列ベクトル b を付け加えた m × (n + 1) 行列 B = (→a1 , . . . −a→n, b ) を階段行列に変形し、方程式



−
→
→
B−
y = 0,

y1
 y2 −→y = .  .. 
yn+1*45 S = {0} のときも 0 個のベクトルからなる基底が存在すると思う。空集合から空集合への写像がちょうど一つ存在する (0! = 1)。

27

が

 
x1
(→
)
 .. 
−
x
 
−
→
y =
= . 
−1
 xn 
−1という形の解をもつかどうか調べる。

• 行列 B の階段形で、最下段の角が n + 1 列に現れた場合には、このような解は存在しない（yn+1 = 0となってしまうので）。

• それ以外の場合には、yn+1 の値を自由に選べるので、yn+1 = −1 である解が存在する。さらに、そのように選んでもなお n − rank(B) = n − rank(A) だけの個数の自由に選べるパラメータが残る。
問 7.6. (♯) 具体例で上の方法を確認せよ。

−→→
問 7.7. rank(B) − rank(A) は 0 または 1 であり、方程式 A−
x = b に解が存在するための必要十分条件は、
rank(A) = rank(B) となることである。
とくに、未知数の数と方程式の数が一致する m = n の場合で、A の階数が n であるとき（最も普通の場
合）には、B の簡約階段行列が



C=

0

1
..

.

0
の形になるので、

1


c1
.. 
.
cn

   
x1
c1
(−
)
→
−
→
x
 ..   .. C
= 0 ⇐⇒  .  =  . 
−1
xn
cn

が求める解である。すなわち、解はちょうど一つ存在し、それが C の右端に現れる。
問 7.8. (*) 与えられた m × n 行列 A の簡約階段行列は一つしかないことを n についての帰納法で示せ。とくに、階段の段差を生じる列の場所 (j1 , j2 , · · · , jr ) は、階段行列のとり方によらず A だけで決まる。

8 逆行列と基底n × n 行列 A に対して
AB = BA = Inとなる n × n 行列 B を A の逆行列 (inverse matrix) という。A の逆行列は、あっても一つしかない。実際、C も A の逆行列であったとすると、I = AC に左から B をかけて、B = BAC = IC = C となって一致する。A だけで決まるので A−1 と書く。逆行列が存在する行列のことを可逆 (invertible) とか正則

(non-singular) と称するのだが、以下では「逆 (行列) をもつ」ということにする。
→−−
例 8.1. 連立一次方程式 A→
x = b の係数行列 A が逆をもてば、連立一次方程式はちょうど一つ解をもち、
→
−

→
解は −
x = A−1 b で与えられる。

28

命題 8.2. 逆行列について、以下が成り立つ。

(i) 逆行列の逆行列：(A−1 )−1 = A.
−1 −1(ii) 積の逆行列：(A1 A2 · · · Ar )−1 = A−1
r · · · A2 A1 .

(iii) 転置と逆行列：t (A−1 ) = (t A)−1 .
逆をもつ行列に対しては、その負冪を A−n = (A−1 )n で定め、A0 = I とおくことで、指数法則が整数指数についても成り立つ。すなわち、整数 k, l に対して、Ak Al = Ak+l , (Ak )l = Akl である。
問 8.1. 以上を確かめよ。
問 8.2. n 次正方行列 A, B が AB = BA を満たし、A が逆をもてば、Ak B = BAk (k は整数) である。
定義 8.3. 自然数 1 ≤ i, j ≤ n に対して、(i, j) 成分のみが 1 で残りの成分が 0 である正方行列を Ei,j と書
き、行列単位*46 (matrix unit) と呼ぶ。また、Si,j (s) = In + sEi,j (i ̸= j)、Di (r) = In − Ei,i + rEi,i (r ̸= 0)
および Ti,j = In − Ei,i − Ej,j + Ei,j + Ej,i の形の行列を基本行列 (elementary matrix) とよぶ。








Si,j (s) = 






0 

1
..







,






.
1 ...
..
.

s
..
.
1
..

.

0








Ti,j = 






0 

1
..

0 ...
.. . .
.
.
1 ...

1
..
.
0
..

.

0

1







.






.

1

例 8.4. 基本行列は逆をもち、その逆行列も基本行列である。

Si,j (s)−1 = Si,j (−s),

Di (r)−1 = Di (r−1 ),−1Ti,j= Ti,j .

また、行列に対する３種類の行基本変形は、これら基本行列を左から掛けることで実現される。
命題 8.5 (Sylvester). m × n 行列 A と n × m 行列 B に対して、det(Im − AB) = det(In − BA).

Proof. ブロック行列に掃き出し法を適用すると
(
)(
) (
)
Im −A
Im A
Im − AB 0
=
,
0
In
B In
B
In

(

Im
−B

0
In

)(

Im
B

A
In

)

(
I
= m
0

A
In − BA)のようになるので、分解型行列式 (命題 6.6) を使えば、|Im − AB| =Im − AB
B

0
I
= m
In
B

A
I
= m
In
0

A
= |In − BA|.
In − BA

逆行列と行列式の関係について調べよう。正方行列 A が逆をもてば |A| |A−1 | = |AA−1 | = |In | = 1 から

|A| ̸= 0 であり、|A−1 | = |A|−1 がわかる。反対に |A| ̸= 0 のとき、A は逆行列もつことを示そう。そのために、基本行列の積 B を左から掛けることで A を簡約階段行列 C に変形しておくと、|C| = |BA| = |B| |A| ̸= 0
*46 単位行列 (unit matrix) と混同しないように。これを嫌って最近は identity matrix という言い方もする。
「まま行列」であるか。

29

(|B| ̸= 0) である。したがって、階段行列が三角行列になっていることに注意すれば、rank(A) = n でなければならず、このとき、C は単位行列 In に一致するので、B (は基本行列の積として逆行列 B −1 をもつ) がA = B −1 C = B −1 の逆行列である。
問 8.3. i 行 j 列を除いた n − 1 次の行列 Aij から n 次の行列 C (adjugate*47 matrix という) を
1
C で
C = ((−1)i+j |Aji |) で定めるとき、AC = CA = |A|In を示せ。とくに |A| ̸= 0 のとき、A−1 = |A|ある。
定理 8.6 (行列代数の基本定理). n × n 行列 A について、次は同値。

(i) A は逆行列をもつ。
(ii) |A| ̸= 0.

→
−
→
−
→
(iii) 行列 A の縦割りを −a1 , . . . , −a→n とすると、{a1 , . . . , an } は一次独立。
(iv) rank(A) = n.
Proof. (i) ⇐⇒ (ii) ⇐⇒ (iv) は上で示した。(iii) ⇐⇒ S = {0} であり、これが (iv) と同値であること
は、掃き出し定理のところで見た。
系 8.7. n 次正方行列 A が逆行列をもつための条件は、さらに次のように言い換えられる。

→(i) 勝手な列ベクトルが、行列 A の列ベクトルを並べたもの −a1 , . . . , −a→n の一次結合で書ける。
(ii) AB = In となる正方行列 B が存在する。
(iii) BA = In となる正方行列 B が存在する。
Proof. 逆行列をもつ A に対しては、B = A−1 と取ることで (ii), (iii) が成り立つ。逆に、(ii), (iii) が成り立てば、両辺の行列式を比較することで、|A| ̸= 0 がわかるので、A は逆行列をもつ。

−−(ii) =⇒ (i): 勝手な列ベクトル →x に対して、B →x の成分を λ1 , · · · , λn とすれば、



λ1
 
−
→
→
−
x = AB −x = A  ...  = λ1 →a1 + · · · + λn −
a→
n.
λn
→
(i) =⇒ (ii): 基本ベクトルを −a1 , . . . , −a→n の一次結合で表した係数を並べた行列 B を考えると AB = In 。
問 8.4. (♯) 行列



1 2 3
 t 1 01 t 1が逆行列をもたないような t をすべて求めよ。
問 8.5. (♯) 座標空間において、

    ′ ′′ xaaay  =  b  + s  b′  + t  b′′ 
z
c
c′
c′′

*47 これは、ラテン語由来の ad と jugate を組み合わせた数学業界の造語らしいが、ラテン語の用法にかなっているのかどうか。

30

とパラメータ表示される平面の方程式は

x − a a′y − b b′z − c c′a′′b′′ = 0c′′と書けることを論証せよ。
問 8.6. n 次正方行列 A, B が AB = A + B を満たせば、A − In は逆をもち AB = BA である。
最後に、掃き出し法による逆行列の計算方法*48 について触れておこう。逆行列をもつ行列 A を行基本操作により、階段行列 A′ に変形すると、A′ は対角成分に 0 でない数が並ぶ三角行列となる。そこで、さらに行基
本操作を施して簡約しておくと、A′ は単位行列 In となる。一方、A′ は、左から基本行列を何個か掛けることで実現されるので、In = A′ = BA の形、ただし B は有限個の基本行列の積、である。これは、B = A−1を意味する。さて、行列 B の具体的な計算方法であるが、ブロック等式 B(A In ) = (BA B) = (In B) に着目し、この左辺が行列 (A In ) に行基本変形を施したものであること、右辺が（簡約）階段行列の形であることに注意すれば、n × 2n 行列 (A In ) から得られる簡約階段行列の右半分が B すなわち A の逆行列に他ならない。すなわち、(A In ) ∼ (In A−1 ) である。
特殊な形の掃き出し計算ではあるが、説明の途中で出てきた事実の方がより重要なので、抜き出しておくと、
命題 8.8. n 次正方行列 A が逆行列を持てば、それは n 次基本行列を何個か掛けた形で書ける。

9 部分空間の双対性
本来、行列も行列式も、縦横の違いは見かけの形式に過ぎず、本質的ではない。それにも係わらず、掃き出し法とそれに伴う階段行列・階数は行に偏ったものとして導入された。この節で、その歪みを取り除いておく
ことにする。なお、ここで扱う内容のうち、補題 9.3 と命題 9.5 以外は後の議論に直接の影響を及ぼさないので、省略して次に進むことも可能である。というよりも、飛ばして、後で必要になってから戻ることを勧める。
以下、列ベクトル、行ベクトルの集まりが頻繁にそして対等に登場するので、それらを表す記号をまず導入しておこう。その際、スカラーとして何を考えるかを明示する必要に迫られるので、今まで何となく、数＝実数、のようにしていたものを、次の対角化へ向けた準備も兼ねて、複素数にまで範囲を広げて考えることにする。これまでに学んだ行列計算も連立一次方程式の構造解析も、数の性質のうち使っているのは、加減乗除が可能であることだけであるので、複素数を成分あるいは係数にする場合でも何ら問題なく有効*49 であることを強調しておく。
そこで、複素数を成分とする m×n 行列全体を Mm,n (C) という記号であらわし*50 、とくに Mn,1 (C) = Cn ,M1,n (C) = t Cn とおく。それぞれ、n 次元列ベクトル全体、行ベクトル全体を表す。また、列ベクトルと行
ベクトルを矢印の向きで区別する代わりに、今後は列ベクトル v ∈ Cn を基本に, 行ベクトルを t v ∈ t Cn のようにも書くことにする。
さて、零ベクトルを含む n 次元列ベクトルの集まり V ⊂ Cn が Cn の部分空間*51 (subspace) であるとは、*48 掃き出し法で逆行列を計算させることにいかほどの意味ありや、他に経験すべきことを差し置いてまで。
*49 もっと一般のもの、体 (field) とよばれる、であってもよい。逆に、数の範囲を有理数に制限して考えることも可能で、これはこれで意味のあることである。

C

C

C

C

C

C

n
n
)=m
, Mn,1 ( ) = n , M1,n ( ) =と書きたかったのだが、散々迷った挙句、断念。
51*
接頭辞 sub に「部分」を訳語として当てるのが慣例であるが、どうだろう。「下部」の方が音も似ていてよいと思うのだが。
*50 本当は、Mm,n (31

V が和とスカラー倍について閉じていること：すなわち、v, v ′ ∈ V, α ∈ C =⇒ v + v ′ , αv ∈ V.
このとき、有限個の v1 , · · · , vl ∈ V と複素数 α1 , · · · , αl に対して、α1 v1 + · · · + αl vl ∈ V であることに注意。{0} は最も小さい部分空間で、Cn はもっとも大きい部分空間となる。同様に、t Cn の部分集合で、和とスカラー倍について閉じているものを t Cn の部分空間と称する。次に、部分空間の基底と次元を解空間の場
合と同じように定義する。掃き出し定理 7.8 の証明により、基底を構成するベクトルの個数は一定であるから、それを部分空間の次元と呼ぶわけである。
定義 9.1. 行列 A ∈ Mm,n (C) の解空間をここでは、ker A = {v ∈ Cn ; Av = 0} という記号で表して、A の
核 (kernel) と呼ぶ。さらに、ACn = {Av; v ∈ Cn } とおいて、A の像 (image) と呼ぶ。これらは、それぞれ、

Cn , Cm の部分空間である。
例 9.2. 段数 r の階段行列 A について、ACn は e1 , · · · , er の一次結合全体であり、したがって dim ACn = r。

→→→→
問 9.1. (♯) A = (−a 1, · · · , −a n ) (−a j ∈ Cm ) とする。ACn が −a j の一次結合全体の集合であり、Cm の部分空間であることを確かめよ。
補題 9.3 (補充定理). 一次独立なベクトルの集まり v1 , · · · , vm ∈ Cn があるとき、これに何個かベクトルを補って Cn の基底にすることができる。とくに m ≤ n である。

Proof. 標準基底 (e1 , . . . , en ) の中のベクトルで、v1 , · · · , vm の一次結合で書けないものがあったときには、その書けないベクトルを vm+1 とおくと、v1 , · · · , vm , vm+1 は一次独立である。実際、

t1 v1 + · · · + tm vm + tm+1 vm+1 = 0
として、もし tm+1 ̸= 0 であれば、

vm+1 =

t1tm
v1 + · · · +
vm
tm+1
tm+1

が v1 , · · · , vm の一次結合となるので仮定に反する。したがって tm+1 = 0 であり、

t1 v1 + · · · + tm vm = 0を得るので、v1 , . . . , vm が一次独立であることから、t1 = · · · = tm = 0 でもある。すなわち、v1 , · · · , vm , vm+1
は一次独立である。
この議論を繰り返すと、最終的に一次独立なベクトルの集団 {v1 , · · · , vl } で、全ての基本ベクトル ej がこれ
らの一次式で表されるものが出現する。勝手なベクトルは基本ベクトルの一次結合で書けるので、{v1 , . . . , vl }の一次結合で全てのベクトルが表示される。すなわち、(v1 , · · · , vl ) は基底である。これと標準基底の個数を比較することで、n = l ≥ m もわかる。
命題 9.4. Cn の部分空間には基底が存在する。

Proof. 部分空間 V ⊂ Cn のベクトル v1 , v2 , · · · を一次独立であるように次々ととってこよう。補題 9.3 により、その最大個数 m は n 以下である。このとき、v1 , · · · , vm は V の基底となる。実際、勝手な v ∈ V に対して、v1 , · · · , vm , v は一次独立にならないので、

λ1 v1 + · · · + λm vm + λv = 032となる (λ1 , · · · , λm , λ) ̸= (0, · · · , 0, 0) がある。λ = 0 のときは、v1 , · · · , vm の一次独立性から、λ1 = · · · =λm = 0 となるので、λ ̸= 0 であり、v = (λ1 v1 + · · · λm vm )/(−λ) は、v1 , · · · , vm の一次結合で書ける。
ここで、部分空間 V, W ⊂ Cn に対して、その和 V + W = {v + w; v ∈ V, w ∈ W } と共通部分 V ∩ W も部分空間であることに注意する。（一目でわからなければ、証明を書き下してみる。）
問 9.2. 部分空間 V, W に対して、dim(V + W ) = dim V + dim W − dim(V ∩ W ) を示せ。また、３つの部
分空間 U, V, W に対して、加減公式

dim(U +V +W ) = dim(U )+dim(V )+dim(W )−dim(U ∩V )−dim(U ∩W )−dim(V ∩W )+dim(U ∩V ∩W )が成り立つかどうか調べよ。ここにもまた量子の影ひとつ。
次に、像の次元が行列の階数に一致することを確かめよう。行列 A の階段行列 A′ への行変形は、基本行列を左から掛ける形で実現された。とくに、A′ = BA（B は基本行列の積として逆をもつ行列である）の形である。
まず、階数の定義と例 9.2 から、dim A′ n C = rank(A)。さらに、部分空間 ACn の基底 (v1 , · · · , vl ) に対して、(Bv1 , · · · , Bvl ) は、部分空間 A′ Cn = BACn の基底を与えるので、dim ACn = l = dim A′ Cn = rank(A)がわかり、次の前半を得る。
命題 9.5. m × n 行列 A に対して、dim ACn = rank(A) であり、dim ACn + dim ker A = n が成り立つ。

Proof. 後半は、これと系 7.10 からわかる。あるいは、補充定理を使って次のように直接示すこともできる。
部分空間 ker A の基底 (v1 , . . . , vd ) を用意し、これにベクトルを補って Cn の基底 (v1 , · · · , vn ) を作る。このとき、Avd+1 , · · · , Avn は ACn の基底である。実際、ACn のベクトルは、{Av1 , . . . , Avn } ={0, . . . , 0, Avd+1 , . . . , Avn } の一次結合で書け、また、
λd+1 Avd+1 + · · · + λn Avn = 0
∑

とすれば、

λk vk ∈ ker A がわかり、これが {v1 , · · · , vd } の一次結合で書けることからn∑

λk vk =

d
∑

λj vj

j=1

k=d+1

を満たす λ1 , · · · , λd がある。一方、{v1 , · · · , vn } は一次独立であったから、これは λ1 = · · · = λn = 0 を意味する。とくに λd+1 = · · · = λn = 0 であり、{Avd+1 , · · · , Avn } が一次独立であるとわかる。書けば長くなるが、単純な推論の単純な連なりに過ぎない。

問 9.3. (♯) Bv1 , · · · , Bvl が A′ Cn の基底であることを確かめよ。
系 9.6. 逆をもつ n 次正方行列 B に対して、rank(AB) = rank(A) である。とくに、列に関する基本変形を施しも行列の階数は変わらない。

Proof. BCn = Cn に注意して、dim((AB)Cn ) = dim(A(BCn )) = dim(ACn ) からわかる。
例 9.7. 行変形による階段行列 A′ = BA の形から、像 ACn の基底を求めることができる。すなわち、階段n−→の角が現れる段差列を j1 , j2 , . . . , jr とし、それに対応する A の列ベクトルを並べた (−a→j1 , . . . , ajr ) は、ACの基底となる。

33→
実際、j を j1 , . . . , jr 以外の列番号とし、解空間のベクトル −x の自由に選べる成分を xk = 0 (k ̸∈→→−→{j, j1 , . . . , jr }) かつ xj = 1 と選べば、A−x = 0 は、−aj が {−a→j1 , . . . , ajr } の一次結合で書けることを意味する。とくに、dim ACn ≤ r である。一方、dim ACn = r であるから、これは {−a→, . . . , −a→} が一次独立であj1

jr

ることを意味する。

−→
−→
′
なお、{−
a→
j1 , . . . , ajr } の一次独立性は次のようにしてもわかる。階段行列 A を簡約しておけば、ek = B ajk−→−1(1 ≤ k ≤ r) となり、e1 , · · · , er が一次独立であることから、{−a→e1 , · · · , B −1 er } も一次
j1 , . . . , ajr } = {B
独立性である。
問 9.4. (♯) このことを具体例で確かめよ。

→
−
→
−→
Remark 2. n 次列ベクトルの集まり −a1 , · · · , −a→m に対して、行列 A = (a1 , · · · , am ) を階段化した際に現れる段差列
→
−→
−→
−→
を j1 , . . . , jr とすれば、−
a1 , · · · , −a→m の中の零でない最初のベクトルが aj1 であり、aj1 と独立な最初のベクトルが aj2 、
−→
−→
{−
a→
j1 , aj2 } と独立な最初のベクトルが aj3 、以下同様、となっている。

命題 9.8. 単位行列の右あるいは下に零行列を付け加えた形の行列を正段行列*52 と呼ぶことにすれば、すべての行列は、行あるいは列に関する基本変形を繰り返すことで、正段行列に変形できる。そして、正段行列に含まれる単位行列のサイズが元の行列の階数に一致する。
系 9.9. m × n 行列 A に対して、rank(t A) = rank(A) である。

Proof. 逆行列をもつ m × m 行列 B と n × n 行列 C で、BAC が正方階段行列となるものが取れる。そうすると、t (BAC) = t C t At B は正方階段行列の転置として正方階段行列となり、t A の階数と A の階数が一致する。
縦横の双対性
以上述べてきたことだけで通常の用には足りるはずであるが、縦横の対等性についてはさらに掘り下げてみよう。そのために、行列 A ∈ Mm,n (C) には、既に見た列表示の連立一次方程式とは別に、行表示の連立一次方程式を対応させることができ、それぞれの解空間が典型的な部分空間の例を提供することに注意する。それを

cokerA = {t v ∈ t Cm ; t vA = 0},t

Cm A = {t vA; t v ∈ t Cm }と書いて、それぞれ、A の余核 (cokernel)、余像 (coimage) と呼ぶ*53 ことにしよう。一つの行列には、核、像、余核、余像という合計４つの部分空間が付随することになるので、これら相互の関係が後の問題となる。
基底を使えば、すべての部分空間は、ある行列の (余) 像の形であることがわかる。同様のことは像を核（解空間）に置き換えても成り立つのであるが、これを見る前に、部分空間の双対性について述べておこう。
部分集合 S ⊂ Cn に対して、その余空間*54 (dual complement) をS ⊥ = {t v ∈ t Cn ; t vw = 0 for any w ∈ S}
で、部分集合 T ⊂ t Cn の余空間をT ⊥ = {v ∈ Cn ; t wv = 0 for any t w ∈ T }*52 これを表す用語はないようなので、ここだけの言い方。
*53 cokernel と coimage の本当の定義は少し違うのだが、まあ、いいだろう。
*54 これは、ここだけの用語である。英語では polar set とも呼ばれるので、余でなく極でよかったのであるが、cokernel, coimageに合わせて。あと、余空間を表す記号として「直交補空間」のそれを流用しているので使い分けに注意。

34

で定めると、S ⊥ ⊂ Cn , T ⊥ ⊂ n C はそれぞれ部分空間となる。定義の意味から、R ⊂ S =⇒ S ⊥ ⊂ R⊥ であり、S ⊂ (S ⊥ )⊥ となる*55 。また、(ACn )⊥ = cokerA, (t Cm A)⊥ = ker A であることにも注意。
補題 9.10. 列ベクトルの基底 a1 , · · · , an に対して、行ベクトルの基底 t b1 , · · · , t bn で、t bj ak = δj,k となるものが存在する。




b1
 . 
t
t
. 
Proof. 行列 A = (a1 , · · · , an ) の逆行列 B を B =  .  と行分割して得られる基底を b1 , · · · , bn とすれ
t
bn
t

ばよい。
命題 9.11. (S ⊥ )⊥ は、S を含む最小の部分空間となる。とくに部分空間 V に対して、(V ⊥ )⊥ = V が成り立つ。また、部分空間の次元について、dim V + dim V ⊥ = n が成り立つ。

Proof. 部分空間 V が S を含めば、S ⊂ (S ⊥ )⊥ ⊂ (V ⊥ )⊥ であるから、前半は、(V ⊥ )⊥ = V に帰着する。
そこで、これと後半部分をまとめて処理するために、V の基底 a1 , · · · , am を用意し、それにベクトルを補って n C の基底 a1 , · · · , an を作る。そうして、行ベクトルの基底 t b1 , · · · , t bn を t bj ak = δj,k であるようにとれば、t bm+1 , · · · , t bn は V ⊥ の基底を与える。実際、t w ∈ Cn を t w =t∑nt
j=1 βj bj と表せば、

w ∈ V ⊥ ⇐⇒ t waj = 0 (j = 1, . . . , m) ⇐⇒ βj = 0 (j = 1, . . . , m).

