線型代数学/線型空間
はじめに

「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。
はじめに

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

以下、特に断りなければ K {\displaystyle K} を体(field)とする。一般の体をよく知らない場合には、 K {\displaystyle K} を R , C {\displaystyle \mathbb {R} ,\mathbb {C} } などに読み替えても概ね差し支えない。
線型空間の定義

一般の体 K {\displaystyle K} 上の線型空間(linear space)またはベクトル空間とは、次の公理を満たすような集合(set)のことである。
線型空間の定義

公理 K {\displaystyle K} を体、 V {\displaystyle V} を集合とする。 V {\displaystyle V} の元どうしの演算「+」と、 V {\displaystyle V} の元に対する K {\displaystyle 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 {\displaystyle V} は K {\displaystyle K} の上の線型空間であるという。
線型空間の定義

これを線型空間の公理という。 V {\displaystyle V} の元をベクトルという。公理3の「0」を V {\displaystyle V} の零元という。公理4の y {\displaystyle y} は「 − x {\displaystyle -x} 」と書き、これを x {\displaystyle 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 {\displaystyle K} は体、 V {\displaystyle V} は K {\displaystyle K} 線型空間であると約束する。
線型空間の定義

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。
線型空間の定義

例 K n {\displaystyle K^{n}} は通常の演算によって K {\displaystyle K} 線型空間である。特に、 n {\displaystyle n} 次元ユークリッド空間 R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} は R {\displaystyle \mathbb {R} } 線型空間である。
線型空間の定義

例 K {\displaystyle K} 係数の多項式の集合 K [ X ] {\displaystyle K[X]} は通常の演算によって K {\displaystyle K} 線型空間である。
線型空間の定義

例 実数上の無限回微分可能な実数値関数全体の集合 C ∞ ( R ) {\displaystyle C^{\infty }(\mathbb {R} )} は R {\displaystyle \mathbb {R} } 線型空間である。
線型空間の定義

例 R {\displaystyle \mathbb {R} } は Q {\displaystyle \mathbb {Q} } 線型空間である。より一般に、体の拡大 L / K {\displaystyle L/K} があるとき、 L {\displaystyle L} は K {\displaystyle K} 線型空間である。
線型空間の定義

問 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。
線型空間の定義

定義 v 1 , v 2 , ⋯ , v n ∈ V , a 1 , a 2 , ⋯ , a n ∈ K {\displaystyle v_{1},v_{2},\cdots ,v_{n}\in V,a_{1},a_{2},\cdots ,a_{n}\in K} とするとき。
線型空間の定義

定義 ベクトル v 1 , v 2 , ⋯ , v n {\displaystyle \mathbf {v} _{1},\mathbf {v} _{2},\cdots ,\mathbf {v} _{n}} に対して、 a 1 v 1 + a 2 v 2 + ⋯ + a n v n = 0 {\displaystyle a_{1}\mathbf {v} _{1}+a_{2}\mathbf {v} _{2}+\cdots +a_{n}\mathbf {v} _{n}=\mathbf {0} } を満たす a 1 , a 2 , ⋯ , a n ∈ K {\displaystyle a_{1},a_{2},\cdots ,a_{n}\in K} が a 1 = a 2 = ⋯ = a n = 0 {\displaystyle a_{1}=a_{2}=\cdots =a_{n}=0} 以外、存在しないとき、 v 1 , v 2 , ⋯ , v n {\displaystyle \mathbf {v} _{1},\mathbf {v} _{2},\cdots ,\mathbf {v} _{n}} は線形独立(linearly independent)または一次独立であるという。
線型空間の定義

定義 K {\displaystyle K} 上のベクトル空間 V {\displaystyle V} の部分集合 S = { v 1 , v 2 , ⋯ , v n } {\displaystyle S=\{v_{1},v_{2},\cdots ,v_{n}\}} に対し、
線型空間の定義

命題 v 1 , v 2 , ⋯ , v n ∈ V {\displaystyle \mathbf {v} _{1},\mathbf {v} _{2},\cdots ,\mathbf {v} _{n}\in V} が線形独立であることと、 v 1 , v 2 , ⋯ , v n − 1 {\displaystyle \mathbf {v} _{1},\mathbf {v} _{2},\cdots ,\mathbf {v} _{n-1}} が線形独立かつ、 v n ∉ ⟨ v 1 , v 2 , ⋯ , v n − 1 ⟩ {\displaystyle \mathbf {v} _{n}\notin \langle \mathbf {v} _{1},\mathbf {v} _{2},\cdots ,\mathbf {v} _{n-1}\rangle } であることは同値である。
線型空間の定義

