선형대수학에서 케일리-해밀턴 정리(영어: Cayley–Hamilton theorem)는 정사각 행렬이 자기 자신의 특성 방정식을 만족시킨다는 정리이다. 아서 케일리와 윌리엄 로언 해밀턴의 이름에서 따왔다.
정의
가환환
위의
정사각 행렬
의 특성 다항식을
![{\displaystyle p(x)=\det(x-M)=\sum _{k=0}^{n}p_{k}x^{k}\in K[x]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/e6091a242a908a7170f85c3695fcbc9847c93ea2)
라고 하자. 여기서
는 행렬식이다. 케일리-해밀턴 정리에 따르면, 다음이 성립한다.[1]:194, §6.4, Theorem 4
![{\displaystyle p(M)=\sum _{k=0}^{n}p_{k}M^{k}=0}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f3c94ea77652c668b6cd015f406a5f33bbc1ebb3)
특히,
가 체일 경우
의 최소 다항식은 특성 다항식의 약수이다.[1]:194, §6.4, Theorem 4
증명
행렬식을 통한 증명
가환환
![{\displaystyle K[M]=\{q(M)\colon q\in K[x]\}\subseteq \operatorname {Mat} (n;K)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/cda8a030a83ddc95616e559e8303912c425458fb)
위의
행렬
![{\displaystyle N\in \operatorname {Mat} (n;K[M])}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8790d20fcd5bb21eb903f0279066630d37fa83b6)
![{\displaystyle N_{ij}=\delta _{ij}M-M_{ij}\in K[M]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/4de0204261b79d55f7756f8a6be66c60d129b699)
을 생각하자. 여기서
는 크로네커 델타이다. 열벡터의 공간
의 표준 기저를
라고 하고,
의 고전적 수반 행렬을
라고 하자. 그렇다면,
![{\displaystyle \sum _{j=1}^{n}N_{ij}e_{j}=0}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/449055b073dab1e72188dd44d634f1c952d43fc7)
![{\displaystyle ((\operatorname {adj} N)N)_{kj}=\delta _{kj}\det N}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/01ad2f9a1b46524504ac87e8f374699ea592b50e)
![{\displaystyle \det N=p(M)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3b39dca529ad93487befc218ee5e0c5350dbf0bb)
이다. 따라서 임의의
에 대하여,
![{\displaystyle {\begin{aligned}0&=\sum _{i=1}^{n}\sum _{j=1}^{n}(\operatorname {adj} N)_{ki}N_{ij}e_{j}\\&=\sum _{j=1}^{n}\sum _{i=1}^{n}(\operatorname {adj} N)_{ki}N_{ij}e_{j}\\&=\sum _{j=1}^{n}((\operatorname {adj} N)N)_{kj}e_{j}\\&=\sum _{j=1}^{n}\delta _{kj}(\det N)e_{j}\\&=(\det N)e_{k}\\&=p(M)e_{k}\end{aligned}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/72cececd59f2bce644df84d9551471217e017d3a)
이다. 즉,
이다.[1]:194-196, §6.3
삼각화를 통한 증명
만약
가 정역일 경우, 케일리-해밀턴 정리는 다음과 같이 증명할 수 있다. 편의상
가 대수적으로 닫힌 체라고 하자. (만약 아닐 경우
의 분수체의 대수적 폐포를 취하면 된다.)
우선,
이 상삼각 행렬이라고 하자. 그렇다면,
의 최소 다항식은
![{\displaystyle p(x)=(x-M_{11})\cdots (x-M_{nn})}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/04dc40978f0113ba191872f57c462249c2b524ff)
이다.
은 첫째 열의 모든 성분이 0인 상삼각 행렬이며,
는 첫째 열과 둘째 열의 성분이 모두 0인 상삼각 행렬이다. 이와 같은 과정을 반복하면 결국
을 얻는다.
이제,
이 일반적인 행렬이라고 하자.
가 대수적으로 닫힌 체이므로,
의 최소 다항식
는
에서 1차 다항식의 곱이며, 따라서
은
에서 삼각화 가능 행렬이다.
가 상삼각 행렬이 되는 가역 행렬
를 취하자. 그렇다면
의 최소 다항식 역시
이므로,
![{\displaystyle p(M)=Gp(G^{-1}MG)G^{-1}=0}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/aba118f98ba617d6aeff92e47713550ee7ebe5bd)
이다.[1]:204-205, §6.4
예
행렬의 거듭제곱
A 행렬이 다음과 같이 주어졌다고 가정하자.
는 단위행렬(곱셈의 항등원)
이때 특성 다항식은 다음과 같다.
![{\displaystyle p(\lambda )={\begin{vmatrix}\lambda -1&-2\\-3&\lambda -4\end{vmatrix}=(\lambda -1)(\lambda -4)-2\cdot 3=\lambda ^{2}-5\lambda -2}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f98f507f05c3db0ca965a75fc647bbfb1f726148)
케일리-해밀턴 정리에 따르면 다음 식이 성립한다.
![{\displaystyle A^{2}-5A-2I_{2}=0}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f1ac033638d8c0b302772e842c0eb2b4c0726e25)
실제로 계산해 보면, 위 식이 성립함을 확인할 수 있다.
![{\displaystyle A^{2}-5A-2I_{2}=0}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f1ac033638d8c0b302772e842c0eb2b4c0726e25)
![{\displaystyle A^{2}=5A+2I_{2}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f4abc82d5415d77436de88891457942ea881d6b8)
위의 식을 통해 A4을 계산하면 다음과 같다.
![{\displaystyle A^{3}=(5A+2I_{2})A=5A^{2}+2A=5(5A+2I_{2})+2A=27A+10I_{2}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/45402b7f472df72b3e3ac626c558c749e737c351)
![{\displaystyle A^{4}=A^{3}A=(27A+10I_{2})A=27A^{2}+10A=27(5A+2I_{2})+10A}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/1a8628d1efdf740458bd5b3c5d559ddaa75e5b2b)
![{\displaystyle A^{4}=145A+54I_{2}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/ac7d56b6af34790e292a765eb9f32b46b56a8143)
2 × 2 역행렬
![{\displaystyle A^{-1}={\frac {A-5I_{2}{2}~.}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a93257f90d3a4da53feba21fe9852d4aaf042953)
3 × 3 역행렬
![{\displaystyle A={\begin{bmatrix}1&2&1\\2&1&3\\3&2&3\\\end{bmatrix}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/419eb0031608e672a9d8f22d6a6ad6c78ef7b908)
![{\displaystyle A^{-1}={\frac {A^{2}-5A-6I_{3}{4}~.}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/b61bdc5ce5fddd3ee6651bc8561c31005b68694b)
각주
외부 링크