The Multiplicity
Defintion 1. Let , and let be an eigenvalue of with characteristic polynomial . Then
(a) The algebric multiplicity of is the largest positive integer for which is a factor of .
(b) The geometric multiplicity of is where is the eigenspace of T corresponding to .
대수적 중복도는 말 그대로 고유값을 구하기 위해 을 풀 때 특정 고유값이 등장하는 빈도 그 자체를 의미한다. 기하적 중복도는 특정 고유값 에 대응하는 고유공간 의 차원이다. 단순하게 에 대응하는 고유벡터들 중 선형 독립인 것들의 최대 개수라고 이해할 수 있다.
Theorem 1
Theorem 1. Let , and let be an eigenvalue of having algebric multiplicity where is finite-dimensional vector space. Then .
즉 고유값 의 대수적 중복도는 기하적 중복도보다 항상 크거나 같다. 생각해보면, 모든 고유벡터는 오직 하나의 고유값에만 대응되지만 하나의 고유값에 대응하는 고유벡터는 무수히 많다. 만약 선형 연산자 가 대각화 가능하다면 자명하게 의 대수적 중복도와 기하적 중복도가 같음을 알 수 있다. 그렇지 않을 경우 두 가지 상황이 가능하다. 대수적 중복도가 기하적 중복도보다 크거나, 혹은 작거나.
전자의 경우 가 대각 행렬이 되는 것이 불가능한데, 는 의 고유벡터들로 이루어진 순서 기저이므로 를 대수적 중복도만큼 로 표현할 선형 독립인 고유벡터의 개수가 부족하기 때문이다. 후자의 경우는 반대로 오히려 를 대수적 중복도만큼 표현하고도 고유벡터가 남기 때문에 모순이다.
그런데 만일 가 대각화 가능하지 않다면, 로 깔끔하게 표현되는 게 아니라 과 같이 뒤에 뭔가가 더 붙어서 가 대각 행렬이 될 수 없게 된다. 그러니까 주어진 고유값 의 개수, 즉 대수적 중복도에 비해 그 고유값을 깔끔하게 로 표현해서 대각 행렬로 표현할 수 있게끔 해주는 선형 독립인 고유벡터들이 부족하다는 것이다. 따라서 가 어떻든간에 항상 대수적 중복도는 기하적 중복도보다 큰 값을 갖는다.
Proof. Let be an ordered basis for . By extending it to an ordered basis for , we have .
Let . Then the characteristic polynomial of is where , . Then = , where . Thus the algebric multiplicity of is at least , i.e., .