この段階で dim V + dim V ⊥ = m + (n − m) = n がわかる。さらに、u =∑nk=1 αk ak ∈ Cnが (V ⊥ )⊥ に入るための条件は、t bj u = 0 (j = m + 1, . . . , n) ⇐⇒ αj = 0 (j = m + 1, . . . , n) ⇐⇒ u ∈ V .
系 9.12. すべての部分空間 V ⊂ Cn は V = ker A の形である。

Proof. V ⊥ = t Cm A のように表せば、V = (V ⊥ )⊥ = (t Cm A)⊥ = ker A.
問 9.5. (S ⊥ )⊥ は、S に含まれる有限個のベクトルの一次結合全体に一致する。また、R ⊂ S ならばR⊥ ⊃ S ⊥ であり、Q, R ⊂ n C に対して (Q + R)⊥ = Q⊥ ∩ R⊥ が成り立つ。
問 9.6. 2 × 4 行列 A を適当にとってきて、列に関する変形を施すことで、それを下階段行列に直し、A の余像と余核の基底をそれぞれ一組求めよ。
問 9.7. m×n 行列 A の階数が r であれば、一次独立なベクトルの集まり {u1 , · · · , ur } ⊂ Cm , {v1 , · · · , vr } ⊂Cn をとってきて、(
A = u1

···

t 
v1
) . 
ur  .. tvrと表すことができる。
連立一次方程式の行列を使った解法では、行に関する変形を常用した。これは言い換えれば、ker A を保存する変形に他ならない。一方、列に関する操作の方は cokerA および ACn を維持するものになっている。上で見た部分空間に関する双対性は、その連動性を明確に示してくれる。ここまで理解すると、行列の縦横の操*55 v ∈ S, t w ∈ S ⊥ ならば t wv = 0 である。これを使う。

35

作が文字通り縦横にできて、そのような操作に対して、付随する４つの部分空間の次元（とくに階数）は一定であり続ける*56 。
なお、この節の最初でも指摘したように、双対性に関する議論で必要なことは、数の範囲が加減乗除で閉じていることで、複素数あるいは実数に限るものではないことを再度強調しておく。

10 行列の対角化
この節では、スカラーの範囲は、とくに断らない限り複素数とする。正方行列 D で次の形のものを対角行
列 (diagonal matrix) という。


λ1

0
D=






0
λ2
..
.

0

..

.

..

.

0

0 


.

0

λn

与えられた n × n 行列 A に対して、逆をもつ n × n 行列 T をうまく選んで T −1 AT (A の相似変形という)が対角行列になるようにする操作を行列の対角化 (diagonalization) と呼ぶ。対角化の直接の御利益は冪の計算が簡単になること。
ここで、行列の冪 (べき) について復習しておこう。正方行列 A と自然数 m (m = 1, 2, · · · ) に対して、A を m 回かけて得られる行列を Am = A · · · A のように書いて A の m 乗とよぶのであった。指数法則(Al )m = Alm , Al Am = Al+m が成り立つことに再度注意。
問 10.1. 対角行列 D に対して、D2 , D 3 , · · · の表示を与えよ。また、(T −1 AT )m = T −1 Am T を確かめよ。

→, . . . −対角化の行列を見つけるために、T を縦割りにして T = (−xx→1n ) と表すと、AT = T D という関係は→−A−
xj = λj →xj ,j = 1, . . . , n→となる。そこで、行列 A に対して、ベクトル −x ̸= 0 が→→A−
x = λ−x→なる関係をみたすとき、−
x を固有値 (eigenvalue) λ の固有ベクトル (eigenvector) と称える。
定理 10.1. 行列 A の固有値 λ は、方程式（固有方程式, eigen*57 equation, という）|tIn − A| = 0の解である（左辺を固有多項式という）。

Proof. 定理 8.6 による。
系 10.2. 行列 A の固有値と転置行列 t A の固有値は一致する。
問 10.2. n 次正方行列 A, B に対して、２つの行列 AB, BA の固有多項式が一致することを示せ。
*56 群の言葉を使えば、行列群 GLm (

C

C

C

) と GLn ( ) の Mm,n ( ) への双作用に関する軌道の完全不変量が階数の意味である。
*57 これは独語であるが、その英訳である characteristic を使うことも多い。ちなみに、こちらの和訳は「特性」をあてる。

36

命題 10.3. 行列 A の固有多項式 fA (t) = |tIn − A| は、

fA (t) = tn − (a11 + · · · + ann )tn−1 + · · · + (−1)n |A|という形の t の n 次式であり、相似変形で不変である。

|tIn − T −1 AT | = |tIn − A|.
とくに、複素数を成分とする正方行列は複素数の固有値を必ずもつ*58 。

Proof. 相似不変性は、|tIn − T −1 AT | = |T −1 (tIn − A)T | = |T |−1 |tIn − A||T | = |tIn − A| と計算する。行
列式の完全展開式|B| =∑sgn(σ) bσ(1),1 . . . bσ(n),n ,B = tIn − Aσ

で、t が含まれる因子は対角成分 b11 , . . . , bnn のみであるから、一箇所でも対角成分でない因子が現れると、その項には他にも対角成分からはずれる因子が現れることになり、そのような項に含まれる t の次数は n − 2
以下になる。従って、|tIn − A| の中の tn , tn−1 の係数は対角成分の積(t − a11 )(t − a22 ) . . . (t − ann ) = tn − (a11 + · · · + ann )tn−1 + · · ·の中に含まれるそれと一致する。なお、定数項の形は、det(−A) = (−1)n det(A) からわかる。
あとは、複素係数の n 次方程式は複素数の範囲内で必ず解をもつこと (定理 B.1) を使うだけ。
問 10.3. (♯) 正方行列 A の対角成分の和 a11 + · · · + ann を A の跡*59 あるいはトレース (trace) と呼んで、tr(A) のように表す。上の命題からわかるように跡は相似変形で不変であるが、より強く tr(AB) = tr(BA)が成り立つ。
問 10.4. (♯) 行列式 det(X) で X の各成分 xij が 実変数 t の関数であるとき、等式dd−d−→, · · · , −→, · · · , −
−
→
det(−
x
x→
x
x→
x→
1
n ) = det(
1n ) + · · · + det(x1 , · · · ,
n)
dt
dt
dt
−
→ →
→
を確かめ、上の命題に対する別証明を試みよ。また、３次の正方行列 A = (−a , b ,−c ) に対して、
(
)
b2 c2
a c
a b
det(tI3 − A) = t3 − (a1 + b2 + c3 )t2 ++ 1 1 + 1 1 t − det(A)
b3 c3
a3 c3
a2 b2
を示せ。
定義 10.4. 行列 A の固有値全体 λ1 , . . . , λr を使って、固有多項式を|tIn − A| = (t − λ1 )n1 · · · (t − λr )nrと因数分解するとき、nj を固有値 λj の重複度 (multiplicity) という。

→
定義 10.5. 行列 A の固有値 λ に対して、連立一次方程式 (λIn − A)−
x = 0 の解空間 ker(λIn − A) を固有
値 λ の固有空間 (eigenspace) と呼び Vλ と書くことにする。

*58 行列代数における複素数および行列式の意義は、この一点に尽きるといってよいだろう。
*59 積と紛れがないように、「あと」と唱える。

37

命題 10.6. 行列 A の固有値 λ に対して、固有空間 Vλ の次元 d は、λ の重複度以下である。

→, · · · , −→ を補う形で全体の基底を作り (補題 9.3)、T = (−→, · · · , −Proof. 固有空間 Vλ の基底 −
x
x
x
x→
1
d
1
n ) による行
列 A の相似変形を行うと(
λId
AT = T
0

B
C)という形になるので、|tIn − A| = |tIn − T −1 AT | = (t − λ)d |tIn−d − C| (命題 6.6) からわかる。
定理 10.7. 行列 A の異なる固有値すべてに名前をつけて {λ1 , · · · , λr } とする。固有値 λi の固有空間の次元を di 、その重複度を ni で表す。このとき A が対角化可能であるための必要十分条件は、すべての 1 ≤ i ≤ rについて di = ni が成り立つこと。

∑r
Proof. 対角化できれば、固有ベクトルからなる基底が存在するから、n ≤ i=1 di . これと di ≤ ni および∑
i ni = n と併せて、等号の成立がわかる。
逆に、等号がなりたつとする。(−
x→)
を固有空間 V の基底とする。これらを一列に並べると、等号
i,j 1≤j≤diλi成立の仮定から、n 個のベクトルの集団が得られる。そこで、あとはこれが１次独立であるかが問題となり、次の補題*60 からわかる。実際、

di
r ∑
∑

ti,j −
x→i,j = 0i=1 j=1

とすると、

∑di

−
→

j=1 ti,j xij ∈ Vλi は異なる固有値 λi の固有空間に属すので、∑−→

j ti,j xi,j = 0 (i = 1, · · · , r) と

なり、(−
x→
i,j )1≤j≤di が Vλi の基底であることから、ti,j = 0 (1 ≤ j ≤ di , 1 ≤ i ≤ r) が従う。

補題 10.8. 異なる固有値の固有空間に属するベクトルの和が 0 となれば、個々のベクトルも 0 である。

→, . . . , −→ を対応する固有ベクトルとする。もし、Proof. λ1 , . . . , λr を異なる固有値とし、−
x
x
1
r
−
→ + ··· + −
→=0
x
x
1
r
→ = ··· = −→ = 0 である。実際、(A − λ ) . . . (A − λ ) をかけると、が成り立てば、−
x
x
1
r
1
r−1
→
−
→ = (λ − λ ) · · · (λ − λ )−→0 = (A − λ1 ) · · · (A − λr−1 )−
x
r
r
1
r
r−1 xr−→→ = 0 がわかる。他についても同様。
から −
x
r
→
→
問 10.5. A−
x = λ−
x であれば、→→(A − α1 I) · · · (A − αm I)−
x = (λ − α1 ) · · · (λ − αm )−x.

対角化の手続き
ステップ１ 固有方程式を解くことにより、固有値を求めると共に固有値の重複度を調べる。
ステップ２ 固有空間を連立一次方程式の解空間として実現し、あわせて、固有空間の基底を求める。

*60 これの更なる拡張が定理 C.2 で与えられる。

38

ステップ３ ステップ２で求めた固有空間の次元とステップ１で求めた重複度が一致しない固有値が一つでもあれば、扱っている行列は対角化できない。そうでなければ、すなわち、すべての固有値に対して、固有空間の次元と重複度が一致しているならば、各固有空間の基底を並べることにより全体の基底を得る
ので、対応する行列を→, . . . , −T = (−
x
x→
1
n ),

と書けば、

→
→
A−
xj = λ j −
xj


λ1
0
−1
T AT = 

0
λ2

0

0


0
0

..
.

という形で対角化が実現される。
対角化の手続きで最も面倒な部分は、固有方程式を解く（固有値を求める）ところである。行列のサイズが３以上の場合は、固有方程式は一般には具体的に解きがたい。よく本とかに載っている対角化の問題は、では
どうやって作るのかと言えば、固有値と固有ベクトルを最初に与えて、それから対角化する前の行列を逆算するという「ずるい」方法を取ることになる。
例 10.9. 与えられた固有値と固有ベクトルから、もとの行列を復元し、復元した行列から逆に、上で述べた対角化の手続きに従って、対角化を実行してみよう。例えば、次の行列は、対角化可能である。



2
−2
−1


a
−2 −1
3
1 
0
1

 
6a − 2b − 3c
3 2 1
 1 1 0 = −6a + 3b + 3c
−3a + 3c
3 2 2
c


b

4a − 2b − 2c−4a + 3b + 2c
−2a + 2c
2a − 2c−2a + 2c .
−a + 2c

問 10.6. (♯)(i) 上の例で、a, b, c に色々な値を代入して対角化の手続きを確認する。
(ii) 行列 T およびその逆行列 T −1 の成分が全て整数となるような行列はどのようにして作り出せるか考えてみる。（ヒント：基本行列の積。）
２行２列の行列については、固有方程式が２次方程式になることもあって、全てのことを完全に実行するこ(とが可能である。例えば、

A=

a b
c d

)

と置いて、その対角可能性について調べてみよう。
まず固有方程式は、

t − a −b
= t2 − (a + d)t + ad − bc = 0−c t − dとなるので、これが異なる二つの解をもてば対角化可能となる (何故か)。
そこで対角化できない可能性のあるのは、重根 (multiple root）をもつ場合、すなわち(a + d)2 − 4(ad − bc) = (a − d)2 + 4bc = 0
でなければならない。このとき A の固有値は、λ = (a + d)/2 のただ一つである。したがってこのような行列が対角化できるのは、

A=T

(
λ
0

)
0
T −1 = λI2λ39の場合、すなわち、a = d, b = c = 0 のときに限る。
まとめると、2 × 2 行列 A が対角化できるための必要十分条件は、(i) A が単位行列のスカラー倍であるかまたは (ii) (a − d)2 + 4bc ̸= 0、である。
問 10.7. a, b, c, d が実数のときに、固有方程式が実数解をもつための必要十分条件を調べ、実数の固有値をもたない実行列を具体的に一つ挙げよ。
問 10.8. (a − d)2 + 4bc = 0 の場合の固有ベクトルを求めよ。
例 10.10. 行列

(

)
a
b
−b a + 2bは、b ̸= 0 であれば、対角化できない。
問 10.9. 上の例で与えた行列の固有値と固有ベクトルを求めよ。
対角化の具体的応用例では、上で述べたような対角化そのものよりも、固有値と固有ベクトルを求めたあとは、問題になっているベクトルを固有ベクトルの和で表すだけで済むことが多い。また、固有値を求める際も、行列式としての固有方程式を計算せずに直接固有ベクトル方程式を解いてしまう方がときには効率的である。
質量が 1 の２つの質点を３つのバネでつないだ
質点１
ばね A

質点２
ばね B

ばね C

という状況を考えよう。質点１の変位を x で、質点２の変位を y で表し、それぞれのばねのばね定数を a, b,c とすれば、運動方程式は、

d2
dt2

( ) (
x
−a − b
=
y
b

)( )
b
x
−b − cyとなる。そこで、右辺の行列の固有ベクトル(が見つかれば、−a − b
b

)( )
( )
b
u
u
=λ
−b − c
v
v

(
)
( )
x(t)
u
= f (t)y(t)vと置くことにより、

d2
f = λf (t)dt2に帰着する。
問 10.10. (♯) 三つのばね定数が共通の値 k に近いとき、すなわち α = a − k, β = b − k, γ = c − k が微小量であるとき、行列(−a − bbの固有値と固有ベクトルを求めよ。

40)b−b − c11 ベクトル空間と線型写像「ベクトルもまた線型写像」— Agsaryim Ghuamie
幾何ベクトルの成分表示と連立一次方程式の解法を結びつけることで、これまで数ベクトルおよび行列の理論を展開してきた。このような座標幾何学的手法はきわめて強力なもので、これ以上の一般化は必要ないという考え方もあり得る。これはまた、観測量は最終的に数と関連づけられて初めて、その定量的法則性が確立されるという自然科学の実態にもかなったものとなっている。一方で、少なくとも幾何ベクトルにおいては、特定の座標系とは独立な存在としてのベクトルを認めるのが自然であり、そこでは、人為的かつ任意性のある座標系の設定が、物理的実体と観測量を結びつける仲立ちの役割を果たしている。ということで、数を並べた形のベクトルについても同様の扱い、すなわち座標系ないし成分による表示に依存しない存在としてのベクトルを認めた上で、座標系という仲立ちを経由して、成分表示としての数を取り出すという流れが考えられる。これは、３次元幾何ベクトルを手本に高次元の幾何学的実体を志向する過程で、グラスマンによって初めてなされた。このように高次元のベクトルを成分表示から解放することは、仮に成分表示を専ら扱う際にも有用であるのみならず、その後に発見された量子物理の記述においても欠くべからざる数学的枠組みを提供するものとなっている。
その内容の把握のためには、急がば回れ、集合と写像の言葉遣いから始めるのがよい。これについては、付録等を参考に、基本的な概念と用語を深入りはせずにひと通り自習しておく*61 。この先で必要となるのは、写像、単射、全射、全単射。写像の合成。恒等写像、逆写像。写像の像と逆像。写像空間 Y X , 関数空間 CX , 列
空間 Y N といったところ。

さて、幾何ベクトル空間を手本に、改めて一般のベクトル空間を導入しよう。その際、数の範囲は加減乗除ができればよいので、そのようなもの（体*62 と呼ばれる）を一つ用意し、K と書く*63 。具体的には、K = R
あるいは K = C を念頭において、当面は（あるいは永久に）不自由しない。体 K の元をベクトルとの対比
で、スカラー (scalar) ともいう。

K 上のベクトル空間 (vector space) とは、ベクトルと称されるものの集まり（集合）V に和 v, w ∈ V =⇒v + w ∈ V とスカラー倍 α ∈ K, v ∈ V =⇒ αv ∈ V が定められていて、以下の条件を満たすもの*64 をいう。
(i) (u + v) + w = u + (v + w), v + w = w + v.
(ii) 零ベクトル (zero vector) と呼ばれる特別な 0 ∈ V があって、すべての v ∈ V に対して、0v = 0.
(iii) すべての v ∈ V に対して、1v = v.
(iv) (αβ)v = α(βv), (α + β)v = (αv) + (βv), α(v + w) = (αv) + (αw).

*61 本を読めば済むことなので、あえて授業という形で取り上げなくても、必要と感じた人は勝手に勉強しておくもの。いつまでも手取り足取りの教育を望むようなところからは innovation の生まれようもない。
体 (field) という考えは、代数方程式の解の公式の研究をきっかけに徐々に認識されたもので、多項式の根から加減乗除をくり返して得られる数全体が典型的な例である。そのような意味での体はすべての有理数を含むので、無限性を有するものであるが、偶数全体を 0 で、奇数全体を 1 で代表させて得られる二元集合は、やはり加減乗除が可能な集団を作り、最も小さい体を提供する。
他にも素数に関係した有限体とかがよく知られていて、これらが数学者のおもちゃではなく情報理論の様々なところで活用される。
*63 体（からだ）を意味するドイツ語 Körper の頭文字。
*64 このように、数学では代数構造に着目して「ベクトル」という用語を使っていて、「大きさと向きをもつ量」という素朴な意味でのベクトルの概念とはずれがあることに注意する。例えば、力学における速度や力は「大きさと向きをもつ量」には違いはないが、その物理的効果という観点からは空間点に束縛された量と見るのが妥当で、したがって、異なる空間点に結び付けられたベクトル
どうしの和が、仮にそれが可能であっても、何を意味するかは自明ではない。
*6241

性質 (i) により、ベクトルの足し算は何個であっても括弧を省略できるし、和の順番を気にする必要はない。
零ベクトルは、しばしば 0 で代用され、和に関して零のように振る舞う v + 0 = 1v + 0v = (1 + 0)v = v ことに注意。ベクトル (−1)v は、−v とも書かれ、w + (−v) = w − v のように略記される。v − v = 1v + (−1)v =(1 − 1)v = 0 に注意。
ベクトル空間 V の部分集合 W ⊂ V で、零ベクトルを含み、和とスカラー倍ではみ出さないものを V の部
分空間 (subspace) と呼ぶ。このとき、W 自身がベクトル空間であることに注意。

Remark 3. ベクトルのスカラー倍は、スカラーをベクトルの左に書くのが慣例であるが、行列代数との整合性を考えると右に配置するのが合理的である。そこで、左からのスカラー倍に対して、右からのスカラー倍を vα = αv と定めると、

α(vβ) = (αv)β, v(αβ) = (vα)β のように左右からのスカラー倍がかみ合い便利である。なお、この左右のかみ合いにおいて、スカラーどうしの積についての交換法則が使われていることに注意。

問 11.1. α0 = 0 (α ∈ K は何でも) である。なぜか。
問 11.2. 幾何ベクトルが上記性質をみたすことを確認。また、与えられた平面に対して、その平面を保つ幾
何ベクトル（平行移動）全体が部分空間を構成することも確認。
問 11.3. V の部分空間 W , W ′ に対して、W ∪ W ′ が部分空間となるのは、W ⊂ W ′ または W ⊃ W ′ の場合に限る。
例 11.1.

