나뭇잎 교과서

직교행렬과 직교대각화

열벡터들이 정규직교기저를 이루는 행렬을 직교행렬이라고 합니다. 회전과 대칭이 그 예이며, 역행렬이 전치행렬과 같습니다. 대칭행렬은 고유벡터끼리 서로 수직이라 직교행렬로 대각화할 수 있습니다. 이 절에서는 대칭행렬이 원을 타원으로 바꿀 때 타원의 축이 고유벡터 방향임을 확인하고, 고유벡터가 수직인 이유를 한 단계씩 증명합니다.

본문

직교행렬과 직교대각화

본문

반지름 1인 원 위의 모든 점에 대칭행렬 \(A = \begin{pmatrix}2 & 1\\ 1 & 2\end{pmatrix}\)을 곱했더니 원이 비스듬히 누운 타원으로 바뀌었다. 타원의 긴 축은 \(y = x\) 방향으로 길이가 3, 짧은 축은 \(y = -x\) 방향으로 길이가 1이었고, 두 축은 정확히 수직이었다. 대칭이 아닌 행렬 \(\begin{pmatrix}2 & 1\\ 0 & 1\end{pmatrix}\)의 고유벡터 \((1, 0)\)과 \((1, -1)\)은 서로 수직이 아닌데, 대칭행렬의 고유벡터는 왜 늘 수직일까?

(1, 1) 방향, 3배 (1, −1) 방향, 1배 가는 원은 단위원
그림 1. 대칭행렬은 원을 서로 수직인 두 고유벡터 방향으로 늘여 타원으로 만든다. 반지름 1이 30 px이다.
먼저 알아야 할 것행렬의 대각화(행렬의 대각화), 정규직교기저(정규직교기저), 회전변환.

3.4.1대칭행렬의 고유벡터는 수직이다

전치행렬 \(A^T\)가 자기 자신과 같은 행렬, 곧 대각선을 사이에 두고 성분이 대칭인 행렬을 대칭행렬이라 한다. 대칭행렬은 내적에 대해 특별한 성질을 가진다. 모든 벡터 \(\vec u\), \(\vec v\)에 대해 \((A\vec u)\cdot\vec v = \vec u\cdot(A\vec v)\)이다. 서로 다른 고윳값 \(\lambda_1 \ne \lambda_2\)의 고유벡터 \(\vec v_1\), \(\vec v_2\)에 이것을 쓰면 \(\lambda_1(\vec v_1\cdot\vec v_2) = \lambda_2(\vec v_1\cdot\vec v_2)\)이고, \(\lambda_1 \ne \lambda_2\)이므로 \(\vec v_1\cdot\vec v_2 = 0\)이다. 그래서 대칭행렬의 서로 다른 고윳값의 고유벡터는 늘 수직이다.

정리 3.4.1 직교대각화

열벡터들이 정규직교인 행렬 \(Q\)를 직교행렬이라 하며 \(Q^{-1} = Q^T\)이다. 실수 대칭행렬 \(A\)는 고윳값이 모두 실수이고, 단위 고유벡터를 열로 하는 직교행렬 \(Q\)로 \[A = QDQ^T\]처럼 대각화된다. 이것을 직교대각화라 한다.

직교행렬은 길이와 각을 보존하므로 회전이나 대칭이다. 그래서 \(A = QDQ^T\)는 대칭행렬이 하는 일을 세 단계로 나누어 보여 준다. 먼저 \(Q^T\)로 돌려 고유벡터를 좌표축에 맞추고, \(D\)로 각 축을 고윳값만큼 늘인 뒤, \(Q\)로 다시 돌려 놓는다. 원을 축 방향으로 늘이면 타원이 되므로, 대칭행렬은 원을 고유벡터 방향이 축인 타원으로 바꾸고, 반축의 길이는 고윳값의 절댓값이다. 역행렬을 구할 필요 없이 전치만 하면 되어 계산도 쉽다.1

3.4.2대칭이 아니면

대칭이 아닌 행렬은 고유벡터가 수직이 아닐 수 있고, 아예 실수 고유벡터가 없을 수도 있다. \(\begin{pmatrix}2 & 1\\ 0 & 1\end{pmatrix}\)은 고윳값이 2와 1이고 고유벡터가 \((1, 0)\)과 \((1, -1)\)이어서 45°로 만난다. 이 행렬도 원을 타원으로 바꾸지만, 타원의 축이 고유벡터 방향과 일치하지 않는다. 회전 행렬은 실수 고윳값이 없다. 대칭행렬만이 언제나 서로 수직인 실수 고유벡터의 축을 가져, 길이를 재는 정규직교기저 위에서 늘이기만 하는 변환으로 볼 수 있다.

행렬값 Q(1/√2, 1/√2 / 1/√2, −1/√2) D(3, 0 / 0, 1) Q D Qᵀ(2, 1 / 1, 2) = A
그림 2. 단위 고유벡터를 열로 한 직교행렬로 대칭행렬을 대각화한다. 그림의 /는 다음 행을 뜻한다.

