正定値行列・半正定値行列の定義

$A$ が $n$ 次の実対称行列またはエルミート行列であるとき、任意の $n$ 次元列ベクトル $\boldsymbol{x} \ne \boldsymbol{0}$ が

\[A \boldsymbol{x} \cdot \boldsymbol{x} \gt 0\]

を満たすとき、$A$ を 正定値行列 という。
少しだけ条件を緩めて、

\[A \boldsymbol{x} \cdot \boldsymbol{x} \ge 0\]

を満たすとき、$A$ を 半正定値行列 という。

【NOTE】

実空間の場合

\[A \boldsymbol{x} \cdot \boldsymbol{x} = (A \boldsymbol{x})^T \boldsymbol{x} = \boldsymbol{x}^T A \boldsymbol{x}\]

であるから、正定値行列の定義は

\[\boldsymbol{x}^T A \boldsymbol{x} \gt 0\]

とも書ける。複素数空間でも同様に

\[\boldsymbol{x}^* A \boldsymbol{x} \gt 0\]

正定値行列・半正定値行列の性質

(半)正定値行列となるための必要十分条件

【定理】

エルミート行列 $A$ について、

  • $P$:$A$ が(半)正定値行列である
  • $Q$:$A$ の固有値が全て正(非負)の実数である

とすると、$P \Longleftrightarrow Q$

以後、証明は正定値行列の場合について行う。半正定値行列の場合も同様に証明できる。

【$P \Longrightarrow Q$ の証明】

$A$ の固有値を $\lambda$、それに対応する固有ベクトルを $\boldsymbol{u}$ とすると、

\[A \boldsymbol{u} \cdot \boldsymbol{u} = \lambda \boldsymbol{u} \cdot \boldsymbol{u} = \lambda | \boldsymbol{u} |^2\]

$A$ は正定値行列なので、

\[A \boldsymbol{u} \cdot \boldsymbol{u} \gt 0\]

よって

\[\lambda | \boldsymbol{u} |^2 \gt 0\]

ベクトルの絶対値は負にならないので、$\lambda \gt 0$

【$Q \Longrightarrow P$ の証明】

$A$ の固有値を $\lambda_1, \cdots, \lambda_n \gt 0$ とする。

$A$ はエルミート行列なので、正規行列でもある。
よって、あるエルミート行列 $U$ によって対角行列 $D$ に対角化できる:

\[D := U^* A U = \begin{pmatrix} \lambda_1 & & O \\ & \ddots & \\ O & & \lambda_n \end{pmatrix}\]

両辺に左から $U$、右から $U^*$ をかけて、

\[A = UDU^*\]

よって任意の列ベクトル $\boldsymbol{x}$ に対して、

\[\begin{eqnarray} A \boldsymbol{x} \cdot \boldsymbol{x} &=& (A \boldsymbol{x})^* \boldsymbol{x} \\ &=& \boldsymbol{x}^* A^* \boldsymbol{x} \\ &=& \boldsymbol{x}^* A \boldsymbol{x} &\qquad (A^* = A) \\ &=& \boldsymbol{x}^* UDU^* \boldsymbol{x} \\ &=& (U^* \boldsymbol{x})^* D (U^* \boldsymbol{x}) \end{eqnarray}\]

ここで

\[U^* \boldsymbol{x} = \begin{pmatrix} a_1 \\ \vdots \\ a_n \end{pmatrix}\]

とおけば、

\[\begin{eqnarray} A \boldsymbol{x} \cdot \boldsymbol{x} &=& (U^* \boldsymbol{x})^* D (U^* \boldsymbol{x}) \\ &=& (a_1^*, \cdots, a_n^*) \begin{pmatrix} \lambda_1 & & O \\ & \ddots & \\ O & & \lambda_n \end{pmatrix} \begin{pmatrix} a_1 \\ \vdots \\ a_n \end{pmatrix} \\ &=& a_1^* \lambda_1 a_1 + \cdots + a_n^* \lambda_n a_n \\ &=& \sum_{i=1}^n \lambda_i |a_i|^2 \gt 0 \end{eqnarray}\]

これが任意の $\boldsymbol{x}$ に対して成り立つから、$A$ は半正定値行列である。