(i) 空間内のある点に作用する力全体は、力の合成に関する平行四辺形則と力の定数倍を和とスカラー倍として、ベクトル空間を形成する。このことは、力と幾何ベクトルの関係を暗示するものであるが、それを明示的に述べたものがいわゆるニュートンの運動方程式*65 に他ならない。

(ii) 行列の作るベクトル空間 Mm,n (K)。とくに、列ベクトル空間 Kn = Mn,1 (K) と行ベクトル空間t

Kn = M1,n (K)。

(iii) 関数の作るベクトル空間 KX とその部分空間 KX 。ここで、KX は、有限集合で支えられた関数
f : X → K 全体を表す。とくに、数列の作るベクトル空間 KN とその部分空間 KN。
(iv) 形式的冪級数の作るベクトル空間 K[[t]] と多項式の作る部分空間 K[t] ⊂ K[[t]]。
∑(v) 収束半径が r ≥ 0 よりも大きい冪級数の作る部分空間 Cr [[t]] ⊂ C[[t]]。 n≥0 cn tn ∈ Cr [[t]] ⇐⇒lim sup |cn |1/n < 1/r である。入れ子関係 C[t] ⊂ C∞ [[t]] ⊂ Cr [[t]] ⊂ C0 [[t]] に注意。
ベクトル空間 V の要素であるベクトルの集まり v1 , · · · , vr があるとき、その一次結合全体は V の部分空間となる。これを {v1 , · · · , vr } の張り出し *66 (linear span) といって、⟨v1 , · · · , vr ⟩ のように書き表す。また、v1 , · · · , vr が一次独立とは、どのベクトルも残りのベクトルの一次結合で書けないこと。有限とは限らないベクトルの集まり S が一次独立であるとは、S に含まれるすべての有限部分集合が一次独立であること。
一次独立でない集団は一次従属である (linearly dependent) *67 とよばれる。すなわち、あるベクトルが、残りのベクトルの一次結合で表される（一次式の形で依存する）とき、集団全体を一次従属であると称する。一*65 Newton 自身は、運動の法則を、微分も座標も使わないユークリッド幾何的手法で述べている (1687)。それを座標と微分による形に書き改めたのが Euler (1750) で、今の力学の教科書にあるような変位ベクトルの時間に関する２階微分が力に比例する（比例定数＝慣性質量）という定式化は Grassmann (1840) による。実に１５０年におよぶ紆余曲折であった。
*66 span の訳には「張る」という動詞を当てるのが普通で、その名詞形のつもり。
「張り」では間が抜けているので。
*67 dependence に従属をあてる慣例ではあるが、その実相は（相互）依存とでもいうべきもの。

42

次独立な集まり v1 , · · · , vr に対しては、次の係数比較の性質が成り立つことに注意する。

α1 v1 + · · · + αr vr = β1 v1 + · · · + βr vr ⇐⇒ α1 = β1 , · · · , αr = βr .
例 11.2.

(i) 行列単位 Ej,k ∈ Mm,n (K) は一次独立。ここで、Ej,k は、(j, k) 成分だけが 1 で残りが 0 の行列を表す。とくに、基本ベクトル ej = Ej,1 ∈ Kn , t ej = E1,j ∈ t Kn の集まりは、それぞれ一次独立。

(ii) 単項式 tn ∈ K[t] (n = 0, 1, . . . ) の集まりは一次独立。
(iii) 指数関数の集まり {eλt ∈ C∞ [[t]]; λ ∈ C} は一次独立 (系 12.6, 問 5.5 参照)。
(iv) 三角関数の集まり {cos(ax), sin(bx); a ≥ 0, b > 0} ⊂ C ∞ (R) は一次独立。
問 11.4. 零ベクトル 0 を含む集団は一次従属であること及び上の例を確かめよ。(iii) と (iv) は要工夫。
有限個のベクトル v1 , . . . , vN があって、すべてのベクトルがこれらの一次結合で書けるとき、V を有限次
元 (finite-dimensional) と呼ぶ。有限次元でないベクトル空間は無限次元と称される。
例 11.3.

(i) 関数空間 KX が有限次元であるための必要十分条件は、X が有限集合であること。
(ii) 複素数ベクトル c = (c1 , . . . , cn ) ∈ t Cn に対して、漸化式 xk+n = c1 xk+n−1 + · · · + cn xk (k ≥ 0) をみたす複素数列*68 (x )全体を CN と書けば、CN は数列空間 CN の有限次元部分空間。とくに、
j j≥0

c

c

c = (0, . . . , 0, 1) のときは、周期 n の周期的数列の作る部分空間である。
問 11.5. (♯) 上の例をすべて確かめよ。無限次元であることの証明には、定理 11.6 を使うとよい。
有限次元ベクトル空間におけるベクトルの列 e = (e1 , e2 , . . . , en ) が基底 (basis) であるとは、(i) {e1 , . . . , en } が一次独立な集団であり、(ii) V のすべてのベクトルが e1 , . . . , en の一次結合で書けること。
次は、もはや自前で証明できて欲しい。
定理 11.4. 有限次元ベクトル空間 V は基底をもち*69 、基底を構成するベクトルの個数は一定である。この一定の個数を V の次元とよび dim V とかく。

Proof. 基底の存在は、有限個の生成元を一列に並べ、一次独立なものを取り出していけばわかる。
２つの基底 e = (e1 , . . . , em ), f = (f1 , . . . , fn ) に対して m = n となることは、m × n 行列 A と n × m 行
列 B を使って、f = eA, e = f B と表すと、eAB = f B = e, f BA = eA = f すなわち AB = Im , BA = Inとなるので、補題 7.7 からわかる。あるいは跡の性質を使って、m = tr(AB) = tr(BA) = n のように処理してもよい。

[別解]: 行列代数の結果を使わない直接的な証明も可能で、それは、次のような置き換え原理に基づく。
一次独立な集まり e = (e1 , . . . , em ) と基底 f = (f1 , · · · , fn ) があったとき、f の並べかえ f ′ = (f1′ , . . . , fn′ )′を適切に行うことで, (e1 , · · · , em , fm+1
, . . . , fn′ ) が基底であるようにできる。

*68 数列を表す記号として { } を使うことが多いのであるが、これは集合の記号と紛らわしいので、ここでは丸括弧で表すことにする。
*69 V= {0} のときは、零個のベクトルからなる基底をもつ、すなわち dim V = 0、と解釈する。

43

これを m についての帰納法で示す。m = 1 であれば、e1 を f の一次結合で表して、0 でない係数をもつ fjをひとつ選びそれを f1′ とするように並べ替える。このとき、{e1 , f2′ , . . . , fn′ } も基底である。つぎに、m まで正しいとし、一次独立な集まり {e1 , . . . , em , em+1 } の最初の m 個に帰納法の仮定を適用した f の並べ替えを′′(f1′ , . . . , fn′ ) とする。em+1 を基底 (e1 , . . . , em , fm+1
, . . . , fn′ ) の一次結合で表したとき、fm+1, . . . , fn′ の係

数に 0 でないものが現れるので（そうでないと {e1 , . . . , em+1 } が一次独立であることに反する）、その一つが′′′′′′先頭にくるように {fm+1, . . . , fn′ } を並べかえたものを fm+1
, . . . , fn′′ とすれば、(f1′ , . . . , fm
, fm+1, . . . , fn′′ )′′は (f1 , . . . , fn ) の並べ替えになっており、(e1 , . . . , em+1 , fm+2
, . . . , fn′′ ) が基底になることから帰納法が進む。
′′
問 11.6. 別解において、(e1 , . . . , em+1 , fm+2
, . . . , fn′′ ) が基底であるのは何故か。

Remark 4. 無限次元ベクトル空間の場合にも、選択公理なるものを仮定すると、基底の存在と「個数」の一定性を示すことができる。集合の濃度を学べば、その良い練習問題である。

例 11.5.

(i) 行列単位の集まり {Ej,k } (を一列に並べたもの) は Mm,n (K) の基底。とくに、dim Mm,n (K) = mnである。

(ii) 基本ベクトル (ej ), (t ej ) は Kn , t Kn の基底。とくに、dim Kn = dim t Kn = n である。
(iii) 初期条件 (x0 , x1 , · · · , xn−1 ) = (δj,k )0≤k<n で定められる c 漸化式の解を δj (j = 0, 1, · · · , n − 1) で表せば、δ , δ , · · · , δは CN の基底。とくに dim CN = n である。
0

1

n−1

c

c

問 11.7. (♯) 上の例をすべて確かめよ。
定理 11.6. n 次元ベクトル空間 V において、一次独立なベクトルの集まりを v1 , · · · , vm とすると、m ≤ n
であり、一次独立な v1 , · · · , vn が V の基底となるための必要十分条件は m = n である。とくに、有限次元
ベクトル空間 V の部分空間 W は有限次元であり*70 、不等式 dim W ≤ dim V が成り立つ。

Proof. 補題 9.3 とそれに続く命題の証明を繰り返すだけ。
問 11.8. 複素ベクトル空間 V は、スカラー倍の範囲を実数に限定することで実ベクトル空間と思える。V が有限次元であるとき、実ベクトル空間としての次元は 2 dim V である。これを dimR V = 2 dim V のように書く。とくに dimR C = 2 である。

ここで、一次独立性の概念を部分空間の集まりに拡張しておこう。まず部分空間の集まり {Vi }1≤i≤r(Vi ̸= {0}) に対して、v1 + · · · + vr (vj ∈ Vj ) の形のベクトル全体を∑r

i=1 Vi = V1 + · · · + Vr という記号で表す。これも部分空間である。次に {Vi }1≤i≤r が一次独立であるとは、

v1 + · · · + vr = 0 (vi ∈ Vi ) =⇒ v1 = · · · = vr = 0となること。この性質は Vi ∩ (∑j̸=i Vj ) = {0} (i = 1, . . . , r) と言い換えられる*71 。ベクトルの集まり {v }i(vi ̸= 0) が一次独立であることは、１次元部分空間の集まり {Kvi } が一次独立であることに他ならない。
ベクトル空間 V が部分空間 Vi (1 ≤ i ≤ r) に直和分解されるとは、{Vi } が一次独立で、V = V1 + · · · + Vr
*70 このことは決して当たり前ではないのだが、当然のごとく扱う本の多いこと。
*71 集合算の場合と異なり分配法則が成り立たないので、Vi ∩ Vj = {0} (i ̸= j) といった条件に置きかえることはできない。

44

であること。この状況を V = V1 ⊕ · · · ⊕ Vr のように表記する*72 。直和分解が与えられると、各直和成分 Viの基底を用意して、それぞれを i = 1, · · · , r の順番に並べたものは全体の基底となる。これを直和分解に合わせた基底と呼ぶ。
問 11.9. 上の言い換えを示せ。また V = V1 + V2 + V3 かつ Vj ∩ Vk = {0} (j ̸= k) であるが、直和分解にならない例を作れ。

線型写像
ベクトル空間 V からベクトル空間 W への写像 ϕ : V → W が線型 (linear) であるとは、

ϕ(v + v ′ ) = ϕ(v) + ϕ(v ′ ),ϕ(αv) = αϕ(v)が成り立つこと。一次結合を一次結合に移す写像と言ってもよい。２つの線型写像の合成は再び線型写像となる。線型写像においては、関数記号に由来する括弧を省略して ϕ(v) = ϕv のような表記がしばしば使われる。
線型写像 ϕ の核と像を ker ϕ = {v ∈ V ; ϕ(v) = 0}, ϕ(V ) = {ϕ(v); v ∈ V } で定める。それぞれ、V , W の部分空間である。
命題 11.7. 線型写像 ϕ について、ker ϕ = {0} であることと ϕ が単射であることは同値である。

Proof. 実際、ϕ(v) = 0 となる 0 ̸= v ∈ V があれば、ϕ(v) = ϕ(0) となって ϕ は単射ではない。一方、
ϕ(v) = ϕ(v ′ ) とすると、ϕ(v − v ′ ) = 0 より v − v ′ ∈ ker ϕ がわかるので、ker ϕ = {0} ならば v = v ′ である。
ベクトル空間 V からベクトル空間 W への線型写像全体を L(V, W ) で表せば、L(V, W ) は、次の和とス
カラー倍でベクトル空間となる。

(φ + ψ)(v) = φ(v) + ψ(v),(αϕ)(v) = αϕ(v).

例 11.8. 行列 A ∈ Mm,n (K) を左から掛けることで、線型写像 [A] : Kn → Km が得られる。逆に Kn から

Km への線型写像はこの形である。さらに、この対応で、行列の和と線型写像の和、行列のスカラー倍と線型写像のスカラー倍、行列の積と写像の合成がうつりあうこと、すなわち[A + B] = [A] + [B],[λA] = λ[A],[AB] = [A] ◦ [B]がわかる。ということで、Mm,n (K) を L(Kn , Km ) と同一視することが多い。
ベクトル空間 V に対して、V のベクトルを横に m 個並べたもの全体 V m は、和とスカラー倍を(v1 , · · · , vm ) + (w1 , · · · , wm ) = (v1 + w1 , · · · , vm + wm ),λ(v1 , · · · , vm ) = (λv1 , · · · , λvm )とすることでベクトル空間となる。これを V の多重ベクトル空間 (multiple vector space) と呼ぶ*73 。

*72 これは本来の直和記号の乱用ではあるが、よく使われる。
m
*73

K

は、本来、行ベクトルを表すべきであった。世間の無理に道理を引っ込める理由もなく、あえて記法の矛盾を放置する。放置
したくない場合は、V ⊕m とでも書く。

45

定義 11.9. 多重ベクトル v = (v1 , . . . , vm ) ∈ V m と線型写像 ϕ : V → W あるいは行列 A = (aij ) ∈Mm,n (K) との積 ϕv ∈ W m , vA ∈ V n をそれぞれ
ϕv = (ϕ(v1 ), . . . , ϕ(vm )),vA = (∑

vi ai1 , . . . ,i∑vi ain )iで定める。ただし、vA の右辺では、ベクトル v のスカラー倍を λv = vλ のように書いた。
命題 11.10. 二つの積 ϕv, vA は分配法則と次の三種類の結合法則をみたす。

(i) 線型写像 ϕ : V → W , φ : W → X に対して、φ(ϕv) = (φϕ)v.
(ii) 行列 A ∈ Mm,n (K), B ∈ Mn,l (K) に対して、(vA)B = v(AB).
(iii) 線型写像 ϕ : V → W と行列 A ∈ Mm,n (K) に対して、(ϕv)A = ϕ(vA).
これにより、いずれの場合も括弧を省いて φϕv, vAB, ϕvA のように書くことが許される。
問 11.10. これを確かめる。また、一般結合法則が成り立つことを φϕvAB について確かめよ。
問 11.11. 一般の写像 ϕ : V → W に対しても、ϕ(v1 , · · · , vm ) = (ϕ(v1 ), · · · , ϕ(vm )) と定める。このとき、結合法則 (ϕv)A = ϕ(vA) が成り立つことと ϕ が線型であることは同値である。
例 11.11. 多重ベクトル v = (v1 , · · · , vm ) ∈ V m を列ベクトル x ∈ Km = Mm,1 (K) に左から掛けることで、線型写像 [v] : Km → V をえる。すなわち、




x1
 
[v] : x =  ...  7→ vx = x1 v1 + · · · + xm vm ∈ V.
xm
逆に Km から V への線型写像はこの形である。
この対応で、{v1 , · · · , vm } が一次独立であることと [v] が単射であることは同値であり、V = ⟨v1 , · · · , vm ⟩であることと [v] が全射であることも同値。とくに、v = (v1 , · · · , vm ) が基底であることと [v] が全単射であることが同値。
問 11.12. (♯) これをチェック。v = (v1 , · · · , vn ) が V の基底であれば、ϕv = 0 =⇒ ϕ = 0、vA = 0 =⇒A = 0。
問 11.13. 例 11.8 と例 11.11 の記号は整合的である。すなわち、v と行列 A ∈ Mm,n (K) の積に関して、[v] ◦ [A] = [vA] が Kn から V への写像として成り立つ。
線型写像 ϕ : V → W で全単射であるものを線型同型写像 (linear isomorphism) 略して同型写像 (isomor-

phism) という。同型写像については、その逆写像も線型である。同型写像が存在する２つのベクトル空間は同型である*74 (isomorphic) といい、V ∼= W のように表記する。
問 11.14. (♯) 同型写像の逆写像も線型であることを確かめよ。
例 11.12. 転置写像により、Mm,n (K) と Mn,m (K) は同型である。とくに、Kn と t Kn は同型である。

*74 同型写像を通じて、ベクトル空間の構造が同一であることに注意。

46

t m
例 11.13. 複素数列 c = (c1 , · · · , cn ) に対して、c 漸化式の解空間 CNへの線型写像 ϕ を
c から Cϕ((xk )k≥0 ) = (x0 , x1 , · · · , xm−1 ) で定めると、ϕ が単射 ⇐⇒ m ≥ n, ϕ が全射 ⇐⇒ m ≤ n である。とくに、ϕ が全単射 ⇐⇒ m = n となる。
例 11.14 (テイラー展開). T : C[[t]] ∋その逆写像 CN ∋ (ak ) 7→∑∑

k ak tk

7→ (k!ak )k≥0 ∈ CN は同型写像 (テイラー写像とよぼう) で、

ak kk≥0 k! t ∈ C[[t]] はテイラー級数を作ることに他ならない。
また、T による C0 [[t]] の像は T C0 [[t]] = {(ak ) ∈ CN ; lim sup |ak /k!|1/k < ∞} で特徴づけられる。

定理 11.15. ２つの有限次元ベクトル空間 V , W が同型であるための必要十分条件は、その次元が一致すること。とくに、n 次元ベクトル空間はすべて Kn と同型である。また、同型写像 ϕ : Kn → V と V の基底

e = (e1 , · · · , en ) との間には、関係 ϕ = [e] すなわち ϕ(x) = ex (x ∈ Kn ) により一対一の対応がある。
Proof. ベクトル空間 V の基底 (e1 , · · · , en ) を用意すると、[e] : Kn → V は同型写像である。逆に、同型写
像 ϕ : Kn → V に対して、e = (ϕ(δ1 ), · · · , ϕ(δn )) は、V の基底であり、ϕ = [e] となる。また、同型写像

φ : V → W があれば、(φ(e1 ), · · · , φ(en )) は、W の基底となるので、dim V = n = dim W である。
例 11.16. 例 11.11 で与えた対応により、L(Km , V ) と V m は自然な形で同型であるので、以後 V m =L(Km , V ) の如く扱う。すなわち、v = [v] とみなす。とくに m = 1 の場合、V = L(K, V ) は、ベクトルv ∈ V と線型写像 K ∋ λ 7→ λv ∈ V の同一視を意味する。ベクトルもまた線型写像。
さて、V の基底 e = (e1 , . . . , en ) が与えられると、各ベクトル v ∈ V は v = x1 e1 + · · · + xn en のように表され、この表し方は一つしかない。この係数の集まり (xj ) を、基底 e に関する v の成分という。基底の定
める同型写像 e = [e] : Kn → V を使えば、




 
x1
x1
 
 
v = e  ...  ⇐⇒  ...  = e−1 vxnxnということである。
別の基底 f = (f1 , . . . , fn ) を用意し、最初の基底 e に関する fj の成分を (pij )1≤i≤n とすれば、f =∑∑( i pi1 ei , . . . , i pin ei ) である。この関係式は、行列 P = (pij ) を使って、f = eP と表される。同様に、基底 f に関する ej の成分を (qij ) とすると、行列 Q = (qij ) により e = f Q と表される。P, Q を基底取替行
列 (change-of-basis matrix) という。n × n 行列と付随する線型写像 Kn → Kn を同一視すれば、P = e−1 f ,Q = f −1 e となるので、P と Q は互いに逆行列の関係にあることがわかる。さらに、e, f に関する v の成分
を縦にならべた列ベクトルをそれぞれ x, y ∈ Kn とすれば、ex = v = f y より、x = e−1 f y = P y あるいは

y = f −1 ex = Qx = P −1 x という２つの成分表示の間の関係 (一種の座標変換 ) を得る。
線型写像 ϕ : V → W と V , W の基底 e = (ej )1≤j≤n , f = (fk )1≤k≤m に対して、行列 A ∈ Mm,n (K) を、

ϕ(ek ) =∑aj,k fj ⇐⇒ (ϕ(e1 ), · · · , ϕ(en )) = (f1 , · · · , fm )A ⇐⇒ ϕe = f A

で定めると、次の可換図式が成り立つ。すなわち、[A] = f −1 ϕe である。これを 線型写像 ϕ の基底 e, f に47

関する行列表示 *75 (matrix representation) と呼ばれる。
ϕ

V −−−−→
x

e

W
x
f


Kn −−−−→ Km[A]

問 11.15. 上の可換図式の意味を推測し、L(V, W ) ∼= Mm,n (K) を示せ。
行列の場合の結果 (命題 9.5 ＝ほぼ掃き出し定理) を言いかえるか、そこでの直接証明を繰り返すことで、次がわかる。
定理 11.17. 有限次元ベクトル空間の間の線型写像 ϕ : V → W について、dim ϕ(V ) = dim V − dim ker ϕ.
とくに、ϕ が全射であるための必要十分条件は dim W = dim V − dim ker ϕ である。
系 11.18. dim V = dim W < ∞ のとき、次は同値。

(i) ϕ は単射 (ker ϕ = {0})。
(ii) ϕ は全射 (W = ϕ(V ))。
(iii) ϕ は全単射。
問 11.16. (♯) これを確かめよ。
以上の基底を通じた線型写像と行列の間の対応はきわめて形式的なものなので、各自、必要に応じて確かめて使えればよい。必要でないかも知れないし、証明とかは敢えて授業で取り上げるほどのものでもない。

12 線型作用素
ここでは V = W とする。この場合の線型写像は、とくに、線型変換 (linear transformation) あるいは線型作用素 (linear operator*76 ) と呼ばれる*77 。線型変換のほかに一次変換という言い方も一般的である*78 。
以下では、とくにこだわりなく何れをも使うことにする。また、ベクトル空間 V における線型作用素全体をL(V ) で表し、それに応じて行列の方も Mn,n (K) = Mn (K) と書くことにしよう。これのありがたいところ
は、写像の合成＝積、が自由に行えること。以下において、V における恒等写像 (identity map) を IV ある
いは略して I と書くことにする。
線型作用素の行列表示には、基底は V のそれ e = (e1 , · · · , en ) を一つ用意しておけばよいことにまず注意する。対応 L(V ) ∋ ϕ 7→ [e]−1 ϕ[e] ∈ Mn (K) は、ベクトル空間としての同型を与えるのみならず、積の構造も保つ：([e]−1 φ[e])([e]−1 ψ[e]) = [e]−1 (φψ)[e] (φ, ψ ∈ L(V )).