3.4.3예제 풀이

예제 3.4.2

대칭행렬 \(A = \begin{pmatrix}2 & 1\\ 1 & 2\end{pmatrix}\)을 직교대각화하여라. 단위원 위의 점 \(\left(\tfrac{1}{\sqrt2}, \tfrac{1}{\sqrt2}\right)\)과 \(\left(\tfrac{1}{\sqrt2}, -\tfrac{1}{\sqrt2}\right)\)은 어디로 가는가? 바뀐 타원의 방정식을 고유벡터 좌표로 써라.

고윳값은 3과 1이고 고유벡터는 \((1, 1)\)과 \((1, -1)\)로, 내적이 0이어서 수직이다. 길이를 1로 맞추면 \(Q = \dfrac{1}{\sqrt2}\begin{pmatrix}1 & 1\\ 1 & -1\end{pmatrix}\)이고, \(Q^TQ = I\)이며 \(A = Q\begin{pmatrix}3 & 0\\ 0 & 1\end{pmatrix}Q^T\)이다.

\(\left(\tfrac{1}{\sqrt2}, \tfrac{1}{\sqrt2}\right)\)은 고유벡터이므로 3배가 되어 \(\left(\tfrac{3}{\sqrt2}, \tfrac{3}{\sqrt2}\right)\)으로, 원점에서 거리 3인 곳으로 간다. \(\left(\tfrac{1}{\sqrt2}, -\tfrac{1}{\sqrt2}\right)\)은 고윳값 1이어서 그대로이다. 고유벡터 방향의 좌표를 \(X\), \(Y\)라 하면 원 \(X^2 + Y^2 = 1\)은 \(\dfrac{X^2}{9} + Y^2 = 1\)인 타원으로 바뀐다. 즉 대칭행렬의 고유벡터는 서로 수직이어서 직교행렬로 대각화되며, 대칭행렬은 그 수직인 축을 따라 공간을 고윳값만큼 늘이는 변환이다.

아래 탐구 카드에서 대칭행렬이 원을 어떤 타원으로 바꾸는지 보고, 대칭행렬의 고유벡터가 수직임을 증명해 보자.

  1. 물체의 관성이나 재료 속 응력은 대칭행렬로 나타내며, 직교대각화로 찾은 서로 수직인 축을 주축이라 한다. 휴대폰을 공중에 던져 돌릴 때 가장 긴 축과 가장 짧은 축 둘레로는 안정하게 돌지만 가운데 축 둘레로는 뒤집히며 도는 것도 이 주축과 관계가 있다.
마무리

대칭행렬은 \((A\vec u)\cdot\vec v = \vec u\cdot(A\vec v)\)를 만족해 서로 다른 고윳값의 고유벡터가 수직이고, 단위 고유벡터를 열로 하는 직교행렬 \(Q\)로 \(A = QDQ^T\)처럼 직교대각화된다. 그래서 대칭행렬은 서로 수직인 축을 따라 공간을 늘이는 변환이며, 원을 그 축이 장축과 단축인 타원으로 바꾼다. 처음 질문의 행렬은 \((1, 1)\) 방향으로 3배, \((1, -1)\) 방향으로 1배 늘여 단위원을 수직인 두 축을 가진 타원으로 만든다.

탐구 1

대칭행렬은 원을 어떤 모양으로 바꿀까?

직교행렬과 직교대각화 · 조작

  1. 질문\(A = \begin{pmatrix} a & b \\ b & d \end{pmatrix}\)처럼 대각선에 대해 대칭인 행렬로 단위원을 변환하면 어떤 곡선이 될까? 그 곡선의 축은 어떤 방향일까?
  2. 복원열벡터들이 정규직교기저를 이루는 행렬 \(Q\)를 직교행렬이라고 하며, \(Q^TQ = I\), 곧 \(Q^{-1} = Q^T\)이다. 회전과 대칭이 직교행렬이다.
  3. 설명대칭행렬(\(A^T = A\))은 고윳값이 모두 실수이고, 서로 다른 고윳값의 고유벡터는 서로 수직이다(다음 카드에서 증명). 그래서 단위 고유벡터를 열로 하는 직교행렬 \(Q\)로 \(A = QDQ^T\)라 쓸 수 있고, 이것을 직교대각화라고 한다. 그림으로는 "\(Q^T\)로 돌리고, 축마다 \(\lambda\)배 늘이고, \(Q\)로 되돌리기"이므로, 단위원은 축이 고유벡터 방향이고 반지름이 \(|\lambda_1|\), \(|\lambda_2|\)인 타원이 된다.
  4. 연결재료가 받는 힘(응력), 자료의 퍼진 정도(공분산 행렬)가 모두 대칭행렬이다. 공분산 행렬의 고유벡터 방향을 찾는 것이 자료 분석의 주성분 분석이고, 다음 절에서는 이차곡선의 축을 찾는 데 쓴다.
  5. 적용원 위의 점 \(\vec{x}\)를 끌어 \(A\vec{x}\)가 \(\vec{x}\)와 같은 방향이 되는 곳을 찾자. 그곳이 타원의 가장 긴 곳, 가장 짧은 곳과 일치하는가? \(b\)를 바꿔도 두 고유벡터는 늘 수직인가? 고윳값 하나를 음수로 만들면 어떻게 되는가?
  6. 판단대칭이 아닌 행렬도 원을 타원으로 바꾸지만, 그 타원의 축이 고유벡터 방향과 일치하지 않고 고유벡터끼리 수직이 아닐 수 있다. "고유벡터가 수직"은 대칭행렬의 특별한 성질이다.

