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はじめに編集

「線型代数学」という教程では、実数体、あるいは複素数体上の行列や線型方程式などの具体的な対象を扱うことが主である。しかし、実は線型代数学という分野はその範囲にとどまるものではなく、一般の体上においてより一般的な議論を行うことが可能である。そしてその一般論は、より抽象的な数学を学ぶ上での基礎の基礎となるものである。

この項目では、そのような一般の体上の線型空間に関する一般論を述べる。

線型空間の定義編集

線型空間の公理編集

以下、特に断りなければKを体(field)とする。一般の体をよく知らない場合には、Kを などに読み替えても概ね差し支えない。

一般の体K上の線型空間(linear space)とは、次の公理を満たすような集合(set)のことである。

公理 Kを体、Vを集合とする。Vの元どうしの演算「+」と、Vの元に対するKの元によるスカラー倍「・」が定められていて、次の条件のすべてを満たすとき、VはKの上の線型空間であるという。

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これを線型空間の公理という。公理3の「0」をVの零元という。公理4のyは「-x」と書き、これをxの逆元という。以下、特に断りなければこの本の中ではKは体、VはK線型空間であると約束する。

公理から出発するのは抽象的で少しわかりにくいかもしれないが、公理だけから議論をはじめると、この公理を満たすものすべてについて同時に議論することができ、便利である。しかしもちろんこの公理を満たすような具体的な集合にはどのようなものがあるかを知ることも重要である。いくつか例を挙げる。

Knは通常の演算によってK線型空間である。特に、n次元ユークリッド空間  線型空間である。

K係数の多項式の集合K[X]は通常の演算によってK線型空間である。

実数上の無限回微分可能な実数値関数全体の集合  線型空間である。

  線型空間である。より一般に、体の拡大L/Kがあるとき、LはK線型空間である。

上に挙げた例が線型空間の公理を満たすことを確かめよ。

基底と次元編集

少し具体的な線型空間について考察してみる。 において、次の3本のベクトルの組は特別な意味を持っている。

 

特別とはどういうことかといえば、 の任意のベクトルxは、みなこのベクトルのスカラー倍によって

 

と表すことができ、またこの表し方は一意的ということである。

一般の線型空間においてもこのようなベクトルの組があれば便利である。そのようなものがあるとき、このベクトルの組に特別な名前をつけよう。

定義  をVの元の組とする。Vの任意の元xに対し となるようなKの元の組 が唯一つ存在するとき、 はVの基底(basis)であるという。

注意すべきなのは、基底は一つの線型空間に対し一組とは限らないということである。たとえば、先ほどの  の基底であるが、一方

 

 の基底である。

しかし、次のことはいえる。

命題   をVの基底とすると、n=n'

つまり、(もし基底が存在すれば)基底の元の数は一定である。言い換えると、基底の元の数は各線形空間に固有の数値である。そこで、この数に名前をつけることにする。

定義  というVの基底が存在するとき、nをVの次元(dimension)といい であらわす。このときVはn次元K線型空間であるという。

そのような有限個の元からなる基底が存在しないとき、Vは無限次元であるという。実は、無限次元線型空間には無限個の元からなる「基底」が存在することが知られている。例えば、上で例としてあげた線型空間は最初のKn以外は無限次元の線型空間であるが、K[X]には1,X,X2,X3,...という基底がある。 の基底や  上の基底はここまで簡単に書き表すことはできないが、存在することは知られている。

部分空間編集

線型空間の部分集合がまた線型空間になっていることがある。そのようなとき、この部分集合を線型部分空間(あるいは単に部分空間)という。正確に書けば以下のとおりである。

定義  が次の性質を満たすとき、WはVの線型部分空間(linear subspace)であるという。

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公理3は一見すると公理2から導かれるように見えるが、そうではない。なぜならば、空集合は公理1,2を満たすが、公理3を満たさない。公理3は空集合は部分空間と呼ばないようにするための公理である。

線型写像編集

線型写像の定義編集

近代的な数学は、ある性質を満たす集合と、その集合たちの間の写像(mapping)とを調べることを基礎として発展してきた。ここでも、線型空間から線型空間への写像について調べてみる。先ほどと同様にして、どのような写像を調べる対象とするか、公理的に与える。

線形写像(linear mapping)を以下のように定義する。

定義 V,Wを体KにおけるK線型空間とする。写像 が次の性質を満たすとき、fはK線型写像であるという。

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少し例を見てみよう。

Aをm×n行列とする。 は線型写像である。

 は線型写像である。

 (微分)は線型写像である。

これらが線形写像であることを確かめよ。

kerとim編集

VからWへの線型写像があるとき、その写像に付随して自然にVの部分空間とWの部分空間が定まる。それがここで挙げるkerとimである。

定義  を線型写像とする。

 をfの核(kernel)という。これはVの部分空間である。
 をfの像(image)という。これはWの部分空間である。 をfの階数(rank)といい、rank fであらわす。

すぐにわかることとして、まずfが全射(surjection)であるということは、fの像がWと一致することと同値である。また、線型写像が単射(injection)であることは、核が0のほかに元を持たないことと同値である。

命題 線型写像 が単射 

(証明)
 に0でない元yがあると仮定すると、 かつ であり、fは単射でない。
逆に、 と仮定する。 とすると であり、fは線型写像なので である。 と仮定したので 、すなわち である。よってfは単射である。□