*75 representation の訳ということで行列表現とも呼ばれるが、ここでの意味合いは表示といったところ。
*76 operator の訳語としては、作用素と演算子が同程度に使われる。前者は数学関係者に、後者はそれ以外で好まれるようであるが、どちらも硬すぎる。もっと日本語らしく「働き」と呼べぬものか。
*77 両者の使い分けであるが、変換の方は移されるものが主役で、作用素の方は作用素自体に注目している印象がある。例：座標変換と微分作用素、積分変換と積分作用素。
*78 統一がとれていないのは、連立一次方程式という言い方に引きづられたせいか。すべて線型でよいようにも思うが、習慣の力は強い。なお、線型という文字の代わりに線形を使うのが近年の風潮であるが、漢字本来の意味からすれば、線型が適切であろう。ちなみに中国語では線性という。型でもまだ具象に引きづられていると見たのであろうか。それとも、
・・・。

48

例 12.1 (回転の行列). 平面の幾何ベクトルからなるベクトル空間 V において角度 θ の回転を表す変換 ϕ を考えると、その幾何学的意味から、R は V の一次変換である。V における基準的な基底（正確には、正規直
交基底という、§ 13 参照) (e1 , e2 ) を取ってくると、

ϕ(e2 ) = − sin θe1 + cos θe2

ϕ(e1 ) = cos θe1 + sin θe2 ,となるので、その表現行列は、R(θ) = [e]

−1

(
cos θ
ϕ[e] =sin θ)− sin θ.
cos θ

問 12.1. (♯) n 次以下の多項式の作るベクトル空間における線型作用素 ϕa : p(t) 7→ p(t + a) の基底

1, t, · · · , tn に関する表現行列 Sa を求め、Sa Sb = Sa+b を確かめよ。ここで、a, b はスカラーを表す。
冪級数と数列の線型代数をもう少し詳しく見ておこう。まず、形式的冪級数の作るベクトル空間 K[[t]] であるが、級数としての積を次のように定める。




∞
∑

(
j

aj t

j=0

∞
∑

)
yk t

k

=

∞ ( ∑
∑

)
xj yk tl .

l=0 j+k=lk=0

この級数としての積は、交換法則をはじめ、結合法則、分配法則が成り立ち、代数学の用語で言うところの環(ring) になっている。
問 12.2. 結合法則を確かめよ。
命題 12.2. 形式的冪級数環 K[[t]] において、
実際、逆元

∑

∞
∑

ak tk が逆元をもつための必要十分条件は、a0 ̸= 0 である。

k=0k
k xk t の係数は、次を x0 , x1 , x2 , · · ·について順に解いていけば定められる。

a0 x0 = 1,a0 x1 + a1 x0 = 0,a0 x2 + a1 x1 + a2 x0 = 0,..
.
例 12.3. 複素数 λ ∈ C に対して、形式的冪級数 1 + λt + λ2 t2 + · · · は、

(1 − λt)(1 + λt + λ2 t2 + · · · ) = (1 + λt + λ2 t2 + · · · )(1 − λt) = 1
1をみたす。このことから 1 + λt + λ2 t2 + · · · = 1−λtという表記が正当化される。

また、eλt =

∑∞

1 k
λt µt
= e(λ+µ)t すなわち、
k=0 k! t を形式的冪級数と思うと、e e

)( ∞
)
∞
∑
∑1
1 n
l
t
t =
t
k!
l!
n!
n=0

(∞
∑ 1
k=0

k

l=0

であることが二項定理からわかるので、e−λt は eλt の逆元である。

∑

形式的冪級数環 K[[t]] における微分 (作用素) D : K[[t]] → K[[t]] を D(で定めると、D(f g) = (Df )g + f (Dg) を満たす (Leibnitz rule)。

49kk≥0 ak t ) =∑k≥0 (k + 1)ak+1 tk例 12.4. テイラー写像 T : C[[t]] → CN は、微分 D : C[[t]] → C[[t]] とずらし作用素 (shift operator)

S : CN → CN ((Sa)k = ak+1 ) の間を取り持つ*79 :T
C[[t]] −−−−→ CN




Dy
yS.

C[[t]] −−−−→ CNTnn−1− · · · − cn I) と微分方程式の解空間 ker(Dn − c1 Dn−1 −とくに、c 漸化式の解空間 CN
c = ker(S − c1 S

· · · − cn I) は、T により互いに移りあう。とくに、dim ker(Dn − c1 Dn−1 − · · · − cn I) = n である。
また、S(CN ) ⊂ CN であることと初期条件に注意して、S の CN への制限を基底 (δ , · · · , δ) に関して
c

c

0

c

表せば、



(Sδ0 , · · · , Sδn−1 ) = (δ0 , · · · , δn−1 )C,

0


0

C=
 ...

0
cn

0

1

0

0
..
.

1
..
.

0

...
...

cn−1

n−1

..
..

.

.
0
c2







0

1

c1

となり、T −1 δj ∈ ker(Dn − c1 D n−1 − · · · − cn I) のみたすべき初期条件は、(T −1 δj )(k) (0) = δj,k (0 ≤ j, k ≤n − 1) である。行列 C を c 漸化式の連れ行列 (companion matrix) と呼ぶ。
問 12.3. 行列 C の形および det(tIn − C) = tn − c1 tn−1 − · · · − cn を確かめよ。

∑

λk k
λt µt
= e(λ+µ)t がわかる。そk k! t ∈ C∞ [[t]] とおくと、二項定理から e e
こで、C[[t]] における線型作用素 Qλ を Qλ (f (t)) = eλt f (t) で定めると、Qλ Qµ = Qλ+µ が成り立つ。 とく−1に、Q−1
λ = Q−λ である。さらに Leibnitz rule から、DQλ = Qλ D + λQλ 、すなわち Qλ DQλ = D − λI
m
m−1
m
λt
m−1

次に、λ ∈ C に対して、eλt =がわかる。このことと、ker D= ⟨1, t, · · · , t

D ker(D − λI)mm⊂ ker(D − λI)′ば、ker(D − µ I) ∩ ker(D − λI)m⟩ から、ker(D − λI)= e ⟨1, t, · · · , tにも注意。さらに、ker(D − µI) ∩ ker D′′m⟩ もわかる。

= {0} (µ ̸= 0) を Qλ で移せ′= {0} (λ ̸= µ )、すなわち、D − µ I (λ ̸= µ ) の ker(D − λI)m への制限は単射的である。
補題 12.5. 互いに異なる複素数の列 λ1 , · · · , λr に対して、部分空間の集まり eλ1 t C[t], · · · , eλr t C[t] は独立である。

Proof. 実際、eλ1 t p1 (t) + · · · + eλr t pr (t) = 0 (pj (t) ∈ C[t] は mj 次式) とすると、D − λI が互いに交換することから、

0 = (D − λ1 I)1+m1 · · · (D − λr−1 )1+mr−1 (eλ1 t p1 (t) + · · · + eλr t pr (t))= (D − λ1 I)1+m1 · · · (D − λr−1 )1+mr−1 eλr t pr (t).
ここで、D − λ1 I, · · · , D − λr−1 I が ker(D − λr I)1+mr ∋ eλr t pr (t) を不変にし、かつその上で単射的である
ことから、eλr t pr (t) = 0 がわかる。
系 12.6. {eλt tl ; λ ∈ C, l ≥ 0} は C[[t]] で一次独立。
*79 T intertwines D and S の訳。T を intertwiner という。取り持ちであるか。動詞に動詞を重ねて動詞を作る、わかるか。

50多項式 tn − c1 tn−1 − · · · − cn−1 t − cn を (t − λ1 )m1 · · · (t − λr )mr と因数分解すると、

ker(D − λ1 I)m1 + · · · + ker(D − λr I)mr ⊂ ker(Dn − c1 Dn−1 − · · · − cn I)であるが、両者の次元が一致するので、等しいことがわかる。したがって、{eλj t tl /l!; 1 ≤ j ≤ r, 0 ≤ l < mj }を並べたものが ker(Dn − c1 D n−1 − · · · − cn I) の基底となる。特定の j のところを抜き出せば、D(e , e t, · · · , e tλtλtλt m−1/(m − 1)!) = (e , e t, · · · , e tλtλtλt m−1/(m − 1)!) 



λ



0

1
λ

..

.

..

.

0




.
1

λ

また、漸化式の解空間 CN
c の基底として、(
ej,l =k!
λk−ll!(k − l)! j),

1 ≤ j ≤ r, 0 ≤ l < mjk≥0を得る*80 ので、

(Se1 , · · · , Ser ) = (e1 , · · · , er ) 0

λ1 Im1 + Nm1
..


,

.

0

Sej = (Sej,0 , · · · , Sej,mj −1 ).

λr Imr + Nmr

ただし、Nm は、つぎのような m 次正方行列を表す。


Nm = 



0

0

1
0

..

.

..

.

0






.
1

0

かくして、連れ行列 C の固有多項式が tn − c1 tn−1 − · · · − cn−1 t − cn であることの別証明も得られた。
微分方程式と差分方程式、難しきは差分なれど、線型の交わりの深さよ。
例 12.7. n = 2 の場合の結果を詳しく書いておこう。c = (a, b) (b ̸= 0) とおくと、漸化式、微分方程式はそれぞれ

xk+2 = axk+1 + bxk ,dd2
f (t) = a f (t) + bf (t)dt2dtのようになる。固有多項式 x2 − ax − b が重解 (重根) をもつかどうかで分けて扱う。

(i) 重根をもたない場合 (a2 + 4b ̸= 0) 、その根を λ ̸= µ とすれば、一般解は
xk = αλk + βµk ,f (t) = αeλt + βeµt .

(ii) 重根の場合 (a2 + 4b = 0) 、λ = a/2, m = 2 に注意すれば、a ̸= 0 のときの一般解がxk = (α + βk)λk ,f (t) = (α + βt)eλt .

*80 λj = 0 のときは、ej,l = δl (l = 0, 1, . . . , mj − 1) と解釈する。

51

問 12.4. (♯) これを確かめよ。

直和と射影分解
直和分解の内容を作用素の言葉で表現してみよう。直和分解 V = V1 ⊕ · · · ⊕ Vr において、V のベクトルv は、v = v1 + · · · + vr (vi ∈ Vi ) という表示をもち、しかも表示の仕方はひと通りしかない。このことから、v に対して、その Vi 成分 vi を取り出す写像 v 7→ vi は、V から Vi の上への線型写像を定める。今、各Vi は V の部分空間であるから、この写像を V から V への作用素 Ei と思うことができる。作用素としてのEi は、Ei vi = vi (vi ∈ Vi ) となるので、Ei2 = Ei をみたす。一般に、E 2 = E となる線型作用素を射影*81(projection) とよぶ。上で導入した射影 Ei は、Ej vi = 0 (j ̸= i) となることから、代数関係 Ei Ej = δi,j Ei
をみたす。さらに、v = E1 v + · · · + Er v (v ∈ V ) であることから、E1 + E2 + · · · + Er = IV もわかる。
逆に、V における射影の集まり {Ei }1≤i≤r (ただし Ej ̸= 0) が Ei Ej = δi,j Ei を満たせば、部分空間の集
まり {Vi = Ei V } は一次独立となり、さらに E1 + · · · + Er = IV もみたせば、V = V1 ⊕ · · · ⊕ Vr がわかる。
このような射影の集まりを IV の射影分解 (resolution) と呼ぶことにすれば、V の直和分解と IV の射影分解が一対一に対応することがわかる。
例 12.8. ２個の射影による分解を詳しく見ておこう。この場合は、IV = E1 + E2 , E12 = E1 , E22 = E2 ,E1 E2 = E2 E1 = 0 が必要な関係式であるが、このうち、E12 = E1 (あるいは E22 = E2 ) があれば、E2 = IV − E1 と置くことで、残りの関係式がすべて出てくる。この意味で、２個の場合の分解は、一つの射影を与えることと同等の内容である。
問 12.5. V における射影作用素 E に対して、(I − E)V = ker E である。
次に、行列の対角化に相当することを作用素 (変換) の言葉で表現してみよう。そのために必要な概念と言葉をさらにいくつか補充する。まずは固有値と固有ベクトル。線型作用素 ϕ : V → V とスカラー λ に対して、ベクトル方程式 ϕv = λv が自明でない解 0 ̸= v ∈ V もつとき、λ を ϕ の固有値とよび、そのときの自明でな
い解 v を固有ベクトルという。また、固有値 λ に付随した固有空間を Vλ = ker(ϕ − λI) = {v ∈ V ; ϕv = λv}で定める。
問 12.6. (♯) C[[t]] における微分作用素 D は、勝手な複素数 λ を固有値としてもち、その固有空間は Ceλtである。
さらに、部分空間 W ⊂ V が、ϕ で不変 (invariant) であるとは、ϕ(W ) ⊂ W となることと定める。この場合、ϕ を W に制限したものが W での線型変換 (W から W への線型写像）を引き起こすことに注意。
固有空間 Vλ は不変部分空間であり、異なる固有値に属する固有空間の集まりは一次独立となる。また、行列の場合の対角化可能条件は、V が固有空間の直和に分解されることと言い換えられる。行列と同様、線型変換においても、この条件は多くの場合に成り立つのであるが、そうならない場合でも、不変部分空間への直和分解を考えることは、線型変換を調べる上で重要な手がかりを与えてくれる。不変部分空間という窓を通じて、線型変換全体ではなくそのうちの興味ある部分を取り出してみることが可能、といった仕組みである。
問 12.7. 以上の固有空間に関する主張を行列の場合の証明 (§10) を参考に確かめよ。

*81 ここでは、射影の記号として E を使う。行列単位あるいは単位行列の記号と混同しないように注意。

52

命題 12.9. 不変部分空間 W に対して、その基底 (e1 , · · · , em ) を含むような V の基底 e = (e1 , · · · , en ) を用意する (m = dim W < n = dim V ) と、不変性 ϕ(W ) ⊂ W により、[e]−1 ϕ[e] =

(
A

0

)
∗
,
B

A ∈ Mm (K), B ∈ Mn−m (K).

逆に、行列 [e]−1 ϕ[e] ∈ Mn (K) が、上記のような三角型ブロックで表わされるならば、{e1 , · · · , em } の一次結合全体 ⟨e1 , · · · , em ⟩ は不変部分空間となる。
命題 12.10. 部分空間 W の基底 e′ = (e1 , · · · , em ) を用意すれば、W が ϕ で不変のとき、ϕe′ = e′ A となる行列 A ∈ Mm (K) が存在する。逆にこのような行列 A があれば、W は ϕ 不変である。
命題 12.11. 線型変換 ϕ : V → V に対して、不変部分空間による直和分解 V = V1 ⊕ · · · ⊕ Vr があると、その直和分解に合わせた基底に関して ϕ を行列表示したものは





0

A1
..

.

0





Ar

のように対角型ブロック行列で与えられる。逆に、このような対角型ブロック表示を与える基底があれば、各ブロックごとの構成要素の一次結合全体 Vi は不変部分空間となり、V は {Vi } の直和に分解される。
問 12.8. 以上３つの命題を確かめよ。
最後に、不変部分空間による直和分解を射影の言葉で言い換えておこう。２つの作用素 φ, ψ : V → V が交換する (commute) あるいは可換である (commutative) であるとは、φψ = ψφ となること。
命題 12.12. 射影 E に対して、部分空間 EV および (I − E)V が ϕ 不変であるための必要十分条件は、Eと ϕ が交換すること。
問 12.9. これを確かめよ。

確率行列
３点間の確率的移動について考える。点１にいたものが、次に点１，２，３に移動する確率を a1 , a2 , a3 とする。同様に点２、点３からの移動確率をそれぞれ b1 , b2 , b3 , c1 , c2 , c3 としよう。ある時点で点１，２，３にいる確率を x, y, z とすれば、次の時点での存在確率分布は

 x
T y  ,z

a1
T = a 2
a3

b1
b2
b3


c1
c2 
c3

となる。このような行列 T を確率行列 (stochastic matrix) と呼ぶ。時間の経過とともに確率分布がどのように変化するかを、行列 T の対角化の観点から調べてみよう。状況設定から、

(

1 1

)

(

1 T = 1 1

1

)

53

   1
1⇐⇒ t T 1 = 1
11となるので、t T は 1 を固有値として持つ。したがって、系 10.2 により、1 は T の固有値でもある。以下、簡単のために、a1 = b2 = c3 = 0 とし、a2 = a, b3 = b, c1 = c とおいて、その固有ベクトルを求めると、




 

0
1−b
c
bc − b + 1
bc − b + 1 a0
1 − c  ac − c + 1  =  ac − c + 1 
1−ab0
ab − a + 1
ab − a + 1となり、固有値 1 の固有空間への射影（作用素）で T と可換なものとしてbc − b + 1 (1
 ac − c + 1  1 1
E=
ab + bc + ca − a − b − c + 3
ab − a + 1)
1 .

をとることができる。（係数は E 2 = E となるように調整。）
そこで、２次元不変部分空間 (I3 − E)R3 = ker E = {x + y + z = 0} の基底として、


1 0 ,
−1




0
−1
1

をとると、

 
 

0
1
1
T  0  = −c  0  + (1 − a − c) −1 ,
1
−1
−1


 
 

0
1
0
T −1 = (b + c − 1)  0  + (c − 1) −1
1
−1
1


となって、そこでの [T ] の表示行列は

   
101
T  0  T −1 =  0
−1
1
−1


0 (
−c
−1
1−a−c
1

b+c−1
c−1

)

で与えられる。その固有値の情報は

t+c
1−b−c
= t2 + t + ab + bc + ca − a − b − c + 1
a+c−1 t+1−cに集約されるので、σ = ab + bc + ca − a − b − c + 1 から読み取れる。ここで、{ab + bc + ca − a − b − c + 1; 0 ≤ a, b, c ≤ 1} = [0, 1]
および、最大値 σ = 1 を取る点は、a = b = c = 1 または a = b = c = 0 であり、最小値 σ = 0 を取る点は、{0, 1} ⊂ {a, b, c} である。
最大値に対応する確率行列は巡回置換に対応し、最小値をとるのは互換に相当する。0 < σ < 1/4 のときの固有値は実数で、(−1, −1/2) と (−1/2, 0) の間に一つずつある。1/4 < σ < 1 のときは、互いに共役な絶対値が 1 より小さい複素数が固有値。最後に、固有値 −1/2 が重なっているσ=1⇐⇒ (a − 1/2)(b − 1/2) + (b − 1/2)(c − 1/2) + (c − 1/2)(a − 1/2) = 0
4のときは、(1/2, 1/2, 1/2) を頂点とし (1, 1, 1) 方向に延びた円錐を表す*82 。このうち対角化可能であるのは、

(

−c
1−a−c

b+c−1
c−1

)

(
=

−1/2
0
0
−1/2

)

*82 σ を (a, b, c) の関数とみたとき、点 (1/2, 1/2, 1/2) は (+, −, −) 型の鞍点になっている。例 15.4 参照。

54すなわち、頂点のみ。それ以外は、固有値 −1/2 の対角化できない２次行列であるから、基底を取り替えて、

(
)
−1/2
1
0
−1/2
という表示を得る。したがって、

(

−1/2
1
0
−1/2

)n

(
(−1/2)n=0n(−1/2)n−1(−1/2)n)→ 0 (n → ∞)に注意すれば、0 < σ < 1 のとき、0lim  a
n→∞
1−a



n
1−b
c
bc − b + 1 (1
 ac − c + 1  1
0
1 − c =ab + bc + ca − a − b − c + 3b0
ab − a + 1

1

)
1 .