확인조건이 달라지면

\(A = \begin{pmatrix} 3 & 1 \\ 1 & 3 \end{pmatrix}\)이 단위원을 바꾼 타원의 긴 반지름과 그 방향은?

탐구 2

대칭행렬의 고유벡터는 왜 서로 수직일까?

대칭행렬의 성질 · 증명 조립

  1. \(A^T = A\)이고 \(A\vec{v}_1 = \lambda_1\vec{v}_1\), \(A\vec{v}_2 = \lambda_2\vec{v}_2\), \(\lambda_1 \ne \lambda_2\)라 하자.
  2. \(\lambda_1(\vec{v}_1\cdot\vec{v}_2) = (\lambda_1\vec{v}_1)\cdot\vec{v}_2 = (A\vec{v}_1)\cdot\vec{v}_2\)이다.먼저 무엇을 가정하는지 밝혀야 합니다.
  3. \((A\vec{v}_1)\cdot\vec{v}_2 = (A\vec{v}_1)^T\vec{v}_2 = \vec{v}_1^TA^T\vec{v}_2 = \vec{v}_1^TA\vec{v}_2\) (\(A^T = A\)를 씀)이다.이 식은 \(\lambda_1(\vec{v}_1\cdot\vec{v}_2)\)를 행렬로 바꾼 뒤에 이어집니다.
  4. \(\vec{v}_1^TA\vec{v}_2 = \vec{v}_1\cdot(A\vec{v}_2) = \lambda_2(\vec{v}_1\cdot\vec{v}_2)\)이다.\(A\)를 \(\vec{v}_2\) 쪽으로 옮기는 단계(대칭을 쓰는 곳)가 먼저입니다.
  5. 따라서 \((\lambda_1 - \lambda_2)(\vec{v}_1\cdot\vec{v}_2) = 0\)이고 \(\lambda_1 \ne \lambda_2\)이므로 \(\vec{v}_1\cdot\vec{v}_2 = 0\), 곧 두 고유벡터는 수직이다.같은 양을 두 가지로 나타낸 식이 아직 완성되지 않았습니다.
  6. \(\lambda_1 \ne \lambda_2\)이면 \(\vec{v}_1 \ne \vec{v}_2\)이므로 두 벡터는 수직이다.다른 벡터라고 수직인 것은 아닙니다. 대칭이 아닌 행렬(c ≠ 1)에서 그림을 보세요.
  1. 질문앞 카드에서 대칭행렬의 두 고유벡터는 \(b\)를 아무리 바꿔도 늘 수직이었다. 우연일까, 아니면 증명할 수 있을까?
  2. 복원\(\vec{u}\cdot\vec{v} = \vec{u}^T\vec{v}\), \((AB)^T = B^TA^T\)이다.
  3. 설명요령은 \((A\vec{v}_1)\cdot\vec{v}_2\)를 두 가지로 계산하는 것이다. 한 번은 \(A\vec{v}_1 = \lambda_1\vec{v}_1\)으로, 한 번은 \(A\)를 반대편으로 옮겨 \(A\vec{v}_2 = \lambda_2\vec{v}_2\)로 계산한다. \(A\)를 옮길 때 \(A^T\)가 생기는데, 대칭이라 \(A^T = A\)이다. 두 결과가 같으려면 \(\lambda_1 \ne \lambda_2\)일 때 내적이 0이어야 한다.
  4. 연결이 성질에 "대칭행렬의 고윳값은 실수"라는 사실까지 쓰면, 모든 실대칭행렬은 직교대각화된다는 스펙트럼 정리가 나온다. 다음 절에서 이차곡선의 축을 찾는 근거이다.
  5. 적용증명을 순서대로 쌓자. 그다음 \(c\)를 움직여 대칭(\(c = 1\))일 때만 두 고유벡터가 수직인지 확인해 보자.
  6. 판단증명에서 \(A^T = A\)를 쓴 곳은 한 군데뿐이다. 그곳이 없으면 증명이 무너지고, 그림에서도 \(c \ne 1\)이면 각이 90°가 아니다. 가정이 증명의 어디에 쓰였는지 찾는 습관이 중요하다.

확인조건이 달라지면

대칭행렬 \(A\)의 고유벡터가 \((1, 2)\)(고윳값 5)이고 다른 고윳값이 \(-1\)일 때, 고윳값 \(-1\)의 고유벡터 방향은?

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