体 K 上の線形空間 ( 発展 )

第 9 章 置換の符号と転倒数 ( よりみち ) 69

15.3 体 K 上の線形空間 ( 発展 )

例 15.2.8. (1) 関数の連続性は数列の収束概念を用いて定められていた. ^{これに類似する方法で},^収束 概念が定まる空間を定義域とする関数についても連続性が定められる. ^例えばR^2の点列xnが点 x∈R^{2に収束することは},xnとx^{の距離4が}0に収束することと定められる. ^{収束概念が定まる図} 形X (例えばXをR²の部分集合とすればよい)を定義域とする実数値連続関数全体のなす集合を

C(X)と書けば,C(X)も例15.2.7と同様にして線形空間となる.

(2) ^実は, 関数のなす空間を線形空間とみなすために, 関数を連続関数のみに制限する必要はない. ^よ り一般に,集合Xを定義域とする実数値関数全体のなす集合をR^{Xとすれば},例15.2.7と同様に和 とスカラー倍を定めることでR^{Xは線形空間となる}.

なお, この例においてX =N^{とする場合と例}15.2.2における数列空間R^{Nの間には自然な}1対1 の対応があり, これらは同一の概念とみなすことができる. 実際, 数列空間の各元(x₁, x₂,· · ·)は x(n) := x_nなる関数x : N → R^に対応し, 逆に関数y : N → R^は実数列y_n := y(n) (すなわち

(y(1), y(2),· · ·))^{に対応する}. ^{この対応は}, それぞれの和とスカラー倍の演算に関しても整合的で

ある⁵. Nを定義域とする関数と数列の違いは,x(1), x(2),· · · ^と書くか,^あるいはx1, x2,· · · ^と書く かという,僅かな記号上の違いしかないのである.

例 15.2.9 (^発展). C(X)には次のようにして積も定めることができる.

f, g ∈C(X)に対して関数f gを次で定める: 各x∈Xについて, (f g)(x) :=f(x)f(g).

このとき, C(X)^{における演算は}, 1∈R^{に値を取る定数関数}1を単位元とすることで命題2.4.1^におけ るにおける(1)^から(18)^{すべての性質を満たす6}. ^すなわち,C(X)^{は多元環となる}. ^また,^{多項式の積は} 再び多項式になることから,R[x]も多元環となる. R[x]_nは多元環にはならない. 何故なら, n次多項式 どうしの積は2n次の多項式となり,これはR[x]_nに含まれないからである.

(3) 無理数全体は体ではない. 無理数どうしの和が無理数になるとは限らないからである. ^例えば√ 2 および1−√

2^{は共に無理数であるが}(^練習15.3.2),^その和√

2 + (1−√

2) = 1^{は有理数である}. 練習 15.3.2. √

2が無理数であることを認めたうえで1−√

2が無理数であることを示せ. 解答例: ^仮に1 −√

2が無理数でないとすればこれは有理数であり, √

2は有理数どうしの引き算

√2 = 1−(1−√

2)^で表せる. ^{したがって}√

2^{は有理数となり}, ^これは√

2が無理数であることに反す る.

体Kに関する線形代数学では,次で定める線形空間を対象とする.

定義 15.3.3. Kを体とする. 集合V に対して和+,およびKの元に関するスカラー倍·^{の演算が定めら} れており,さらに特別な元0∈V が与えられているとする. これらの演算が次の条件(ベクトル空間の公 理)^{をすべて満たすとき},^四つ組(V,0,+,·)^を体K上のベクトル空間または線形空間と呼ぶ.

I. 各元a,b∈V に対して和a+b∈V が定まっており,次の性質を満たす:

(1) a+b=b+a, (2) (a+b) +c=a+ (b+c), (3) a+0=0+a=a.

II. ^各元a∈V ^およびr∈K^{に対してスカラー倍}r·a∈V ^{が定まっており},^{次の性質を満たす}: (4) r·(s·a) = (rs)·a, (5) (r+s)·a= (r·a) + (s·a), (6)r·(a+b) = (r·a) + (r·b), (7) 1·a=a, (8) 0·a=0.

本書で主題とする線形空間はR^{上の線形空間である}. しかし,体としてR以外のものを採用しても,多 くの場合に同等の議論が得られることを頭の片隅に留めておきたい. 実は,体として複素数全体C^を採 用したほうが実数の場合よりも理論が綺麗になる部分があり, とくに,第V部以降では体C^{上の線形空} 間についても論じる.

例 15.3.4. Kを体とする. KとしてRを考えていた場合と同様に次が成り立つ:

(1) K^の元をn^{個並べた組}(x1,· · · , xn)^{全体からなる集合を}K^nと書く. ^これはK ^{上の線形空間で} ある.

(2) K^{の元を成分とする}(m, n)-^{行列全体のなす集合を}Mm,n(K)^と書く. ^また, Mn(K) := Mn,n(K) と定める. ^これらはK^{上の線形空間である}.

行列やベクトルの成分にどのような数を考えているかを明示する場合に,次の語句が用いられる.

• M_m,n(R)の元を実行列という. とくにm, nのいずれかが1の場合,これを実ベクトルと呼ぶ.