これは、初期分布 t (x, y, z) のとり方に係わらず、時間が経過すると、確率分布bc − b + 1
1
 ac − c + 1 
ab + bc + ca − a − b − c + 3
ab − a + 1に急速に近づくことを意味する。
問 12.10. (♯) 細部を検証せよ。また、c = 1/2, σ = 2/9 の場合を詳しく調べよ。
問 12.11. ３次の確率行列で、すべての固有値が有理数で互いに異なるものを具体的に一つ作れ。

Remark 5. 同様の結果が、正成分をもつ正方行列について広くなりたつ (Perron-Frobenius の定理)。

13 内積空間
ここからは純粋の代数（＝等号の数学）から離れることになるが、現代物理の根幹をなす量子論を定量的に記述する上でも欠かせない内積の数学について、その基礎的な部分を見ていこう。以下、数の範囲としてはK = R または C のいずれかとし、C における複素共役を z のように表す。K 上のベクトル空間 V における内積 (inner product) とは、２つのベクトル v, w ∈ V に数 (v|w) ∈ K を対応させる関数で、以下の条件を満たすものをいう。

(i) (v|w) は w について線型。
(ii) (v|w) = (w|v).
(iii) (v|v) ≥ 0 であり (正値性)、(v|v) = 0 となるのは v = 0 の場合に限る (定値性)。
(i) と (ii) から、内積 (v|w) は v について共役線型*83 (conjugately linear) であることがわかる。
内積が指定されたベクトル空間を内積空間 (inner product space) と称する。
問 13.1. 複素ベクトル空間の場合に、内積の性質 (ii), (iii) を、(ii)’ (v|w) は v についても線型、(iii)’(v|v) ≥ 0、で置き換えると、(v|w) = −(w|v) (v, w ∈ V ) がしたがう。

*83(v ′ + αv|w) = (v ′ |w) + α(v|w) が成り立つこと。反線型 (anti-linear) ともいう。

55

ここで、行列に対する操作で残っていたものを説明しておこう。行列 A ∈ Mm,n (C) に対して、その複素共役 (complex conjugate*84 ) A ∈ Mm,n (C) を A = (aj,k ) で、エルミート共役 (Hermitian*85 conjugate)A∗ ∈ Mn,m (C) を A∗ = t A = t A で定める。AB = A B, (AB)∗ = B ∗ A∗ に注意。ついでに、n 次正方行列
A = (ajk ) の跡 (trace) が対角成分の和 tr(A) = a11 + a22 + · · · + ann であったことを思い出しておく。
例 13.1.

∑(i) 行列空間 Mm,n (K) の標準内積を (A|B) = tr(A∗ B) = tr(BA∗ ) = j,k aj,k bj,k で定める。
∑(ii) とくに、列ベクトル空間 Kn の標準内積は (v|w) = v ∗ w = j vj wj で与えられる。
例 13.2.

(i) 有界閉区間 [a, b] 上の複素数値連続関数全体のつくるベクトル空間 V において、∫ b(f |g) =f (t)g(t) dtaは V における内積を定める。

(ii) 多項式ベクトル空間 C[t] における内積を(f |g) =∫ ∞f (t)g(t)e−t /2 dt
2−∞

で定めることができる。
定理 13.3 (内積の不等式*86 ). 内積に関して、不等式 |(v|w)|2 ≤ (v|v)(w|w) が成り立ち、等号は {v, w} が一次従属の場合に限っておこる。

Proof. v, w のいずれかが零ベクトルの時に正しいことは明らかなので、v ̸= 0, w ̸= 0 の場合を考える。複素数 λ をパラメータとした等式(λv + w|λv + w) = |λ|2 (v|v) + λ(v|w) + λ(w|v)) + (w|w)
において、λ = −(w|v)/(v|v) を代入すると、右辺は (w|w) − |(v|w)|2 /(v|v) となる一方で、左辺は ≥ 0 であることから内積の不等式を得る。さらに内積の不等式で等号が成り立てば、左辺 = 0 より、w = −λvとなって、{v, w} は一次従属。逆に {v, w} が一次従属、すなわち v = αw または w = βv であれば、|(v|w)|2 = (v|v) (w|w) となることはすぐに分かる。
Remark 6. 証明をたどれば分かるように、内積の不等式自体は正値性だけから出る。
√
内積空間において、ベクトル v の大きさ*87 (magnitude) を ∥v∥ = (v|v) で定めると、∥αv∥ = |α| ∥v∥(α ∈ K) であり、内積の不等式から三角不等式 (triangle inequality) ∥v + w∥ ≤ ∥v∥ + ∥w∥ がしたがう。
*84 ラテン語の con (ともに) と jugum （くびき）に由来する。文法用語としては活用の意味もある。くだけて「芋づる式」であるか。
*85 フランスの数学者 Charles Hermite (1822–1901) が、実数と似た性質を行列に見い出したことにちなむ。英語では、はーみっ

しゃん、のように発音するのだが、これを嫌う人もいるようで、昔々、物理の先生が量子力学の授業で、エルミッチャン、エルミッ
チャンと連呼していたのが、今に懐かしい。
*86 通常、Cauchy-Schwarz の不等式あるいは Schwarz の不等式と呼ばれる。元々は数列あるいは積分についての不等式で、この二人以外にもいろいろな人たちが関係している。ということで、ここでは中立的な名称にしておく。ちなみに、この洒落た証明は
Schwarz によるものらしい。
*87 大きさの他に、長さ (length)、ノルム (norm) もよく使われる。高校でのように絶対値記号を流用することもあるが、ここでは混乱を避けるためにノルムの記号で表す。

56

問 13.2. 内積の不等式から三角不等式を、三角不等式から内積の不等式を、互いに導け。
実内積空間においては、余弦定理がなりたつように、２つのベクトルの成す角度 θ (0 ≤ θ ≤ π) を

cos θ =

(v|w)∥v∥ ∥w∥で定義する。この解釈に準じて、複素内積空間においても、(v|w) = 0 である２つのベクトルは直交するという言い方をする。内積空間の部分集合 S に対して、V の部分空間 S ⊥ を

S ⊥ = {v ∈ V ; (v|w) = 0 for all w ∈ S}で定める。定義から S ⊂ (S ⊥ )⊥ である。S が部分空間 W であるとき、W ⊥ を W の直交補空間 (orthogonal

complement) とよぶ。このとき、内積の正定値性から W ∩ W ⊥ = {0} が成り立つ。
W⊥W

問 13.3. (♯) S ⊥ が部分空間であることと S ⊂ (S ⊥ )⊥ および W ∩ W ⊥ = {0} を確かめよ。
零でないベクトルの集まり e1 , · · · , em は、(ej |ek ) = 0 (j ̸= k) であるとき直交系 (orthogonal system)、より限定的に (ej |ek ) = δj,k であるとき正規直交系 (orthonormal*88 system) という。大きさが 1 のベクト
ルを単位ベクトル (unit vector) と呼ぶ習慣に従えば、正規直交系とは、互いに直交する単位ベクトルの集まりに他ならない。正規直交系で基底になっているものを正規直交基底 (orthonormal basis) とよぶ。
直交系 e1 , · · · , em から正規直交系を作るのは簡単で、それぞれのベクトルを e1 /∥e1 ∥, · · · , em /∥em ∥ のように規格化 (normalization) すればよい。
例 13.4.

(i) ３次元幾何ベクトル空間において、直交座標系に付随した単位ベクトル i, j, k は正規直交基底。
(ii) Kn において、基本ベクトル {δj } は正規直交基底を成す。
(iii) t Cn において、fj = √1n (1, e2πij/n , e2πi2j/n , · · · , e2πi(n−1)j/n ) (j = 1, · · · , n) は正規直交基底をなす。
(iv) 閉区間 [0, 2π] の上で定義された連続関数の作る内積空間において、三角関数系√√{cos(nx)/ π, sin(nx)/ π; n = 1, 2, . . . }√に定数関数 1/ 2π を付け加えたものは正規直交系を成す。
問 13.4. (♯) 上の例の (iii), (iv) を確かめよ。

*88 normal は、様々な場面で「具合がよい」ぐらいの意味合いで使われる響きのよい言葉である一方で、情報に乏しい。その訳語である正規は、それに拍車をかけた権威付けの風合いまである。物理では orthonormal に直交規格化という訳を当てていて、こちらの方がまだしもながら、五十歩百歩といったところ。単位ベクトルに合わせた単位直交系 (orthounital) でよかったものを。

57

正規直交系 e1 , · · · , em があると、ベクトルを e1 , · · · , em の一次結合で表す際の係数が簡単に計算できる。
実際 v =∑m

j=1 λj ej と ek との内積を計算すれば、(ek |v) =n∑λj (ek |ej ) = λkj=1となるので、v =∑m

j=1 (ej |v)ej を得る。とくに v = 0 の場合は λk = 0 を意味するので、e1 , · · · , em の一次

独立性もわかる。また、この表示から、(w|v) =

m∑(w|ej )(ej |v)

および(v|v) =

j=1m∑|(ej |v)|2

j=1

もわかる。
次に e1 , · · · , em が部分空間 W ⊂ V の正規直交基底であったとしよう。ベクトル v ∈ V に対して、v⊥ = v −v⊥ ∈ W⊥∑j (ej |v)ej とおけば、(ek |v⊥ ) = (ek |v) −である。これは、v が W のベクトル∑∑j (ej |v)(ek |ej ) = 0 (1 ≤ k ≤ m) となることから、⊥のベクトル v ⊥ の和で書き表されること
j (ej |v)ej と Wを意味するので、W ∩ W ⊥ = {0} に注意すれば、V = W ⊕ W ⊥ が示された。
このことから、すべての有限次元内積空間 V が正規直交基底をもつことがわかる。実際、基底ではない正規直交系 e1 , · · · , em に対して、W = Ke1 + · · · + Kem に上の議論を適用すれば、v ̸∈ W であるベクトルに対して、0 ̸= v⊥ = v −∑(ej |v)ej ∈ W ⊥ に注意して em+1 = v⊥ /∥v⊥ ∥ とおくと、e1 , · · · , em , em+1 は正規直交系となる。以下、これを繰り返すと、V は有限次元であるから、いつかは基底に到達する。この正規直交基底を作るアルゴリズムを Gram-Schmidt の直交化 (Gram-Schmidt’ orthogonalization) という。もう少し限定的に、一次独立なベクトルの列 v1 , v2 , · · · があるとき、部分空間の増大列⟨v1 ⟩ ⊂ ⟨v1 , v2 ⟩ ⊂ ⟨v1 , v2 , v3 ⟩ ⊂ · · ·に上の方法を適用することで、正規直交系 e1 , e2 , · · · を、⟨v1 , · · · , vk ⟩ = ⟨e1 , · · · , ek ⟩ (k = 1, 2, · · · ) かつ

ek+1 がvk+1 − (e1 |vk+1 )e1 − · · · − (ek |vk+1 )ekの単位ベクトル化に一致するように、順次求めることができる。こちらをグラム・シュミットの直交化と呼ぶことも多い。

Remark 7. 実際の計算では、次のような直交系 f1 , f2 , · · · をまず求め、しかる後に ek = fk /∥fk ∥ と置く方が効率的である。むしろ、これをグラム・シュミットの直交化と呼ぶべきか。

fk+1 = vk+1 −k∑(fj |vk+1 )j=1(fj |fj )fj

以上をまとめて、以下の定理と定義を得る*89 。
定理 13.5. 有限次元内積空間 V においては、与えられた正規直交系にベクトルを何個か追加することで正規直交基底にすることができる。とくに、正規直交基底がつねに存在する。

*89 世間の教科書では、アルゴリズムの部分が必要以上に強調されていて、この大事な点がおろそかになっていることが多い。

58

定義 13.6. 内積空間 V の部分空間を W とする。ベクトル v ∈ V に対して、v − w ∈ W ⊥ となる w ∈ W を

v の W への正射影 (orthogonal*90 projection) とよぶ。正射影は、存在すれば一つしかない。実際、w′ ∈ W
をもう一つの正射影とすると、w − w′ = (v − w′ ) − (v − w) は W ∩ W ⊥ に属し、0 となる。

W⊥
v

v⊥

w

W

定理 13.7 (射影定理). 内積空間 V の有限次元部分空間 W に対して、V = W ⊕ W ⊥ のように直交分解される。すなわち、V のすべてのベクトルは W への正射影をもつ。具体的に、v ∈ V の W への正射影 w は、

W の正規直交基底 e1 , · · · , em を使って、
w=m∑(ej |v)ej
j=1と表示される (射影公式)。正規直交系のありがたさ。
系 13.8. 内積空間の有限次元部分空間 W に対して、(W ⊥ )⊥ = W が成り立つ。

Proof. v ∈ (W ⊥ )⊥ に対して、0 = (v⊥ |v) = (v⊥ |v⊥ ) より v⊥ = 0、すなわち、v =∑j (ej |v)ej ∈ W

である。

Remark 8. 上で述べた基本定理の証明に必要となる前提結果は基底の存在と次元の確定 (定理 11.4) のみで、したがって、内積空間についての多くは行列代数と独立に展開することができる。射影公式はまた、無限次元にまで拡張できて、とくに三角関数系の場合はフーリエ級数展開というものになる。

例 13.9. R3 の基底 v1 = t (1, 1, 1), v2 = t (1, 0, 0), v3 = t (0, 1, 1) にグラム・シュミットの直交化を実行してみる。
例 13.10.

R3 の自明でない部分空間は１次元または２次元で、それぞれに２次元または１次元の直交補空間が付随する。したがって、R3 を２つの部分空間に直交分解する方法は、原点を通る直線の数だけある。
問 13.5. (♯) ベクトル t (1, −2, 2) ∈ R3 の、部分空間 W = {t (x, y, z) ∈ R3 ; x + y + z = 0} およびその直交
補空間 W ⊥ への正射影をそれぞれ求めよ。
例 13.11. 正射影を使って内積の不等式を導くこともできる。w ̸= 0 に対して、一次元ベクトル空間 W = Kw
への v ∈ V の正射影が vW = (w|w) w で与えられるので、v⊥ = v − vW ∈ W ⊥ に注意すれば、(v|w)(v|v) = (vW |vW ) + (v⊥ |v⊥ ) ≥ (vW |vW ) =|(v|w)|2.
(w|w)

問 13.6. 内積空間の一般の基底 f = (f1 , · · · , fn ) に Gram-Schmidt 直交化を施して得られる正規直交基底
を e = (e1 , · · · , en ) とすれば、e と f を結ぶ基底取替行列 e−1 f , f −1 e は、上三角行列である。
*90 ortho は「直立」を意味する古代ギリシャ語に由来し、垂直な、真っ直ぐな、正しい、を表す接頭辞。角 (gon) はどこに行った？

59

問 13.7. (♯) ガウス積分を復習 (予習？) した上で、例 13.2 で与えた多項式内積空間 C[t] において、1, t, t2 , · · ·に Gram-Schmidt の直交化を適用してみよ。出現する多項式（エルミート多項式という）に規則性を見出せるか。

V のベクトル v から W への正射影を取り出す写像 P : v 7→∑

j (ej |v)ej は V における線型作用素になっていて、これも正射影あるいは単に射影 (projection) と呼ばれる。ちなみに、物理では P =に書き表す (Dirac の記法)*91 。とくに W = V∑

j |ej )(ej | のようであれば、P は V の恒等作用素 I に一致し、I =∑j |ej )(ej |は単位の分解 (resolution of identity) と称される。
例 13.12. Cn の正規直交系 e1 , · · · , em に対して、部分空間 W = Ce1 + · · · + Cem への正射影は、行列e1 e∗1 + · · · + em e∗m によって表される。とくに、C2 の単位ベクトル t (eiφ/2 cos θ, e−iφ/2 sin θ) の張る部分空間への正射影は、次の行列で表される。オイラーの公式*92 (Euler’s formula) eit = cos t + i sin t に注意。

()
eiφ/2 cos θ ( −iφ/2ecos θe−iφ/2 sin θ)
eiφ/2 sin θ =(cos2 θ
−iφecos θ sin θ)
eiφ cos θ sin θ.
sin2 θ

例 13.13. R3 から、その部分空間 W = ⟨x − y + 2z = 0⟩ への射影を表す行列を求める。
定理 13.14 (変分原理). 内積空間 V において、v ∈ V の有限次元部分空間 W への正射影 P v =∑(ej |v)ej

は、関数 W ∋ w 7→ ∥v − w∥ の値を最小にするベクトルとして特徴づけられる。
有限個のパラメータ α1 , · · · , αl をもつ関数 y = f (x) =∑j αj fj (x) を実際の観測値 (xk , yk ) (k=1, · · · , n) に当てはめる際に多用される方法として最小二乗法 (the method of least squares) がある。こ
れは、

∑


yk −

∑

2
αj fj (xk )

jkが最小となるようにパラメータ α を決めるというもので、ベクトル t (y1 , · · · , yn ) をデータ空間 n R の中の部
分空間



W =

∑


fj (x1 )R  ... jfj (xn )へ（標準内積に関して）正射影したものに一致するように αj を選ぶという幾何学的意味をもつ。ただし、パラメータの数 l に比べて観測データの数 n は十分大きく、dim W = l であるものとする。具体的な計算は、

Gram-Schmidt の直交化を経由しなくても、パラメータ αi についての微分を 0 とおいて得られる連立一次
方程式

∑
k


y k −∑

αj fj (xk ) fi (xk ) = 0(i = 1, · · · , l)j

を αj について解けばよい。ここでの大事な点は、このようにして求めた αj が実際に最小値を与えることで、それを射影定理が保証してくれるところにある。
問 13.8. f (x) = αx + β の場合に、最小二乗法を使って α, β を定めよ。
∑∗
j ej ej 以外に書きようはないと思うのだが、皆さん好き勝手してます。
*92 なぜこのように書くかについては色々な説明が可能で、両辺を t で微分した結果を見比べるのが一つの方法。他に、Taylor 展開*91 意外にも数学における定まった書き方がない。これは

ex = 1 + x + x2 /2 + x3 /3! + · · · で x = it を形式的に代入してみるとか。

60

14 エルミート共役
内積空間における線型作用素については、内積に由来するさまざまな数値的情報を利用することで、より強力な取り扱いが可能となる。その内容は、代数というよりは解析的であり、一方で量子論的でもあり、合わせて量子解析的とでもいうべく、いわゆる線型代数の枠に収まりきらないのが何とも悩ましい。世間の教科書も、この内積空間における作用素の扱いが引き気味で、もどかしい限り。量子論の数学的形式を避けての正しい扱いは難しいと思いつつも、まずは無難なところから始めよう。
内積空間の間の線型写像 ϕ : V → W に対して、線型写像 φ : W → V で、(w|ϕv) = (φw|v) (v ∈ V, w ∈ W )となるものを、ϕ のエルミート共役*93 (hermitian conjugate) とよび、φ = ϕ∗ と表記する。エルミート共役は存在すれば一つしかない。実際、ψ も ϕ のエルミート共役であったとすると、(ψw|v) = (w|ϕv) = (φw|v)がすべての v ∈ V で成り立つので、0 = (ψw − φw|v) で v = ψw − φw とおけば、ψw = φw (w ∈ W )。
例 14.1. 列ベクトル空間における標準的な内積に関して、行列を左から掛けることで得られる線型写像のエルミート共役は、行列のエルミート共役に他ならない。実際、A ∈ Mm,n (C) と v ∈ Cn , w ∈ Cm に対して、(w|Av) = w∗ Av = (A∗ w)∗ v = (A∗ w|v).
エルミート共役をとる操作は共役線型であり、行列のエルミート共役と共通する代数関係をみたす。たとえば、(φψ)∗ = ψ ∗ φ∗ ,(ϕ∗ )∗ = ϕであり、ϕ がエルミート共役をもつ同型写像であれば、ϕ∗ も同型写像で (ϕ−1 )∗ = (ϕ∗ )−1 が成り立つ。
命題 14.2. 有限次元内積空間 V から内積空間 W への線型写像 ϕ はエルミート共役をもつ。

Proof. V の正規直交基底 {e1 , · · · , en } をとってきて、線型作用素 φ : W → V を φ(w) =定めると、(φ(w)|v) =∑(ϕ(ek )|w)ek で)(∑∑(w|ϕ(ek ))(ek |v) = (w|ϕek (ek |v) ) = (w|ϕ(v)).

