행렬의 가환
대각화 가능(diagonalizable)한 두 행렬 와 에 대해, 다음 두 조건이 동치(equivalent)이다.
- 와 가 가환(commute), 즉
- 와 가 동시에 대각화 가능(simultaneously diagonalizable)
즉, 와 가 대각화 가능하다고 가정하면, 일 필요충분 조건은 와 가 동시에 대각화 가능하다는 것이다.
필요조건(⇒) 와 가 동시에 대각화 가능하면
와 가 동시에 대각화 가능하다는 것은, 어떤 가역 행렬 가 존재하여 와 가 모두 대각 행렬이 된다는 것이다.
여기서 와 는 각각 와 의 대각 행렬이다.
- 대각 행렬 와 는 서로 가환(즉, ) 이므로,
가 가역이므로, 양변에 를 곱하면,
즉, 동시에 대각화 가능하면 가 성립한다.
충분조건(⇐) 이면 와 가 동시에 대각화 가능
와 가 대각화 가능하므로, 두 행렬의 각각의 고유벡터로 이루어진 기저가 존재한다. 의 고유벡터들을 살펴보자.
이므로, 의 고유벡터 에 를 작용하면,
도 에 대한 고유공간 안에 포함된다. 만약 의 각 고유값에 대해 1차 독립인 고유벡터들이 존재한다면, 는 이 기저에 대해 삼각 행렬(triangular form)로 표현될 수 있다. 가 대각화 가능하므로, 도 어떤 기저에서 대각 행렬로 표현된다. 그런데, 이미 의 고유벡터들이 에 대해서도 불변이라는 사실을 알았다. 그러므로, 와 는 공통된 기저에서 동시에 대각화 가능하다.
아이디어
고유공간(Eigenspace)
행렬 가 주어졌을 때, 고유공간(eigenspace)은 고윳값 에 대응하는 모든 고유벡터들로 이루어진 부분공간이다. 즉, 고유공간 는 다음을 만족하는 모든 벡터들의 집합이다.
고유공간은 원점을 포함하는 선형 부분공간(subspace)이다. 즉, 고유벡터뿐만 아니라 고유벡터의 모든 선형 조합도 고유공간에 속한다.
불변 부분공간(Invariant Subspace)
선형 연산자 가 벡터 공간 의 부분공간 에 대해 다음을 만족하면, 를 -불변(invariant under )이라고 한다.
즉, 의 임의의 벡터 에 대해, 도 여전히 안에 있어야 한다.
동시 대각화의 의미
따라서, 가 동시에 대각화 가능하다는 것은, 의 모든 고유공간이 에 대해 불변(invariant)하다는 것을 의미한다.