本記事では、行列のトレースの性質をまとめていきます。
行列のトレースとは、簡単に言ってしまうと行列の対角成分の総和を指します。
本記事では、トレースを定義して、その性質を簡単に紹介します。
トレースの定義
定義(トレース)
\(A = (a_{ij}) \in \mathbb{R}^{n \times n}\)に対してトレースは以下のように定義される。
$$\text{tr} A = \sum_{i=1}^{d} a_{ii}$$
トレースの性質
ここからは、トレースの性質を紹介していきます。
基本的な性質
まずは、トレースに関する基本的な性質を以下にまとめます。
定理(基本的な性質)
\(A\), \(B\)を\(n\)次正方行列、\(k\)をスカラーとする。
- \(\mathrm{tr}(A^{\top}) = \mathrm{tr} A \)
- \(\mathrm{tr}(kA) = k \mathrm{tr} A\)
- \(\mathrm{tr}(AB) = \mathrm{tr}(BA)\)
この辺は、教科書でも詳細を説明されずに式変換されることが多いです。
トレースの巡回不変性
定理(トレースの巡回不変性)
行列\(A\), \(B\), \(C\)に対してトレースは以下の性質が成り立つ。
$$\text{tr}(A B C) = \text{tr}(C A B) = \text{tr}(B C A)$$
トレースの相似不変性
定理(トレースの相似不変性)
行列\(A\)の相似変換について以下が成り立つ。
$$\text{tr}(P A P^{-1}) = \text{tr}(A)$$
固有値とトレースの性質
定理(固有値とトレース)
\(A\)を\(n\)次正方行列とし、その固有値を\(\lambda_{1}, \ldots, \lambda_{n}\)とする。
このとき、以下が成り立つ。
$$\mathrm{tr} A = \sum_{k=1}^{n} \lambda_{k}$$
行列積のトレースの性質
定理(行列積とトレースの性質)
\(A = (a_{ij})\)と\(m \times n\)行列, \(B = (b_{ij})\)と\(m \times n\)行列とする。
このとき、以下が成り立つ。
$$\text{tr} (A B^{\top}) = \text{tr} (A^{\text{T}} B) = \text{tr} ( B A^{\top} )= \text{tr} ( B^{\top} A) = \sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} a_{ij} b_{ij}$$
それぞれの要素の積について和をとったものなので、行列に対する内積のようなものを計算することに対応します。
この性質を使って、行列に定義される長さの一つであるフロベニウスノルムが定義されます。
定義(フロべニウスノルム)
\(A\)を\(n \times m\)行列とする。このとき、フロべニウスノルムを以下で定義する。
$$\|A\|_{F} = \sqrt{\mathrm{tr}(A^{\top} A)} = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m} a_{ij}^{2}}$$
フロべニウスノルムは、行列の全成分を一列に変換してベクトル化した時のノルムを表します。
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