証明 まずは、 v 1 , v 2 , ⋯ , v n ∈ V {\displaystyle \mathbf {v} _{1},\mathbf {v} _{2},\cdots ,\mathbf {v} _{n}\in V} が線形独立ならば、 v 1 , v 2 , ⋯ , v n − 1 {\displaystyle \mathbf {v} _{1},\mathbf {v} _{2},\cdots ,\mathbf {v} _{n-1}} が線形独立かつ、 v n ∉ ⟨ v 1 , v 2 , ⋯ , v n − 1 ⟩ {\displaystyle \mathbf {v} _{n}\notin \langle \mathbf {v} _{1},\mathbf {v} _{2},\cdots ,\mathbf {v} _{n-1}\rangle } であることを示す。
線型空間の定義

少し具体的な線型空間について考察してみる。 R 3 {\displaystyle \mathbb {R} ^{3}} 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。
線型空間の定義

特別とはどういうことかといえば、 R 3 {\displaystyle \mathbb {R} ^{3}} 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
線型空間の定義

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。
線型空間の定義

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。
線型空間の定義

定義 x 1 , x 2 , ... , x n {\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}} を V {\displaystyle V} の元の組とする。 V {\displaystyle V} の任意の元 x {\displaystyle x} に対し、 x = a 1 x 1 + a 2 x 2 + ⋯ + a n x n {\displaystyle x=a_{1}x_{1}+a_{2}x_{2}+\cdots +a_{n}x_{n}} となる K {\displaystyle K} の元の組 a 1 , a 2 , ⋯ , a n {\displaystyle a_{1},a_{2},\cdots ,a_{n}} が一意に存在するとき、 x 1 , x 2 , ... , x n {\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}} は V {\displaystyle V} の基底(basis)であるという。
線型空間の定義

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 e 1 , e 2 , e 3 {\displaystyle e_{1},e_{2},e_{3}} も R 3 {\displaystyle \mathbb {R} ^{3}} の基底であるが、一方
線型空間の定義

も R 3 {\displaystyle \mathbb {R} ^{3}} の基底である。
線型空間の定義

命題 v 1 , v 2 , ⋯ , v n {\displaystyle v_{1},v_{2},\cdots ,v_{n}} が V {\displaystyle V} の基底であることと、 V = ⟨ v 1 , v 2 , ⋯ , v n ⟩ {\displaystyle V=\langle v_{1},v_{2},\cdots ,v_{n}\rangle } かつ v 1 , v 2 , ⋯ , v n {\displaystyle v_{1},v_{2},\cdots ,v_{n}} が線形独立であることは同値である。
線型空間の定義

証明 まずは、 v 1 , v 2 , ⋯ , v n {\displaystyle v_{1},v_{2},\cdots ,v_{n}} が V {\displaystyle V} の基底であるなら、 V = ⟨ v 1 , v 2 , ⋯ , v n ⟩ {\displaystyle V=\langle v_{1},v_{2},\cdots ,v_{n}\rangle } かつ v 1 , v 2 , ⋯ , v n {\displaystyle v_{1},v_{2},\cdots ,v_{n}} が線形独立であることを証明する。
線型空間の定義

命題 x 1 , x 2 , ... , x n {\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}} と y 1 , y 2 , ... , y n ′ {\displaystyle y_{1},y_{2},\dots ,y_{n'}} を V {\displaystyle V} の基底とすると、 n = n ′ {\displaystyle n=n'}
線型空間の定義

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。
線型空間の定義

定義 x 1 , x 2 , ... , x n {\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}} という V {\displaystyle V} の基底が存在するとき、 n {\displaystyle n} を V {\displaystyle V} の次元(dimension)といい dim V {\displaystyle \dim V} であらわす。このとき V {\displaystyle V} は n {\displaystyle n} 次元 K {\displaystyle K} 線型空間であるという。
線型空間の定義

自然数 n = dim V {\displaystyle n=\dim V} が存在するとき、 V {\displaystyle V} は有限次元であるという。そのような n {\displaystyle n} が存在しないときは、 V {\displaystyle V} は無限次元であるといい。 dim V = ∞ {\displaystyle \dim V=\infty } と書く。なお、線型空間 { 0 } {\displaystyle \{\mathbf {0} \}} の次元は、 dim { 0 } = 0 {\displaystyle \dim\{\mathbf {0} \}=0} であるとする。
線型空間の定義