行列表示編集

有限次元線型空間の間の線型写像は、基底をとることにより、有限サイズの行列によって表示することができる。つまり、有限次元線型空間の間の線型写像について調べることは、先ほど例として最初にあげたベクトルの行列倍という線型写像を調べることに帰着できる。

まず、線型写像は基底の行き先を決めることによって決まることを示しておく。

命題 V,WをK線型空間とし、 をVの基底、 をWの元とする。このとき、線型写像 であって、 を満たすものが唯ひとつ存在する。

(証明)
Vの任意の元は を用いて と一意に表せる。ここで写像 
 
で定めれば、確かに条件を満たす線型写像となっている。逆に、 が条件を満たす線型写像であるとすると、線型写像の公理から
 
となって、先の写像と一致する。□

この命題によって、次のような行列と線型写像とが1対1に対応することがわかる。

定義 V,WをK線型空間とし、 をVの基底、 をWの基底とする。線型写像 

 
を満たすとき、行列 をfの行列表示という。

双対空間編集

双対空間の定義編集

線型写像の集合もまた線型空間となる。ここではそのような線型空間を扱うことにする。

定義 VからKへの線型写像の全体 は自然な加法とスカラー倍により線型空間となる。V*をVの双対空間(dual space)という。

双対空間はもとの空間に付随して自然に定まる線型空間である。ゆえに、下で見るようにVの性質をかなり受け継いでいる。

双対基底編集

Vの基底をひとつ定めると、その基底に付随してV*にも自然に基底が定まる。

命題  をVの基底とすると、 に対して

 (クロネッカーのデルタ)

を満たすような が一意的に存在し、 はV*の基底となる。

このようにして定まるV*の基底を の双対基底(dual basis)と呼ぶ。

双対写像編集

VからWへの線型写像があるとき、この写像に付随してW*からV*への線型写像が定まる。(向きが逆になっていることに注意)

命題  を線型写像とする。写像 は線型写像である。

このようにして定まる写像をfの双対写像(dual mapping)と呼ぶ。

商空間編集

線型空間をその部分空間で「割る」ことによって新たな線型空間を作ることができる。これを商空間という。具体的には、次のような同値関係を考え、これで元の線型空間を割った商集合に対して線型空間としての構造を入れることにする。同値関係とそれで割った商集合については集合論に記載があるのでここでは繰り返さない。

定義 VをK線型空間、Wをその部分空間とする。このとき、V上の同値関係「~」を次で定め、この関係によって割った商集合V/~をV/Wと書く。

 

この関係「~」が同値関係であることを確かめよ。

関係「~」が同値関係であることが確かめられれば、晴れてV/Wは集合として正当化されたことになる。この商集合への標準的な全射による の像を と書くことにする。標準的な全射が全射であることから、V/Wの任意の元はあるVの元xを用いてx+Wとあらわせることを注意しておく。

次にこの集合に線型空間の構造を与えたい。そのためには、この集合の元同士の「足し算」と、Kの元をかける「スカラー倍」の定義を与えればよい。もっとも安直に考えるならば、

 
 

としたいところである。実際このようにするのであるが、ここでひとつ注意しなければならないのは、この演算が「定義になっている」かどうかである(きちんと定義になっていることをしばしば「well-definedである」という。定着した日本語訳は残念ながら存在しない)。どういうことかというと、次のことを確かめなければならない。

 

今までわれわれが知っていた演算については、これは当たり前の事実である。しかし、われわれは今新しい演算を定義しようとしているのであるから、この新しい演算が「まともな」定義であることを確かめなければならない。このことに注意する必要がある。これは特に今の場合に限らず商集合になんらかの構造を入れようとするときには必ず気をつけなければならないことである。

well-definedであることを確かめなければならないということはなかなか理解しがたいかもしれないが、実際にwell-definedであることを確かめるのは容易であるので読者に任せる。

上で定義した演算がwell-definedであることを確かめよ。

(ヒント:示すべきことをもっと直接的に書き下せば、 である)

この演算によってV/WがK線型空間になっていることを確かめよ。

標準的な全射 は線型写像であることを示せ。

商空間の基底編集

双対空間においては、元の空間の基底に対応した基底を自然に取ることができた。商空間においても、ある意味で同様のことができる。

命題 Vを有限次元線型空間、Wをその部分空間とし、 はVの基底であり、しかもそのうち最初のn個 はWの基底であるとする。このとき、 はV/Wの基底。

(証明)
 を任意に取る。 とかける。このとき、V/Wの定義から
 
と表示できる。あとはこの表示の一意性を言えばよい。 とすると、 。これより 

 

商空間と線型写像編集

線型写像 があるとき、そのkernelはVの部分空間だったので、割った商空間 を考えることができる。ここではこの商空間と元の線型写像とについて調べる。

補題 V,Wを線型空間、 を線型写像とする。このとき、 として写像 を定めるとこれはwell-defined。

(証明) を示せばよい。 とはすなわち のことなので、f(x-x')=0。すなわちf(x)-f(x')=0である。  

定理(準同型定理) 上で定めた は同型。

(証明) 全射性は自明なので単射性を示す。 とすると、f(x)=0なので、 。すなわち商空間 において である。これは ということに他ならず、したがって は単射である。  

(次元定理) V,Wが有限次元線型空間のとき、