例 14.3. v ∈ V を線型写像 C ∋ λ 7→ λv ∈ V と同一視すれば、そのエルミート共役 v ∗ : V → C は、v ∗ : v ′ 7→ (v|v ′ ) ∈ C となる。とくに、v ∗ w = (v|w) であり、wv ∗ : V → V は、線型作用素 V ∋ v ′ 7→w(v|v ′ ) = (v|v ′ )w ∈ V を表す。物理ではこれを |w)(v| のように書くのであった*94 。
また、標準内積空間 Cn から内積空間 V への線型写像を V n の元 a = (a1 , · · · , an ) と同一視すれば、a のエルミート共役 a∗ : V → Cn は、

 ∗


a1
(a1 |v) a∗ =  ...  : v 7→  ... a∗n(an |v)のように表される。
問 14.1 (*). 内積空間から１次元内積空間 C への線型写像でエルミート共役をもたないものを作れ。
*93 ほかに随伴 (adjoint) という数学業界特有のよび方もある。フランス語（もとはラテン語）に由来し、joined to の意味。
*94 Dirac notation というのだが、元は Gibbs の dyad であり、さらには Grassmann まで遡ることはあまり知られていない。

61

定義 14.4. 内積空間から内積空間への同型写像 ϕ : V → W で、(ϕ(v)|ϕ(v ′ )) = (v|v ′ ) (v, v ′ ∈ V ) となるものをユニタリー写像 (unitary*95 map) という。ユニタリー写像にかかわる２つの内積空間は、内積空間として同じ構造をもつことになり、等距離同型である (isometrically isomorphic) とよばれる。
命題 14.5. 内積空間から内積空間への線型写像 ϕ : V → W がユニタリー写像となるための必要十分条件は、

ϕ∗ = ϕ−1 であること。
命題 14.6. 有限次元内積空間から内積空間への線型写像 ϕ : V → W について、次は同値。

(i) ϕ はユニタリーである。
(ii) V の正規直交基底 e1 , · · · , en で ϕ(e1 ), · · · , ϕ(en ) が W の正規直交基底となるものが存在する。
(iii) V の勝手な正規直交基底 e1 , · · · , en に対して、ϕ(e1 ), · · · , ϕ(en ) が W の正規直交基底となる。
系 14.7. ２つの有限次元内積空間が等距離同型であるための必要十分条件は、次元が一致すること。
問 14.2. (♯) 以上の命題と系を示せ。こういうことは言われなくても自分で確かめるようになりたい。
例 14.8. 内積空間 V の正規直交基底 (e1 , · · · , en ) とユニタリー写像 Φ : Cn → V とは、関係 Φ(δj ) = ej

(1 ≤ j ≤ n) により一対一に対応する。ここで、δj は Cn の基本ベクトルを表している。以前の例で導入した記号を使えば、 ∗
e1
 .. 
Φ= . e∗nであり、線型作用素 ϕ : V → V の行列表示 A を

 ∗
 ∗
 ∗
e1
e1
e1 e1
 .. 
 .. 
 ..
 .  (ϕe1 , . . . , ϕen ) =  .  (e1 , . . . , en )A =  .
e∗n

e∗n

e∗n e1

...
..
.
...


e∗1 en..  = I A = An. e∗n enのように表すこともできる*96 。
補題 14.9 (分極等式 polarization identity). 実内積空間においては、等式

4(w|v) = (v + w|v + w) − (v − w|v − w)が、複素内積空間においては、等式

4(w|v) =3∑

ik (v + ik w|v + ik w)k=0が成り立つ。

Proof. 内積空間における等式 2(v|w) + 2(w|v) = (v + w|v + w) − (v − w|v − w) を使うと、
3∑

ik (v + ik w|v + ik w) = 2(v|w) + 2(w|v) + 2i((v|iw) + (iw|v)) = 4(w|v).

k=0*95 unit からの派生語で、単位ベクトルを単位ベクトルに移すことに由来する。しかし無限次元ではそれだけから同型はでない。
*96 双対空間を導入して、こういった計算を形式的かつ徹底的に行うことも可能。付録参照。

62

系 14.10. 内積空間 V から内積空間 W への線型写像 ϕ について、すべての v ∈ V で ∥ϕ(v)∥ = ∥v∥ ならば、(ϕ(v)|ϕ(v ′ )) = (v|v ′ ) (v, v ′ ∈ V ) が成り立つ。

Remark 9. 複素ベクトル空間 V の２つのベクトル v, w ∈ V に複素数 [v, w] を対応させる関数で、v について共役線型、w について線型なものを両線型形式 (sesquilinear form*97 ) という。両線型形式で [v, w] = [w, v] となるものをエル
ミート形式 (hermitian form) という。分極等式は両線型形式について成り立ち、それを使えば、両線型形式がエルミー
ト形式になる条件を [v, v] ∈ R (v ∈ V ) と言い換えることができる。

命題 14.11. 有限次元内積空間 V における線型変換 ϕ について、次は同値。

(i) すべての v ∈ V で ∥ϕ(v)∥ = ∥v∥.
(ii) すべての v, w ∈ V で (ϕ(v)|ϕ(w)) = (v|w).
(iii) ϕ∗ = ϕ−1 .
(iv) ϕ は正規直交基底を正規直交基底に移す。
Proof. (i) ⇐⇒ (ii) および (ii) ⇐= (iii) ⇐⇒ (iv) は既にわかっている。(ii) を仮定すると、ϕ は V の正規直交基底を V の正規直交系に移し、V が有限次元であるから、後者も正規直交基底となって (iv) が従う。
上の同値な条件を満たす線型変換を、実内積空間の場合は直交変換 (orthogonal*98 transformation)、複素内積空間の場合はユニタリー変換 (unitary transformation) と呼ぶ。行列の場合は、直交行列、ユニタリ―行列という言い方をする。また、その条件 t T T = I, U ∗ U = I をそれぞれ書いてみると、Rn または Cn の正規直交基底を並べたものに他ならず、両者は表裏一体の関係にあることがわかる。
命題の内容を行列表示で形式的に書いてみることも可能で、内積空間 V の２つのの正規直交基底 e =(e1 , · · · , en ), f = (f1 , · · · , fn ) に対して、
 ∗
e1
 
f e∗ = (f1 , · · · , fn )  ...  = f1 e∗1 + · · · fn e∗ne∗n

は V のユニタリー変換 ϕ を定め、一方、ϕ の行列表示は、

 ∗f 1 e1 ..
∗f e= .
fn∗ e1

...
..
.
...

 
f1∗ en(f1 |e1 )..  =  ..
.   .

...
..
.
(fn |e1 ) . . .

fn∗ en(f1 |en ).. . (fn |en )で与えられる。これがユニタリー行列であることは、(f ∗ e)∗ (f ∗ e) = e∗ f f ∗ e = e∗ e = I のように形式的に確かめることもできる。
問 14.3. ユニタリー行列の複素共役および転置は、再びユニタリー行列である。
問 14.4. ユニタリー行列の行列式の絶対値は 1 である。とくに、直交行列の行列式の値は ±1 である。
問 14.5. 奇数次の直交行列 T は、行列式の値 τ = det(T ) を固有値にもつ。
ヒント： 等式 t T (τ In − T ) = −τ t (τ In − T )。

*97 sesqui = 1+ 1/2 ということなので勘定が合わぬ。両の字の妥当性は関数解析の注に書いたので、ここでは繰り返さない。
*98 正しくは orthonormal とよぶべきではあるが、まあいい加減なものである。

63

例 14.12.

(i) 実数 α, β, γ, θ に対して、(−e−iγ sin θ−i(α+β+γ)ecos θeiα cos θ
e−iβ sin θ)はユニタリー行列。とくに、α = β = γ = 0 のときは、回転の行列 (§16 参照) である。

(ii) n 次の並換 σ = (σ(j))1≤j≤n に対して、行列T = (eσ(1) , · · · , eσ(n) ) = (δj,σ(k) )1≤j,k≤nは直交行列である。とくに巡回置換*99 (cyclic permutation) σ = (2, 3, . . . , n, 1) の場合、



0


1

T =
0

..
.

...
..
.
..
.

0
..
.

0

1

..

.

1




0

.. 
.

0

である。これを巡回行列とよぶ。
問 14.6. 上の例以外に、２次のユニタリー行列はあるか。
問 14.7. 巡回行列 T の冪 T k (k = 2, 3, . . . , n) を具体的に表示せよ。

T ∗ = T となる作用素 (行列) を実の場合は対称作用素／行列 (symmetric operator/matrix)、複素の場合はエルミート作用素／行列 (hermitian operator/matrix) と称える。また、T ∗ T = T T ∗ となるものを正規作
用素／行列 (normal operator/matrix)*100 とよぶ。直交行列、ユニタリ―行列、エルミート行列、これらはすべて正規行列の仲間である。

Remark 10.
(i) エルミート行列の和も差もエルミート行列であるが、エルミート行列の積がエルミート行列になるための条件は、積が交換すること。

(ii) ユニタリー行列の積はユニタリー行列となるが、ユニタリー行列の和がユニタリー行列になることは稀である。

例 14.13.

(i) ３次のエルミート行列の形は



a1
 b1
c

b1
a2
b2


c
b2  .
a3

ここで、aj は実数、他は複素数を表す。

(ii) ２次のエルミート行列の作る実ベクトル空間の基底として、Pauli のスピン行列
(
)
(
)
(
)
0 1
0 −i
1 0
σ1 =
, σ2 =, σ3 =1 0i 00 −1に単位行列 I2 を加えたものを取ることができる。パウリ行列はユニタリー行列でもある。
*99 巡換と書いて「めぐりかえ」と読みたいところではあるが、さすがにちょっと。
*100 またもや正規である。良い性質の行列ぐらいの意味であるが、他に呼び方はないものか。

64

問 14.8. (♯) エルミート行列全体は、実ベクトル空間をなす。その次元を求めよ。

→−
問 14.9. ベクトル −a = (a1 , a2 , a3 ) ∈ R3 に対して、σ · →a = a1 σ1 + a2 σ2 + a3 σ3 とおくと、
−
→
−
→
−
→
−
→
→
(σ · →a )(σ · b ) = (−a | b )I2 + iσ · (−a × b ).
命題 14.14. 内積空間 V の部分空間への正射影 E は、エルミートな射影（すなわち E 2 = E = E ∗ ) である。逆に、エルミートな射影 E に対して、E は部分空間 W = EV への正射影である。

Proof. V における射影 E と V の直和分解 V = EV ⊕ (I − E)V が対応するので、E ∗ = E ⇐⇒ EV ⊥(I − E)V がわかればよい。(Ev|(I − E)w) = (v|(E ∗ − E ∗ E)w) より、直交性は E ∗ = E ∗ E と言い換えられるので、前提 E 2 = E の下、これが E ∗ = E と同値であることは見易い。
例 14.15. 内積空間 C2 は、量子力学を組み立てる上での基本素材とでも言うべきもので、その部分空間の記( )( −1 )

1= C w1
述を調べておくことは基本的な意味をもつ。自明でない部分空間は１次元であるので、C wのよ

うに、拡大複素数 w ∈ C = C ∪ {∞} で識別される。これに応じて、１次元射影もE=

1
1 + |w|2

(

1
w

w
|w|2

)

のように、w ∈ C を使って記述される。この対応で、直交補空間をとる操作 E 7→ I2 − E は、複素数の反転

z 7→ −1/w に相当することに注意。
一方で、エルミート行列 E の表示を

1
E=
2

(

1+z
x + iy)x − iy,1−zx, y, z ∈ Rのように変更し、これが正射影を表すための条件 E 2 = E を書いてみると x2 + y 2 + z 2 = 1 となるので、Cは座標球面と同定されることになる。この意味で、C は複素球面と呼ばれる。球面の極 (0, 0, ±1) がそれぞれ

w = 0, ∞ に対応している。
問 14.10. E とパウリ行列の関係を考察せよ。
問 14.11. 直和分解 V = V1 ⊕ · · · ⊕ Vr が直交分解であるための必要十分条件は、対応するすべての射影 Ei
が正射影となることである。
命題 14.16.

(i) エルミート行列 (とくに実対称行列) の固有値は実数。
(ii) ユニタリー行列 (とくに直交行列) の固有値は、絶対値 1 の複素数。
Proof. この証明は簡単で楽しい。Av = λv とすると、A∗ = A であれば、λ(v|v) = (v|Av) = (A∗ v|v) =(Av|v) = λ(v|v) から、λ = λ.
A∗ = A−1 であれば、A−1 v = λ1 v に注意して、λ(v|v) = (Av|v) = (v|A−1 v) = λ1 (v|v) より、|λ| = 1.
問 14.12. (♯) 行列

(
cos θ
sin θ

)
sin θ
,
− cos θの固有値を求めよ。

65

(
cos θ
sin θ

− sin θcos θ)

問 14.13. ユニタリー行列 U と単位行列 I の和がユニタリー行列であれば、U の固有値は e±2πi/3 の形である。
補題 14.17 (Schur). 任意の行列は、ユニタリ行列により三角行列*101 (triangular matrix) に相似変形できる。

Proof. 行列のサイズ n の大きさに関する帰納法。サイズが n − 1 の行列に対しては正しいと仮定する。い→→−→ま、サイズが n の行列 A に対して、A の固有値 α とその固有ベクトル −u を１組選び、−
u =→
u /∥−
u ∥ を含1−→
む正規直交基底 (→u 1, . . . , −u n ) を用意すると、

(
α
−
→
−
→
−
→
−
→
A( u 1 , . . . , u n ) = ( u 1 , . . . , u n )
0

∗
B

)

という表示が得られる。ただし B はサイズが n − 1 の行列である。こうして得られた行列 B に帰納法の仮定を適用すると、サイズが n − 1 のユニタリー行列 T で、T ∗ BT が（サイズ n − 1 の）三角行列となるものが存在する。そこで、サイズが n のユニタリー行列を(
1−→
U = (→
u 1, . . . , −
u n)
0

0
T

)

で定めると、U ∗ AU は三角行列となってめでたい。
定理 14.18 (Schur-Toeplitz). 正規行列はユニタリー行列で対角化できる。逆にそのような行列は正規行列である。

Proof. 逆の方はすぐにわかるので、順の方を示す。まず、正規行列 A とユニタリー行列 U に対して、行列U ∗ AU は再び正規行列になることに注意する。
そこで、三角行列 B に対して、BB ∗ = B ∗ B ⇐⇒ B は対角行列を示せば証明が完了する。これは左方を具体的に計算してみるとわかる。

Remark 11. ここではできるだけ手っ取り早い証明を与えたが、もっと自然な方法は、行列が線型作用素の表示形式であることと、下の固有ベクトルの性質、および直交分解を組み合せたものである。付録 C を参照。

問 14.14. ２つのユニタリー行列 U , V の和 U + V が再びユニタリー行列になる場合について調べよ。
問 14.15. 次の形のブロック行列が正規であれば、B = 0 である。ただし、A, C は正方行列とする。

(

)
A B
0 C .

次の固有ベクトルに関する正規行列の性質も重要である。
命題 14.19. 正規行列 A に対して、→→→−(i) A−x = λ−
x ならば、A∗ −x = λ→
x である。
−
→
−
→
→
−
→
−
→
→
(ii) A x = λ x , A y = µ y (λ ̸= µ) であるならば、−x と−y は直交する。
*101 ここで扱われるのは上三角行列と呼ばれるもので、対角線よりも下の成分がすべて 0 の行列をいう。

66

Proof. (i) は、→→−−
0 = ((A − λI)−x |(A − λI)−x ) = ((A∗ − λI)→x |(A∗ − λI)→x)からわかる。
（２つ目の等号で、AA∗ = A∗ A を使う。）(ii) は (i) に注意して、

−
−
→
→
→
→
→
→
µ(→
x |→
y ) = (−x |A−y ) = (A∗ −x |−y ) = λ(−
x |−
y)

による。
問 14.16. 実正規行列 A の固有値 λ の固有ベクトル v に対して、ベクトル空間 Cv + Cv は、A 及び A∗ で不変であり、したがってその直交補空間も不変であることを示せ。
正規行列の対角化の手続き
ステップ１ 固有値と固有空間を求める。
ステップ２ 各固有空間ごとに正規直交基底を定める。
ステップ３ 固有空間ごとの正規直交基底を並べてできるユニタリー行列が正規行列の対角化を実現する。
ステップ１で、固有方程式から固有値を求め、しかる後に固有空間を計算するのは効率が悪いため、直接、
固有ベクトル方程式を解くことで、固有値と固有空間を同時に求めるのがよい場合もある。
例 14.20.

(i) 回転の行列 (§ 16 参照) の対角化。
(
cos θ
sin θ

− sin θ
cos θ

)(

)
( )
1
1
∓iθ
=e
.
±i
±i

(ii) 巡回行列の固有値と固有ベクトル。これは直接固有ベクトル方程式を解くのがよい。


 
 
 
xn
x1
x1
x1
 x1 
 x2 
 
 


 
T  ...  = λ  ...  ⇐⇒  .  = λ  .  ⇐⇒ xk = λ−k xn , λn = 1.
 .. 
 .. 
xn
xn
xn−1
xn
(iii) A 型グラフの隣接行列の固有値と固有ベクトル。




x2
x1
 x1 + x3 
 x2 






 . 
..

 = λ  ..  ⇐⇒ xj−1 + xj+1 = λxj (2 ≤ j ≤ n − 1), x2 = λx1 , xn−1 = λxn
.




xn−2 + xn 
xn−1 xn−1
xn
これは、３項間漸化式 xk−1 + xk+1 = λxk (k ≥ 1) を初期条件 x0 = 0 の下で解いて、終期条件

xn+1 = 0 を課せばよい。特性二次方程式 t2 − λt + 1 = 0 の解を q ±1 とすれば、λ = q + q −1 であり、
xk = q k − q −k (1 ≤ k ≤ n) に終期条件を課すことで、q 2n+2 = 1 となる。これから、q = πil/(n + 1)πklπlを固有値とする固有ベクトル xk /2i = sin n+1(1 ≤ k ≤ n) を
(1 ≤ l ≤ n) に応じて λ = 2 cos n+1得る。
問 14.17. (♯) パウリ行列をユニタリー行列で対角化せよ。

67

次の命題は、今までに用意した定理・方法を組み合せることで、困難なく示される。
命題 14.21. 実対称行列は直交行列によって対角化される。
問 14.18. 何をどう組み合せるとよいのか考えて、証明にまとめる。
問 14.19. 実対称行列()
cos(2θ)sin(2θ)sin(2θ) − cos(2θ)

を対角化する直交行列を求めよ。
正規作用素 A の互いに異なる固有値を {αj } とし、固有空間 Vαj への正射影を Ej とすると、IV =は直交分解を与え、A =∑j αj Ej∑

j Ejとなる。この表示を A のスペクトル分解*102 (spectral decomposition) と称する。これは、固有ベクトルの選び方の任意性を排除した表示であり、無限次元内積空間に移行しやすい形になっている。
最後に、次の二次形式とも関係してくるエルミート行列の正値性について触れておこう。エルミート性の特徴づけは、分極等式のところでも注意した。他の性質は、エルミート行列の固有値が実数であることと、ユニタリー行列による対角化を使えば、難なくわかる。もはや練習問題に過ぎない。
命題 14.22. 内積空間 V における線型作用素 H がエルミートでるための必要十分条件は、すべての v ∈ Vに対して (v|Hv) が実数であること。そしてこのとき、H の最大固有値・最小固有値はそれぞれ、

max{(v|Hv); v ∈ V, |v| = 1},min{(v|Hv); v ∈ V, |v| = 1}に一致する。
定理 14.23. 有限次元内積空間 V における作用素 H について、(i)–(iii) は同値。さらに、(iv)–(vi) も同値。

(i) すべての v ∈ V に対して (v|Hv) ≥ 0 である。
(ii) H = A∗ A となるような V における線型作用素 A が存在する。
(iii) H はエルミートで、そのすべての固有値は正または零。
(iv) すべての 0 ̸= v ∈ V に対して (v|Hv) > 0 である。
(v) H = A∗ A となるような V における線型作用素 A で逆をもつものが存在する。
(vi) H はエルミートで、そのすべての固有値は正。
前半の同値な条件を満たすエルミート作用素を正値*103 (positive semidefinite) あるいは簡単に正である(positive) という。後半のより強い条件を満たすエルミート作用素を正定値 (positive definite) という。
系 14.24. 列ベクトル空間 Cn 上の内積と n 次正定値行列は一対一に対応する。また、列ベクトル空間 Rn上の内積と n 次正定値実行列も一対一に対応する。

*102 ラテン語の spectrum に由来。狭義には分光学における周波数成分を意味するが、背景にある何かから見える形で現れ出たもの全般をさす。量子論の発展に伴い周波数成分の情報がエルミート作用素の固有値と認識され、それが数学用語として転用される。
*103 半正定値とも呼ばれる。この正負にかかわる用語は、洋の東西問わず、どうにも不自由である。非負 (non-negative) のような言

い方は見苦しいだけでなく、論理的にも問題がある。いっそのこと、零も含めて正とよび、零を含めない正は別の言い方、例えば真正とか、にした方が幸せかも知れない。実際、作用素解析方面では、そのような使い方になっている。

68

15 対称行列と二次形式
変数 x1 , . . . , xn の純二次式

Q(x) =∑

aij xj xj

1≤i,j≤nを x = (x1 , . . . , xn ) の二次形式 (quadratic form) という。二次形式の係数行列 A = (aij ) は、対称性

aij = aji を要求すれば一意的に決まり、
x1
 
x =  ... Q(x) = t xAx,

xnと表示される。係数がすべて実数の二次形式を実二次形式 (real quadratic form) という。
例 15.1.