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 K n {\displaystyle K^{n}} 以外は無限次元の線型空間であるが、 K [ X ] {\displaystyle K[X]} には 1 , X , X 2 , X 3 , ⋯ {\displaystyle 1,X,X_{2},X_{3},\cdots } という基底がある。 C ∞ ( R ) {\displaystyle C^{\infty }(\mathbb {R} )} の基底や R {\displaystyle \mathbb {R} } の Q {\displaystyle \mathbb {Q} } 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。
線型空間の定義

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。
線型空間の定義

定義 W ⊂ V {\displaystyle W\subset V} が次の性質を満たすとき、 W {\displaystyle W} は V {\displaystyle V} の線型部分空間(linear subspace)であるという。
線型空間の定義

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。
線型空間の定義

命題 V {\displaystyle V} を線型空間、 W {\displaystyle W} を V {\displaystyle V} の線型部分空間とするとき、 dim V ≥ dim W {\displaystyle \dim V\geq \dim W}
線型写像

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。
線型写像

線形写像(linear mapping)を以下のように定義する。
線型写像

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

少し例を見てみよう。
線型写像

例 Aをm×n行列とする。 f A : K n → K m ; x ↦ A x {\displaystyle f_{A}:K^{n}\to K^{m};x\mapsto Ax} は線型写像である。
線型写像

例 f 0 : K [ X ] → K ; P ( X ) ↦ P ( 0 ) {\displaystyle f_{0}:K[X]\to K;P(X)\mapsto P(0)} は線型写像である。
線型写像

例 d : C ∞ ( R ) → C ∞ ( R ) ; f ↦ f ′ {\displaystyle d:C^{\infty }(\mathbb {R} )\to C^{\infty }(\mathbb {R} );f\mapsto f'} (微分)は線型写像である。
線型写像

問 これらが線形写像であることを確かめよ。
線型写像

V {\displaystyle V} から W {\displaystyle 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 {\displaystyle V} の部分空間と W {\displaystyle 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。
線型写像

定義 f : V → W {\displaystyle f:V\to W} を線型写像とする。
線型写像

すぐにわかることとして、まず f {\displaystyle f} が全射(surjection)であるということは、 f {\displaystyle f} の像が W {\displaystyle 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。
線型写像

命題 線型写像 f : V → W {\displaystyle f:V\to W} が単射 ⇔ ker f = { 0 } {\displaystyle \Leftrightarrow \ker f=\{0\}}
線型写像

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。
線型写像

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。
線型写像

命題 V {\displaystyle V} , W {\displaystyle W} を K {\displaystyle K} 線型空間とし、 x 1 , x 1 , ... , x n {\displaystyle x_{1},x_{1},\dots ,x_{n}} を V {\displaystyle V} の基底、 y 1 , y 2 , ... , y n {\displaystyle y_{1},y_{2},\dots ,y_{n}} を W {\displaystyle W} の元とする。このとき、線型写像 f : V → W {\displaystyle f:V\to W} であって、 f ( x i ) = y i ( 1 ≤ ∀ i ≤ n ) {\displaystyle f(x_{i})=y_{i}\ (1\leq \forall i\leq n)} を満たすものが唯ひとつ存在する。
線型写像

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。
線型写像

定義 V {\displaystyle V} , W {\displaystyle W} を K {\displaystyle K} 線型空間とし、 x 1 , x 2 , ... , x n {\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}} を V {\displaystyle V} の基底、 y 1 , y 1 , ... , y m {\displaystyle y_{1},y_{1},\dots ,y_{m}} を W {\displaystyle W} の基底とする。線型写像 f : V → W {\displaystyle f:V\to W} が
和空間と共通部分

V 1 , V 2 ∈ V {\displaystyle V_{1},V_{2}\in V} を部分空間とする。このとき、 V 1 + V 2 = { x 1 + x 2 | x 1 ∈ V 1 , x 2 ∈ V 2 } {\displaystyle V_{1}+V_{2}=\{x_{1}+x_{2}|x_{1}\in V_{1},x_{2}\in V_{2}\}} を V 1 {\displaystyle V_{1}} と V 2 {\displaystyle V_{2}} の和空間という。 V 1 ∩ V 2 = { x | x ∈ V 1 , x ∈ V 2 } {\displaystyle V_{1}\cap V_{2}=\{x|x\in V_{1},x\in V_{2}\}} を V 1 {\displaystyle V_{1}} と V 2 {\displaystyle V_{2}} の共通部分という。
双対空間