(a(x2 + y 2 + z 2 ) + 2(xy + yz + zx) = x
問 15.1. 二次形式

y



a
z 1
1
)

1
a
1

 
1
x
1  y  .
az√Q(x, y, z) = 2 3xy − 2yz + 3z 2の係数行列を求めよ。
行列代数の起源は連立一次方程式であるが、もう一つの出処として、この実二次形式の扱いが挙げられよう。最も素朴な解析方法はここでも変数変換によるもので、

x = T y ⇐⇒ y = T −1 xという新たな変数を使って書き直すと、Q(x) = t y t T AT yのように、係数行列が A から t T AT に変化する。ここで、A が対称行列のとき、t T AT も対称行列であることに注意する。ということで、t T AT ができるだけ簡単な行列になるように行列 T を選べるかが問題となる。
命題 15.2. 与えられた実二次形式 Q(x) に対して、直交行列 T を適切に選んで変数変換 x = T y を施して、Q(x) =n∑αj yj2j=1とできる。ここで、{αj } は係数行列の固有値を表す。

Proof. 直交行列については t T = T −1 であるから、命題 14.21 が適用できて、主張がなりたつ。
系 15.3. 実二次形式 Q(x) の係数行列 A が 0 を固有値としない (すなわち逆行列をもつ) とき、(i) A の全ての固有値が正ならば、二次形式は正定値 (positive definite) と呼ばれ、Q(x) は x ∈ Rn の関数として、不等式

Q(x) ≥ α|x|2を満たす。ここで、α は最小の固有値。

69

(ii) A の全ての固有値が負ならば、二次形式は負定値 (negative definite) と呼ばれ、Q(x) は x ∈ Rn の関数として、不等式

Q(x) ≤ β|x|2を満たす。ここで、β は最大の固有値。

(iii) それ以外の場合、Q(x) は x ∈ Rn の関数として、原点を鞍点*104 (saddle point) にもつ。
例 15.4. Q(x, y, z) = a(x2 + y 2 + z 2 ) + 2(xy + yz + zx) の場合を調べる。こういう対称性がある場合は、行列式を計算するよりも直接固有ベクトル方程式を解いてしまった方が簡単。


 
 
x
x
(λ − a)x = y + z
A y  = λ y  ⇐⇒ (λ − a)y = z + x =⇒ (λ − a + 1)x = (λ − a + 1)y = (λ − a + 1)zzz(λ − a)z = x + yから λ = a − 1 は固有値で、その固有空間 Va−1 は x + y + z = 0 で定められる２次元部分空間である。λ ̸= a − 1 となる固有値に属する固有ベクトルは、x = y = z を満たすので、λ = a + 2 となり、Va+2 = Rt (1, 1, 1) である。したがって、(1, 1, 1) 方向の座標 Z とそれに直交する座標 X, Y を使えば、
a(x2 + y 2 + z 2 ) + 2(xy + yz + zx) = (a − 1)(X 2 + Y 2 ) + (a + 2)Z 2という標準形を得る。この形から、問題の二次形式 Q は、a = 1 または a = −2 のとき退化しており、Q の様子は、正定値 (a > 1)、負定値 (a < −2)、鞍点 (−2 < a < 1) のように完全にわかる。
ちなみに、対角化のための直交行列を具体的に求めたかったら、例えば t (1, −1, 0) ∈ Va−1 と直交する
t(x, y, z) ∈ Va−1 が t (1, 1, −2) に比例することに注意して、それぞれの固有ベクトルを規格化して並べることで得られる直交行列を用意して、√√ √
1/√6 1/√3
1/ √2
T = −1/ 2 1/ √6 1/√3
0−2/ 6 1/ 3





a−1
0
0
t
a−1
0 
T AT =  000a+2とでもすればよい。
問 15.2. 上の問で与えた二次形式に変数変換を施し、その標準形を求めよ。
二次形式の標準形の応用例として、次の積分公式を挙げておく。
命題 15.5 (Gaussian Integral). 実二次形式 Q(x) が正定値であるとき、

∫

π n/2
−Q(x)
√
.
e
dx
=
det(A)
Rn

問 15.3. ３重積分∫

e−x −y −z +xy+yz dxdydz
2

R

3

2

2

の値を求めよ。
*104 鞍点の意味については微積分の教科書を見よ。なお、この説明の出来不出来で、その本の価値が測れるとしたものである。

70

16 平面と空間の一次式変換
直交座標系とは、原点 o と変位ベクトル空間の正規直交基底を指定することに他ならない。その場合の座標は位置ベクトルの成分と同定される。2 次あるいは３次の実正方行列は、位置ベクトルへの作用を通じて、
平面あるいは空間の一次変換を引き起こす。これは、座標原点を動かさないため特殊なものではあるが、これと平行移動を組み合わせることで、一般的な一次式変換 （アフィン変換*105 ともいう）が記述される。簡単のために平面の場合を考えて、移動前と移動後の点の座標を (x, y), (x′ , y ′ ) とすれば、一般的な一次式変換は、)( ) ( )( ′) (
x
a b
x
s
=
+
y′
c d
y
t
のようになる。x′ , y ′ が x, y の一次式で書けていることから、直線を直線（あるいは一点）に写すことは明らかである。また、これが全単射であるための必要十分条件は、行列部分が逆をもつこと、すなわち ad − bc ̸= 0ということ。このような変換は平行四辺形を平行四辺形に写し、その面積の比が |ad − bc| であることは行列式のところで見たとおり。
問 16.1. 平面の一次式変換で C = {t (x, y); |x| ≤ y} を C に移すものをすべて求めよ。
問 16.2. Z2 = {t (x, y); x, y は整数 } とおくとき、平面の一次式変換による Z2 の像が Z2 と一致するための必要十分条件を求めよ。
さて、２点間の距離を保つ一次式変換*106 （＝ユークリッド変換）について調べよう。平行移動の部分はこの性質をもつので、行列部分を考えると、ベクトルの大きさを保つ線型変換となり、命題 14.11 から、直交変換である。そこで、２次と３次の直交行列についてまず調べよう。
直交変換
２次の直交行列 T は、R2 の正規直交基底 e, f を使って、T = (e, f ) と表わされる。e は単位ベクトルで

(
)
cos θ
e=
sin θ

あるから、

と書ける。単位ベクトル f は、これに直交するので、()− sin θ±cos θ(である。まず、

T =

cos θ
sin θ

− sin θcos θ)

であるが、これは原点のまわりの角度 θ の回転を表す。実際、角度 θ だけ回転させる変換 R を考えると、Rは平行四辺形を平行四辺形に移すので、加法的であり、さらに、正数 r > 0 に対して rv を rR(v) に移すの*105 英語の aﬃne は姻戚関係者の意味であるが、ラテン語の aﬃnis (ad+finis) に由来する言葉。aﬃnis の意味は、「(土地の) 終わり

へ＝周辺の」。今の場合、何の周辺かというと、linear の周辺らしい。苦し紛れの用語というべきか。式の上からは、linear = 純
一次式、aﬃne = 一般の一次式、であるから、「一次」という用語を aﬃne の訳語に当てて良かったような。
*106 実は、二点間の距離を保つ変換は一次式変換であることが、分極等式を使えばわかる。各自試みよ。

71

で線型であることがわかる。また、基本ベクトルの移動先を考えると、

( )
(
)
1
cos θ
R:
7→
,
0
sin θ

( )
(
)
0
− sin θ7→1
cos θとなって、T と R は一致する。
問 16.3. この回転の行列表示から、三角関数の加法定理を導け*107 。

(
cos θ
T =
sin θ

次に、

sin θ
− cos θ)であるが、これは、直線 y = x tan(θ/2) に関する折り返しを表す。実際、この対称かつ直交行列の固有値は±1 であり、それぞれの固有ベクトルが()
cos(θ/2),sin(θ/2)()− sin(θ/2)
cos(θ/2)

であることからわかる。
あるいは、次のように座標幾何的に処理してもよい。(x, y) をこの直線に関して折り返したあとの点の座標を (x′ , y ′ ) で表せば、この２つの点の中点が直線上にあり、また、点の移動に伴うベクトル (x′ − x, y ′ − y)が、直線と直交することから、

y + y′
x + x′=tan(θ/2),22(x − x′ ) cos(θ/2) + (y − y ′ ) sin(θ/2) = 0.

これを x′ , y ′ について解けば、

x′ = x cos θ + y sin θ,

y ′ = x sin θ − y cos θとなるので、T に一致する。
問 16.4. 直線 y = x tan(θ/2) に関する折り返しの行列を Tθ と書くとき、２つの折り返しの合成 Tφ Tψ がどのような変換を表すか。
２次がわかったので、３次の直交行列 T について調べよう。T の固有多項式 f (t) = det(tI − T ) は t の最高次の係数が 1 の３次関数であるので、limt→±∞ f (t) = ±∞ である。したがって、中間値の定理により、

f (t) = 0 となる実数が存在し、固有方程式の自明でない解を v ∈ R3 とすれば T v = tv である。一方、Tは、ベクトルの大きさを変えないので、|t| = 1 でなければならない。そこで、k = v/|v| を含む正規直交基底

i, j, k をとってきて、それに関する T の行列表示を改めて T とおけば、
(
)
S 0
T =
0 t
であることがわかる。ここで、T が直交行列であることから、２次の正方行列 S も直交行列である。そこで４つの場合に分ける。

(i) t = 1, S が回転の行列。この場合の T は、座標軸 k の周りの回転を表す。

*107 その是非は別にして、一次変換世代における加法定理の典型的な証明方法であった。

72

(ii) t = 1, S が折り返し変換の場合。折り返し直線の方向を j に一致させると、T は、ベクトル i に垂直な平面に関する折り返しを表す。

(iii) t = −1, S が回転の場合。座表軸 k のまわりに回転を施した後に、k に垂直な平面に関する折り返し
を続けて行う変換（映転）。

(iv) t = −1, S が折り返しの場合。折り返しの直線のまわりの角度 π の回転を表す。
まとめると、３次の直交行列は、det(T ) = ±1 に応じて、ある直線のまわりの回転か映転を表す。

(

問 16.5. 問 14.5 から T =

)

R

0

0

det(T )という表示を導くことで、場合分けをすることなく結論を導け。

ユークリッド変換
次に、これらと平行移動を組み合わせた一般のユークリッド変換について調べよう。そのためには、デカル
ト表示よりも位置ベクトル表示がわかりやすい。直交変換 T とベクトル t による平行移動を組み合わせた、
ユークリッド変換Φ : o + r 7→ o + T r + t
において、基準点を o から o′ に変更してみよう。o + r = o′ + r ′o′ + r ′ 7→ o + T r + t = o′ + T r ′ + (T − I)(o′ − o) + t
であるから、直交変換部分は変わらず、平行移動部分が t から

t′ = (T − I)(o′ − o) + tに変化する。

(i) T が２次元回転の場合：det(R − I) = (cos θ − 1)2 + sin2 θ > 0 であるから、o′ を t′ = 0 であるように選ぶことができる。すなわち、Φ は、ある点のまわりの回転を表す。

(ii) T が２次元折り返しの場合：(I − T )/2 は、折り返し軸に垂直な方向への射影を表すので、その成分のみ t から取り除くことができる一方で、折り返し軸方向の成分は不変である。ということで、ある直線に関する折り返しとその直線方向の平行移動の合成となる。これを映進 (glide reflection) という。

(iii) T が３次元回転の場合： T − I の像は、回転軸と直交するベクトル全体となるので、平行移動部分
が回転軸方向になるように o′ を選ぶことができる (Chasles の定理)。このような変換を回進 (screw

displacement*108 ) とよぶ。
(iv) T が映転の場合： −Φ が回進となるので、Φ は、逆回進と回進軸に垂直な平面に関する折り返しを組み合わせたもの (反回進) となる。
問 16.6. ユークリッド変換のうち、恒等変換を連続的に変化させることで実現できるのは det T = 1 の場合である。

Remark 12. 映転とか回進とかの用語は、ここで適当にこしらえたものなので、人前で使わないのが無難。回進の代わりに転進でもよかったのであるが、戦中の軍隊用語（転進、その心は退却）とかぶるのでやめにした。

*108 screw drive と呼んであげたいような。

73そもそも、３次元ユークリッド変換の分類自体が、その簡明さにもかかわらず世間の教科書から漏れているようで、不思議なことである。察するに、一次変換はやっても一次式変換に触れることは稀で、ましてやアフィン座標変換やそれに連なるユークリッド変換は、ということなのだろう。ユークリッド空間は数を並べたものだと思っている輩が多すぎるよ
うな。

74

付録A

集合と写像

集合の考えは高校でも学ぶのだが、それと切り離せない関係にある写像の概念が抜け落ちていることもあり、不十分なものとなっている。この集合と写像は、数学のみならず、様々な関係を記述理解する上できわめて重宝するもので、大学教育の中の柱の一つに据えてしかるべきものではあるが、現状、数学科の学生でもな
い限り組織的に学ぶようにはなっていない。国際化とか global とかいう前に、こういった universal とでも呼ぶべき部分の整備が何よりも大切の米百俵かな。具体的な内容は昔の講義ノート「集合入門」*109 を見てもらうことにして、ここでは、用語にまつわるちょっとしたお遊びで息抜きを*110 。
数学に限らないが、日本での専門用語が難しすぎる。一番の原因は、漢字の組み合わせによる新語を乱造したところにあって、ここでのお遊びのルールは、集合と写像に関する用語を可能な限り和語に置き換えて、その感触を楽しむというものである。
まずは集合である。これは、Menge (ドイツ語、量、かさ、群れ)、ensemble (フランス語、一緒に)、set (英語、ひとまとまり) のどれかからの翻訳であろう。あるいは、離合集散という漢語との関連も考えられるか。
さて、これを何と言い換えるか。ここは素直に、「あつまり」としておく。そして、写像。こちらは map (英語), application (フランス語), Abbildung (ドイツ語) からの意味を混ぜあわせたような造語であるか。これは写しとか移しの漢字を当て分けせずに「うつし」でよかろう。以下、常用語との対応表を掲げておく。
集合

set

あつまり

写像

map

うつし

要素・元

elementつぶ

恒等写像

identity map

ままうつし

部分集合

subsetしたあつまり合成

composition

かさね?

supsetうえあつまり

像

image

うつしさき

空集合

empty setからあつまり逆像

inverse image

うつしもと

全体集合

universal set

おおあつまり逆写像

inverse map

さかうつし

補集合

complement

のこり

単射

injection

もどりうつし差集合

diﬀerence set

のぞき

全射

surjection

おほひうつし

合併集合

union

あわせ

全単射

bijection

もどりおほひ共通部分

intersection

むすび

定義域

domain

おこり

積集合

product set

くみあつまり

値域

range

おわり

さあ、始めよう。集まりとは、ここでは数学的に区別がつくものの集まりをいう。一つの集まり A に対して、そのなかに含まれるものを A の粒とよぶ。
二つの集まり A, B で A の粒がすべて B の粒であるとき、A を B の下集まり、B を A の上集まりと呼
んで、A ⊂ B あるいは B ⊃ A のように表す。また、A ∪ B = {c; c ∈ A または c ∈ B},

A ∩ B = {c; c ∈ A かつ c ∈ B},

をそれぞれ、A と B の合わせ、結びとよぶ。さらに、A から B を除いた集まりをA \ B = {a ∈ A; a ̸∈ B}*109 http://sss.sci.ibaraki.ac.jp/teaching/set/set2005.pdf*110 世の中には本当に冗談の通じない人がいるもので、願わくは、そういう方々とは関り合いにならずに死にたいもの。

75

とかいて、A の B 除きと称える。
二つの集まり A, B に対して、A の粒 a と B の粒 b の組を (a, b) と書いて、このような組すべての集
まりを組集まりとよび、A × B という記号で表す。組は二つに限らず何個でも考えられて、例えば三個の集まり A, B, C の組集まりを A × B × C のように書く。とくに、組をとる集まりがすべて A の場合は、

A × · · · × A = An とも書く。
二つの集まり A, B を考える。A の粒 a に B の粒 b を対応させる規則があるとき、その規則のことを Aから B への「うつし」と言って、f : A → B, a 7→ b = f (a) のように書く。また、A を「うつし f の起こり」、B を「うつし f の終わり」という言い方もする。集まり A から集まり B へのうつし全体がまた集まりとなる。これを B A という記号で表す。

A から A へのうつしで、f (a) = a であるものを「ままうつし」といい、IA という記号で表す。また、
f : A → B, g : B → C という二つのうつしに対して、a 7→ g(f (a)) で定められる A から C へのうつしを fと g の重ねと呼び、g ◦ f という記号で表す。重ねを表す ◦ はしばしば省略され、gf のようにも書かれる。
重ねうつしについては結合法則が成り立つ。
異なる粒を異なる粒にうつすようなうつしを「戻りうつし」という。うつし先の粒をもとの粒に戻すことができることにちなむ。終わりに含まれるすべての粒がうつし先として表れるようなうつしを「覆ひうつし」と呼ぶ。戻りうつしで覆ひうつしでもあるものを「戻り覆ひ」とよぶ。もどり覆ひ f : A → B があれば、B の
粒 b に A の粒 a を b = f (a) となるように対応させることができるので、B から A へのうつしが定まる。これを「逆うつし」といい、f −1 という記号で表す。逆うつしと元のうつしを重ねたものは、ままうつしとなる。
うつし f : A → B と下集まり A′ ⊂ A, B ′ ⊂ B に対して、

f [A′ ] = {f (a′ ); a′ ∈ A′ },f −1 [B ′ ] = {a ∈ A; f (a) ∈ B ′ }をそれぞれ、A′ のうつし先、B ′ のうつし元という。
そろそろあきれ顔が見えるようで、これくらいにしておこう。まあ、遊びは遊びとしても、漢字由来の言葉はできれば控えたいもの。これは、決して国粋のためなんかではなく、散々に傷ついた日本語への罪滅ぼしの気持ちから*111 。

付録B

固有値の存在複素数のことを少し復習しておこう。複素数 z = x + iy に極座標表示 (x, y) = (r cos θ, r sin θ) を代入した

r(cos θ + i sin θ) を z の極形式 (polar form) というのであった。複素数をその絶対値 r = |z| と単位ベクトルに相当する偏角部分 cos θ + i sin θ の積に分解した形になっている。この偏角部分をオイラーに従って eiθと表記すると、三角関数の加法公式が指数法則 eiθ eiφ = ei(θ+φ) に集約されるなど都合がよい。指数法則を一般の複素数にまで広げて、eα+iβ = eα eiβ = eα (cos β + i sin β) と定める。
次は「代数学の基本定理」と呼ばれることが多いが、固有値の存在定理でもある。
定理 B.1. 複素係数の多項式 f (z) = z n + c1 z n−1 + · · · + cn は、複素数 ζ1 , . . . , ζn を使って f (z) =(z − ζ1 ) · · · (z − ζn ) と因数分解される。
Proof. (i) 定数ではない多項式 f (z) に対して、f (ζ) = 0 となる複素数 ζ の存在を示す。|f (z)| が z の連続関数であり lim|z|→∞ |f (z)| = ∞ となることから、|f (z)| の最小値を与える ζ が存在する。f (z) を z − ζ の*111

詳しくは、高島 俊男「漢字と日本人」(文春新書) を見よ。実にこれは目からウロコの快著なり。

76

べきを使って、

f (z) = f0 + fl (z − ζ)l + fl+1 (z − ζ)l+1 + · · · + fn (z − ζ)n ,fl ̸= 0と表す。もし f0 ̸= 0 であれば、|z − ζ| を小さく取り、z − ζ の偏角を調整することで、|f (z)| < |f0 | とできて、|f0 | = |f (ζ)| が最小値であることに逆らうので、f (ζ) = 0 である。

(i) より f (z) は z − ζ で割り切れるので、その商に (i) を適用して、という操作をくり返す。

付録C

不変部分空間と直和分解

対角化可能でない一次変換ないしは正方行列においても対角化に準ずる表示方法を説明しよう。その際に基本となるのが不変部分空間による直和分解 Cn = V1 ⊕ · · · ⊕ Vr である。
直和分解に合わせた基底に関して A を行列表示すると、





0

A1
..

.

0





Ar

のように対角型分割表示が得られ、A の情報がブロックごとの情報 Ai に還元させられるのがみそである。
そこで、行列 A の対角化がかなわぬまでも、各ブロック成分 Ai ができるだけ単純なものになるような直和分解を試みよう。A の固有値 λ に対して、拡大固有空間 (generalized eigenspace) V λ を、V λ = {v ∈ Cn ; ∃m ≥ 1, (λIn − A)m v = 0}で定める。V λ は、通常の固有空間 Vλ を含む部分空間であり、A と (λIn − A)m の積が交換可能であることから、不変部分空間となっている。
定義の中の (λIn − A)m v = 0 となる m ≥ 1 は、v ごとに違っていても良いのであるが、ker(λA ) ⊂ ker(λ − A)2 ⊂ · · · ⊂ ker(λ − A)m ⊂ · · ·という部分空間の増大列を考えると、これら部分空間の次元が n 以下であることから、ker(λ − A)m =ker(λ − A)m+1 となる最初の m ≥ 1 が存在する。そして、これ以降は、
ker(λ − A)m+2 = (λ − A)−1 [ker(λ − A)m+1 ] = (λ − A)−1 [ker(λ − A)m ] = ker(λ − A)m+1 = ker(λ − A)mとなるので、すべて一致する。とくに、V λ = ker(λ − A)m である。この m を V λ の長さとよぶ。
補題 C.1.

Cn = ker(λ − A)m ⊕ (λ − A)m Cn .

Proof. まず、ker(λ−A)m ∩(λ−A)m Cn = {0} である。実際、v ∈ ker(λ−A)m ∩(λ−A)m Cn を v = (λ−A)m wと表せば、0 = (λ − A)2m w より、w ∈ ker(λ − A)2m = ker(λ − A)m となるので、v = (λ − A)m w = 0 が従う。あとは、次元の関係式 dim ker T + dim T n C = n に注意すればよい。
さて、この直和分解によるブロック表示成分をそれぞれ、Aλ , Bλ としよう。このとき、λ は Bλ の固有値ではない。というのは、もし、λ が Bλ の固有値であれば、0 ̸= w ∈ (λ − A)m Cn で、Aw = λw となるものが存在し、w ∈ ker(λ − A) ∩ (λ − A)m Cn となってしまう。

77そこで、A を Bλ で置換えたものに今の議論を適用すると、固有値ごとに拡大固有空間を分離することができて、次の前半部分を得る。後半部分は、A を V λi に制限したものの固有値は λi のみであること、制限したものの表現行列が上三角行列 Ai になるように基底をとってきて、(λi − Ai )ni = 0 に注意すればわかる。
定理 C.2. A の固有値を {λi }1≤i≤r とすれば、

Cn = V λ1 ⊕ · · · ⊕ V λr .
さらに、A の固有多項式を det(tIn − A) = (t − λ1 )n1 · · · (t − λr )nr にように因数分解すれば、ni = dim V λi(i = 1, · · · , r) であり、V λi = ker(λi − A)mi , mi ≤ ni が成り立つ。ここで、mi は V λi の長さである。
各対角型ブロックを改めて A と書けば、A はただ一つの固有値 λ をもち、N = λ − A は、N m = 0 をみたす。このような変換／行列を冪零 (nilpotent）と呼ぶ。したがって、この場合の A は、固有値の情報の他
は、冪零行列 N の様子が問題となる。これについては、次の Camille Jordan の結果がある。
次の形の m × m 行列を長さ m のジョルダン冪零行列と呼ぼう。N (m)m−1 ̸= 0, N (m)m = 0 に注意。


0



N (m) = 







1
0

1
..
.