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。
双対空間

定義 K {\displaystyle K} 上のベクトル空間 V {\displaystyle V} から K {\displaystyle K} への線型写像の全体 V ∗ = { f : V → K | f {\displaystyle V^{*}=\{f:V\to K|f} は線形写像 } {\displaystyle \}} は次の加法とスカラー倍により線型空間となる。
双対空間

V ∗ {\displaystyle V^{*}} を V {\displaystyle 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 {\displaystyle V} の性質をかなり受け継いでいる。
双対空間

V {\displaystyle V} の基底をひとつ定めると、その基底に付随して V ∗ {\displaystyle V^{*}} にも自然に基底が定まる。
双対空間

命題 x 1 , ... , x n {\displaystyle x_{1},\dots ,x_{n}} をVの基底とすると、 i = 1 , ... , n {\displaystyle i=1,\dots ,n} に対して
双対空間

を満たすような f i ∈ V ∗ {\displaystyle f_{i}\in V^{*}} が一意的に存在し、 f 1 , ... , f n {\displaystyle f_{1},\dots ,f_{n}} は V ∗ {\displaystyle V^{*}} の基底となる。
双対空間

このようにして定まる V ∗ {\displaystyle V^{*}} の基底を x 1 , ... , x n {\displaystyle x_{1},\dots ,x_{n}} の双対基底(dual basis)と呼ぶ。
双対空間

V {\displaystyle V} から W {\displaystyle W} への線型写像があるとき、この写像に付随して W ∗ {\displaystyle W^{*}} から V ∗ {\displaystyle 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)
双対空間

命題 f : V → W {\displaystyle f:V\to W} を線型写像とする。写像 f ∗ : W ∗ → V ∗ ; g ↦ g ∘ f {\displaystyle f^{*}:W^{*}\to V^{*};g\mapsto g\circ f} は線型写像である。
双対空間

このようにして定まる写像を f {\displaystyle f} の双対写像(dual mapping)と呼ぶ。
商空間

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。
商空間

定義 V {\displaystyle V} を K {\displaystyle K} 線型空間、 W {\displaystyle W} をその部分空間とする。このとき、 V {\displaystyle 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 / ∼ {\displaystyle V/{\sim }} を V / W {\displaystyle V/W} と書く。
商空間

問 この関係「~」が同値関係であることを確かめよ。
商空間

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 {\displaystyle 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 x ∈ V {\displaystyle x\in V} の像を x + W ∈ V / W {\displaystyle x+W\in V/W} 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 {\displaystyle V/W} の任意の元はある V {\displaystyle V} の元 x {\displaystyle x} を用いて x + W {\displaystyle x+W} とあらわせることを注意しておく。
商空間

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 {\displaystyle 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、
商空間

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。
商空間

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。
商空間

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。
商空間

問 上で定義した演算がwell-definedであることを確かめよ。
商空間

問 この演算によって V / W {\displaystyle V/W} が K {\displaystyle K} 線型空間になっていることを確かめよ。
商空間

問 標準的な全射 V → V / W {\displaystyle V\to V/W} は線型写像であることを示せ。
商空間

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。
商空間

命題 V {\displaystyle V} を有限次元線型空間、 W {\displaystyle W} をその部分空間とし、 x 1 , . . . , x m {\displaystyle x_{1},...,x_{m}} は V {\displaystyle V} の基底であり、しかもそのうち最初の n {\displaystyle n} 個 x 1 , . . . , x n {\displaystyle x_{1},...,x_{n}} は W {\displaystyle W} の基底であるとする。このとき、 x n + 1 + W , . . . , x m + W {\displaystyle x_{n+1}+W,...,x_{m}+W} は V / W {\displaystyle V/W} の基底。
商空間

系 dim V / W = dim V − dim W {\displaystyle \dim V/W=\dim V-\dim W}
商空間

線型写像 f : V → W {\displaystyle f:V\to W} があるとき、そのkernelは V {\displaystyle V} の部分空間だったので、割った商空間 V / ker f {\displaystyle V/\ker f} 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。
商空間

補題 V,Wを線型空間、 f : V → W {\displaystyle f:V\to W} を線型写像とする。このとき、 f ̄ ( x + ker f ) = f ( x ) {\displaystyle {\bar {f}}(x+\ker f)=f(x)} として写像 f ̄ : V / ker f → i m f {\displaystyle {\bar {f}}:V/\ker f\to imf} を定めるとこれはwell-defined。
商空間

定理(準同型定理) 上で定めた f ̄ : V / ker f → i m f {\displaystyle {\bar {f}}:V/\ker f\to imf} は同型。
商空間

系 (次元定理) V {\displaystyle V} , W {\displaystyle W} が有限次元線型空間のとき、