0

0
..

.

..

.



.


1

0

定理 C.3 (Jordan form). すべての冪零変換 N は、ジョルダン冪零行列による対角型ブロック表示をもつ。
また、ブロック表示に現れる長さ m のジョルダン冪零行列の個数は N だけで決まる。
証明の最大のヒントは、このような表示が可能であるということ。冪零変換 N に付随した階層構造

ker N ⊂ ker N 2 ⊂ · · · ⊂ ker N m−1 ⊂ ker N m = V
で、N は各階層を一つ下の階層に移すことに注意する。
補題 C.4. ベクトル v ∈ Cn と行列 A ∈ Mn (C) が、ある r ≥ 1 に対して、T r v = 0, T r−1 v ̸= 0 をみたすとする。このとき、{v, T v, · · · , T r−1 v} は一次独立である。

Proof.
λ0 v + λ1 T v + · · · + λr−1 T r−1 v = 0に 、T r−1 , T r−2 , · · · , T を 順 次 作 用 さ せ る と 、λ0 = 0, λ1 = 0, · · · , λr−2 = 0 が 次 々 得 ら れ 、最 後 に

λr−1 T r−1 v = 0 から、λr−1 = 0 もわかる。
言葉を用意しておこう。ベクトル空間 V の部分空間 W に対して、V のベクトルの集まり {v1 , · · · , vl } が

W と独立であるとは、
λ1 v1 + · · · + λl vl ∈ W =⇒ λ1 = · · · = λl = 0となること。いいかえると、Cv1 + · · · + Cvl + W が直和となること。このとき、{v1 , · · · , vl } は通常の意味
で独立であることに注意。さらに、V = Cv1 ⊕ · · · ⊕ Cvl ⊕ W であるとき、(vi ) を V /W 基底と呼ぶことにする。ここで、V /W 基底 v1 , · · · , vl に W の基底を併せたものが V の基底であることに注意。

78

ベクトル {v1 , · · · , vl } が ker N k と独立であれば、{N v1 , · · · , N vl } は ker N k−1 と独立である。実際、∑i λi N vi ∈ ker Nk−1∑とすると、N k (i λi vi ) = 0 である。

次は何度か出てきた論法のくり返しでわかる。
補題 C.5. W と独立なベクトルの集まり v1 , · · · , vk にベクトルを補って V /W 基底にすることができる。
さて、定理の証明のためには、一次独立なベクトルの集まり {v1 , · · · , vr } で、

N k vi , k ≥ 0, 1 ≤ i ≤ rから零ベクトルを除いたものが基底となるものの存在を示せばよい。
階層の上の方から帰納的に {v1 , · · · , vr } を選んでいこう。まず、V / ker N m−1 基底 v1 , · · · , vi を用意する。次に、{N v1 , · · · , N vi } ⊂ ker N m−1 が ker N m−2 と独立であることに注意して、これにベクトル{vi+1 , · · · , vj } ⊂ ker N m−1 を追加して、N v1 , · · · , N vi , vi+1 , · · · , vj が ker N m−1 / ker N m−2 基底であるようにする。次に、{N 2 v1 , · · · , N 2 vi , N vi+1 , · · · , N vj } ⊂ ker N m−2 が ker N m−3 と独立であることに注意して、これにベクトル {vj+1 , · · · , vk } ⊂ ker N m−2 を追加して、N 2 v1 , · · · , N 2 vi , N vi+1 , · · · , N vj , vj+1 , · · · , vk
が ker N m−2 / ker N m−3 独立であるようにする。以下、これをくり返すことで、求める {v1 , · · · , vr } が得ら
れる。

付録D

長さからの内積

ベクトルに対する長さの情報だけから角度の性質を使わずに内積を引き出すことができる (Jordan-von

Neumann の定理*112 )。ここで必要な長さの性質は次の通り。
(i) (正値性) ∥v∥ ≥ 0.
(ii) (三角不等式) ∥v + w∥ ≤ ∥v∥ + ∥w∥.
(iii) (中線定理*113 ) ∥v + w∥2 + ∥v − w∥2 = 2∥v∥2 + 2∥w∥2 .
この状況の下で、2(v|w) = ∥v + w∥2 − ∥v∥2 − ∥w∥2 とおけば、(v|w) がいわゆる内積の性質をみたすことが以下のようにしてわかる。
まず、中線定理で v = w = 0 とおけば、∥0∥ = 0 が分かる。次に v = 0 とおけば ∥ − w∥ = ∥w∥ が、v = wとおけば ∥2v∥ = 2∥v∥ が従う。まとめると ∥ ± 2v∥ = 2∥v∥ (倍率等式) が成り立つ。一方、∥ − v∥ = ∥v∥ と(i), (ii) より、 ∥v∥ − ∥w∥ ≤ ∥v − w∥ が出るので、とくに ∥sv + w∥ − ∥tv + w∥ ≤ |s − t| ∥v∥ がわかり、∥tv + w∥ は t の連続関数である。内積の性質を導く上で必要なのは、この連続性と (i) と (iii) である。
さて、内積の性質のうち、(v|v) ≥ 0 は倍率等式と (i) からわかり、(v|w) = (w|v) は今の定義から明らかなので、分配法則の性質を次に確かめる。これは、倍率等式と中線定理を二度使って得られる等式2(u|w/2) + 2(v|w/2) = ∥u + w/2∥2 − ∥u∥2 − ∥w/2∥2 + ∥v + w/2∥2 − ∥v∥2 − ∥w/2∥2
1
1
1= ∥u + v + w∥2 + ∥u − v∥2 − ∥u∥2 − ∥v∥2 − ∥w∥2
2
2
2
1
1
1
= ∥u + v + w∥2 − ∥u + v∥2 − ∥w∥22
2
2
= (u + v|w)
*112 Pascual Jordan and John von Neumann, On inner products in linear, metric spaces, Ann. Math., 36(1935), 719–723.
*113 日本ではこうよばれるが、英語では parallelogram law (平行四辺形則）である。

79

で、u = 0 とすれば分かる 2(v|w/2) = (v|w) を上の等式に戻すことで得られる。
最後に (tv|w) = t(v|w) を示す。これは、両辺が t について連続であることから、t が有理数の場合に帰着させられる。一般に、有理数 t の上で値 f (t) が定義された関数 f が加法性 f (s + t) = f (s) + f (t) を満たせ
ば、f (t) = tf (1) が成り立つ。実際、この等式を満たす有理数全体を Q とおけば、自然数 n ≥ 1 に対して、

f (n) = f (1+· · ·+1) = f (1)+· · ·+f (1) = nf (1) より n ∈ Q である。さらに、f (0) = f (0+0) = f (0)+f (0)から、0 ∈ Q. t ∈ Q ならば、0 = f (0) = f (t) + f (−t) より −t ∈ Q. t ∈ Q で n を自然数とすれば、

f (t) = f (t/n + · · · + t/n) = f (t/n) + · · · + f (t/n) = nf (t/n) より、t/n ∈ Q. 以上のことから Q は有理数全体であることがわかる。

Remark 13. 条件 (i), (iii) だけでは連続性が成り立たない。実際、Q 上の基底 (Hamel basis) {ei }i∈I をとってきて、∥v∥2 =∑|vi |2 ,

i∈I

v=

∑

vi ei

i∈I

とおけば、正値性および中線定理はなりたつものの、∥v∥2 ∈ Q であることから t2 が無理数のとき、∥tv∥ = |t| ∥v∥ とな
らない。

付録E

エルミート行列の対角化

本文では、エルミート行列のユニタリー行列による対角化を正規行列の場合に一般化して述べた。これは、ユニタリー行列の対角化も同時に示すことができるため、多くの教科書で取り上げられる方法ではあるが、最も使用頻度の高いエルミート行列／実対称行列に限定するとやや遠回りでもある。ここでは、内積の不等式を使った直接的な方法について説明しよう。
内積空間の節のあとに続けて読めるように、復習を少々。まず、内積の性質のうち、(v|v) =⇒ v = 0 以外を満たすものを半内積 (semi-inner product) と呼ぶことにすれば、Remark 6 でも注意したように、内積の不等式は半内積に対して成り立つ。つぎに、複素数を成分とする正方行列 A = (ajk ) で ajk = akj なるものを
エルミート行列というのであった。エルミート行列はまた標準内積を使って、(v|Aw) = (Av|w) (v, w ∈ Cn )という性質で特徴づけられる。このことから、エルミート行列 A に対しては、(v|Av) は実数であることもわかる。
以下では、内積空間 Cn の部分空間 W に対して、その単位ベクトル全体を W1 と書くことにする。とくに(Cn )1 は、Cn における単位ベクトル全体を表す。
示すべきは、n × n エルミート行列 A に対して、実数列 (αj )1≤j≤n と Cn の正規直交基底 (e1 , · · · , en ) で、

Aej = αj ej (j = 1, · · · , n) となるものが存在すること。
Proof. (Cn )1 の上で定義された実数値関数 (Cn )1 ∋ v 7→ (v|Av) の最小値*114 を α1 とし、単位ベクトル e1
を α1 = (e1 |Ae1 ) であるように選んでおく。このとき、⟨v|v ′ ⟩ = (v|Av ′ ) − α1 (v|v ′ ) とおけば、⟨ | ⟩ は半内積となり、不等式 |⟨v|v ′ ⟩|2 ≤ ⟨v|v⟩ ⟨v ′ |v ′ ⟩ が成り立つ。そこで、⟨e1 |e1 ⟩ = 0 に注意すれば、⟨v|e1 ⟩ = 0 ∀v ∈ Cn ⇐⇒ (v|Ae1 ) = α1 (v|e1 ) ∀v ∈ Cn ⇐⇒ Ae1 = α1 e1 .
すなわち、e1 は固有値 α1 の固有ベクトルである。
これを出発点に、A の固有ベクトル ej からなる正規直交系 e1 , · · · , er で、ej の固有値を αj とするとき、{}
αj = min (v|Av); v ∈ {e1 , · · · , ej−1 }⊥ , (v|v) = 1
for j = 2, · · · , r*114 最小値が存在することは、Bolzano の絞り出し論法による。

80

が成り立つものを r について帰納的に構成していこう。1 ≤ r < n まで構成できたと仮定する。部分空間

W = {e1 , · · · , er }⊥ に対して、W1 上の実数値関数 W1 ∋ w 7→ (w|Aw) の最小値を αr+1 とし、その値を実現する単位ベクトル er+1 ∈ W をひとつ取ってくる。（射影定理 13.7 により、dim W = n − r ≥ 1 である。）
このとき、⟨w|w′ ⟩ = (w|Aw′ )−αr+1 (w|w′ ) は W の上の半内積となるので、内積の不等式から (w|(Aer+1 −αr+1 er+1 )) = 0 (w ∈ W = {e1 , · · · , er }⊥ ) が成り立つ。これと(ej |(Aer+1 − αr+1 er+1 )) = (Aej |er+1 ) − αr+1 (ej |er+1 ) = (αj − αr+1 )(ej |er+1 ) = 0(1 ≤ j ≤ r)をあわせ、再び射影定理を使うと Aer+1 = αr+1 er+1 がわかり、帰納的構成が前に進む。

A が実対称行列の場合には、以上の議論をすべて実数の範囲で行うことができる。すなわち、A の固有ベクトルから成る Rn の正規直交基底が存在する。

Remark 14. 証明を振り返って見ればわかるように、掃き出し法や行列式といった行列代数の道具は一切必要ない。エルミート行列ないし実対称行列に限定すれば、もっとも短手順でユニタリー行列あるいは直交行列による対角化を与えるものとなっている。
集合 X の上で定義された実数値関数 f (x) に対して、その最大値が存在する時、最大値の値をmax{f (x); x ∈ X} = max f (x)x∈Xのように書く。同様に、最小値が存在するとき、その最小値を min という記号で表す。
定理 E.1 (mini-max principle). エルミート行列 A の固有値を小さい順に α1 ≤ α2 ≤ · · · ≤ αn と並べておく。このとき、αk =min

dim W =kmax{(w|Aw); w ∈ W, (w|w) = 1}.

Proof. 正規直交基底 (e1 , · · · , en ) を Aej = αj ej であるように取っておく。W ∩ ⟨ek , ek+1 , · · · , en ⟩ = {0}であれば、dim(W + ⟨ek , · · · , en ⟩) = k + (n − k + 1) = n + 1 となって、dim Cn = n に反するので、W ∩ ⟨ek , ek+1 , · · · , en ⟩ ̸= {0}. そこで、単位ベクトル u = λk ek + · · · + λn en ∈ W が存在し、max{(w|Aw); w ∈ W, (w|w) = 1} ≥ (u|Au) =n∑αj |λj |2 ≥ αk∑

|λj |2 = αk

j=k

がわかる。
一方、W = ⟨e1 , · · · , ek ⟩ とすれば、単位ベクトル ek ∈ W において、(ek |Aek ) = αk が実現されるので、逆向きの不等式も成り立つ。

付録F

二次形式の符号実変数 x1 , . . . , xn の二次同次式

Q(x) = Q(x1 , . . . , xn ) =∑aij xi xj ,aij = aji ∈ R

1≤i,j≤nを x1 , . . . , xn の実二次形式 (real quadratic form) というのであった。二次形式 Q(x) は、対称行列



a11
 a21

A= .
 ..

a12
a22
..
.

...
...
..
.


a1n
a2n 

.. 
. 

an1

an2

...

ann

81

を使って、x1
 
xn A  ... (Q(x) = x1

)

...

xn
と表示されるので、これを QA (x) と書くことにする。逆をもつ行列 T = (tij ) を使って、変数 x1 , . . . , xn に



 
x1
t11
 ..   ..
=
 .   .
xn

 
t1n
y1
..   .. .  . 

...
..
.
...

tn1

tnn

yn

という変数変換を施せば、QA (x) = QB (y), B = t T AT となる。
定理 F.1 (Lagrange-Sylvester). 任意の実対称行列 A に対して、逆をもつ行列 T で、t T AT が対角行列になるものが存在する。
また、このようにして得られた対角行列の対角成分に現れる、正数の個数、負数の個数、零の個数は、それ
ぞれ、A の正固有値の個数、負固有値の個数、零固有値の個数に一致する。但し、固有値の個数は重複度も込めて数える。

Proof. 行列 A のサイズに関する帰納法による。対称行列 A の対角成分に零でないものが現れる、例えば、
a11 ̸= 0、とすると、
Q(x) = a11 x21 + 2x11 (b2 x2 + · · · + bn xn ) + R(x2 , . . . , xn )1
1=(a11 x1 + b2 x2 + · · · + bn xn )2 + R(x2 , . . . , xn ) −(b2 x2 + · · · + bn xn )2a11a11となって、変数変換

y1 = a11 x1 + b2 x2 + · · · + bn xn ,を施せば、

yj = xj (2 ≤ j ≤ n)y121
+ R(y2 , . . . , yn ) −(b2 y2 + · · · + bn yn )2a11
a11

Q(x) =となって、帰納法が機能する。

全ての対角成分が消えていてなおかつ A ̸= 0 であるときには、aij ̸= 0 となる i ̸= j が存在する、例えば

a12 ̸= 0 である、ときには、なる変数変換を施せば、



1 −1 0
1 1
0


1
T =
0 0
.
..
.
.
..
.
.
0 0 ...
(

1 1
−1 1

)(
0
1

1
0

)(


0
0

.. 
.


0
1

...
...
..
.
..

.
0

) (
)
1 −1
2 0
=
1 1
0 −2

となるので、対角成分に零でないものが含まれる場合に帰着する。
次に、「符号数」が変化しないことを見るために、逆をもつ行列 T , T ′ に対して、t

T DT = A = t T ′ D′ T ′ ,


d1

D=


..

 ′
d1
 ′ 
,D = 

.
dn

82


..


,

.
d′n

d1 > 0, . . . , dl > 0, dl+1 < 0, . . . , dl+m < 0, dl+m+1 = · · · = dn = 0 などであったとする。ここで、l < l′ と仮定して矛盾を導こう。連立一次方程式



t11




 tl1
′
tl′ +1,1



t′n1

...
..
.
...
...
..
.
...

t1n



 

 x1
tln 
. 

 ..  = 0t′l′ +1,n 

 xn

′
tnn

を考える。l + (n − l′ ) < n であるから、自明でない解 x が存在する。y = T x, y ′ = T ′ x とおく。
一方、作り方から Q(x) = t yDy ≤ 0 かつ Q(x) = t y ′ D ′ y ′ ≥ 0 で、

 ′y1
 .. 
.
 ′
y ′ 
′
l 
y =
0
 
.
 .. 
0であるから

Q(x) = d′1 (y1′ )2 + · · · + d′l′ (yl′′ )2 = 0となって、y1′ = · · · = yl′′ = 0 となる。すなわち、T ′ x = y ′ = 0 となって、これは x ̸= 0 に反する。
以上により、l = l′ であることがわかる。同様にして、m = m′ も導かれる。

付録G

商空間と双対空間とテンソル積と内積の不等式と商空間、不定積分と商空間、定積分と商空間。
双対空間、双対写像、双対性。
テンソル積の機能的定義、基底とテンソル積の存在、多重線型形式とテンソル積。
テンソル代数、対称代数、外積代数。

83

索引
跡 trace, 37, 55
アフィン変換 aﬃne transformation, 69
鞍点 saddle point, 68

正定値 positive definite, 67, 68
成分 component, 4, 6, 47
正方行列 square matrix, 11線型作用素／変換 linear operator/transformation, 48線型写像 linear map, 44

一次結合 linear combination, 24
一次式変換 aﬃne transformation, 69
一次従属 linearly dependent, 42
一次独立 linearly independent, 26, 42, 44
一次変換 linear transformation, 48
位置ベクトル position vector, 6

像 image, 45
対角化 diagonalization, 36対角行列 diagonal matrix, 36対称作用素／行列 symmetric operator/matrix, 62単位行列 unit matrix, 11
単位ベクトル unit vector, 7

エルミート共役 Hermitian conjugate, 55, 60
エルミート作用素／行列 hermitian operator/matrix, 62
エルミート形式 hermitian form, 61

重複度 multiplicity, 37
直和分解, 44直交する orthogonal, 56
直交系 orthogonal system, 56
直交変換／行列 orthogonal transformation/matrix, 62
直交補空間 orthogonal complement, 56

解空間 the space of solutions, 24
階数 rank, 25
階段行列 matrix of echelon form, 24
可換 commutative, 52
核 kernel, 45
拡大固有空間 generalized eigenspace, 75
確率行列 stochastic matrix, 53

デカルト座標 Cartesian coordinates, 7
転置行列 transposed matrix, 17同型写像 isomorphism, 46
トレース trace, 37

基底 basis, 26, 31, 43
基底取替行列 change-of-basis matrix, 47
基本行列 elementary matrix, 29
基本ベクトル, 19
基本変形 elementary operation, 24, 29
逆行列 inverse matrix, 28
行ベクトル row vector, 11共役線型 conjugately linear, 55
行列単位 matrix unit, 29, 42
行列表示 matrix representation, 47

内積 inner product, 7, 54
内積空間 inner product space, 55
並換 permutation, 19
二次形式 quadratic form, 67
ノルム norm, 56
掃き出し法 Gaussian elimination, 24
パラメータ表示 parametric form, 8張り出し span, 42

Gram-Schmidt の直交化 orthogonalization, 57
クロネッカーのデルタ記号 Kronecker’s delta, 12

標準基底 standard basis, 26

固有空間 eigenspace, 37固有多項式 characteristic polynomial, 36
固有値 eigenvalue, 36, 52
固有ベクトル eigenvector, 36, 52
固有方程式 eigen equation, 36

ファンデルモンド行列式 Vandermonde determinant, 18
符号 signature, 20
負定値 negative definite, 68
部分空間 subspace, 31, 41
不変 invariant, 52
分割計算 block matrix computation, 14
分極等式 polarization identity, 61

最小二乗法 the method of least squares, 59
座標変換 coordinate transformation, 6, 47
三角行列 triangular matrix, 18, 64
三角不等式 triangle inequality, 56

平面の方程式 the equation of a plane, 8冪零行列 nilpotent matrix, 76
ベクトル空間 vector space, 41
変位ベクトル displacement vector, 5次元 dimension, 27, 31, 43
射影 projection, 51, 58
射影定理 projection theorem, 58
射影分解 resolution, 51
巡回置換 cyclic permutation, 62
ジョルダン表示 Jordan form, 76

法線ベクトル normal vector, 8
無限次元 infinite-dimensional, 43
ユークリッド空間 Euclidean space, 7
ユークリッド変換 Euclidean transformation, 69, 71
有限次元 finite-dimensional, 43
ユニタリー変換／行列 unitary transformation/matrix, 62スカラー scalar, 3, 41
スペクトル分解 spectral decomposition, 66
正規作用素／行列 normal operator/matrix, 62
正規直交基底 orthonormal basis, 56
正規直交系 orthonormal system, 56
正射影 orthogonal projection, 57
正値 positive semidefinite, 67

両線型形式 sesquilinear form, 61
列ベクトル column vector, 11
連立一次方程式 a system of linear equations, 2484