• M_m,n(C)の元を複素行列という. とくにm, nのいずれかが1の場合,これを複素ベクトルと呼ぶ.

発展(^{体を線形空間と見る})

四則演算が成立する体K自身は,体の演算としての和と積を線形空間における和とスカラー倍と みなすことで線形空間になる. 例えば実数直線R^{は座標軸が}1つしかない線形空間である. 次に,二 つの体K, Lが与えられており,K⊂Lが成り立つ場合を考えよう. このとき大きい体Lは,小さい 体K上の線形空間とみなすこともできる. ^例えばR⊂C^{であることから}C^はR^{上の線形空間とな} る. このことは複素平面を通して,C^はR²と対応づけられることからも分かる. ^一方で,Q⊂R^につ いてR^をQ上の線形空間とみたとき,この線形空間の性質を調べるのは容易でない(^実際,^無限次元 となる). 一般に,大小関係のある二つの体の間にある対称性(すなわち群)を調べる理論を体論(ガ ロア理論)という.

複素数体C^{の定義を思いだそう}. 実数の世界に方程式x² =−1を満たす元を新たに加え,さらに 四則演算が成り立つよう数空間を広げることでC^を得る. x² =−1を満たす数は二つ存在し(^これ をa, b^としよう), このうち一方を虚数単位としてi^と書き,^{このときもう一方は}−i^{と書かれる}. ^こ こで一つの疑問が現れる. ある人が虚数単位として数a^{を選び参考書}A^を書き, ^{別の人が虚数単位} にbを選んで参考書Bを書いたとすれば,参考書Aのiは参考書Bの−iに相当する. したがって, 二つの参考書で述べられている議論を比較しようと思えば面倒な翻訳作業(変数変換)が必要なはず である. しかし,現実にはこのような作業は必要なく, 参考書A, Bを並行して読む際に翻訳を意識 する必要はない. これは不思議なことではないか.

体および群の概念が生まれた背景には,四則演算と根号のみを用いた5次方程式の解の公式の非存 在証明があった. 方程式の解を付け加えた体を考えて,解の対称性と方程式の関係を見極めることで, 解の公式の非存在性が理解されたのである. また,上で述べた翻訳作業が必要ないことは, x² =−1 の解の対称性を通して理解されている.

115

第 16 章 いろいろな線形部分空間

例15.2.1におけるW とR^{2の関係や},例15.2.5におけるR[x]_nとR[x]の関係のように,より大きな線 形空間の部分集合として実現される線形空間の例がいくつも考えられる. これらを総称する概念として 線形部分空間なる概念を得る.

本章にて部分空間の数多くの例を紹介する. ^{このことから},線形空間の枠組みで論じることのできる対 象がいかに豊富であるか理解されることと思う.

16.1 定義

線形空間V ^{の部分集合}W が線形空間となるための条件を考えよう. W における和とスカラー倍の演 算がベクトル空間の公理を満たすことは,^既にV における演算がそうであることから直ちに得られる. ^ゆ えに,W が線形空間となるためには,W 内での演算結果が再びW に含まれること(このことをW が演 算で閉じているという), および零元があればよいことが分かる. こうして我々は次の定義に至る: 定義 16.1.1. ^線形空間V = (V,0V,+,·)^{の部分集合}W ^{が次の性質}(i)^から(iii)^{をすべて満たすとき}, W = (W,0_V,+,·)^{もまた線形空間となる}.

(i)0V ∈W, (ii) a,b∈W =⇒a+b∈W, (iii) a∈W, r∈R=⇒ra∈W.

このときW をV の線形部分空間(linear subspace)または部分ベクトル空間という. 本書では, これ らを部分空間と略称で述べる¹.

例 16.1.2. ^線形空間V ^に対して,V ^自身はV ^{の部分空間である}. ^またV の零元のみからなる集合{0} もV の部分空間である. これら二つの部分空間のことを,V の自明な部分空間という.

部分空間の例は本章の後半で述べる. ^その前に,部分空間になるための条件(i)^〜(iii)^{をよく理解する} ために,R²の部分集合のなかで部分空間にならない例を挙げよう. ^条件(i)^〜(iii)^{のいずれか一つでも満} たさなければ部分空間にはなり得ないことから,否定的例はいくらでも簡単に列挙できる. そこで,三つ の性質のうち二つは満たすものの,残りの一つを満たさないような例,つまり,あと一歩で部分空間にな らない例をここでは考える.

例 16.1.3. (1) 条件(i)と(ii)を満たすが(iii)を満たさない例:

W :={(x, y)∈R²|x≥0^かつy ≥0}^とすればW ^は(i)^と(ii)^を満たし, (iii)^{を満たさない}. Proof. (x, y) = (0,0)が条件「x ≥ 0かつy ≥ 0」を満たすことから0 = (0,0) ∈ W である. ま た, w = (x₁, y₁), v = (x₂, y₂)とし, w,v ∈ W と仮定すれば, x₁, y₁, x₂, y₂ ≥ 0であり, ゆえに x1+x2 ≥0,y1+y2 ≥0^である. ^{したがって}, (x, y) = (x1+x2, y1+y2)^は条件「x≥0^かつy≥0^」 を満たす. ^よってw+v= (x1+x2, y1+y2)∈W. ^つまりW ^は(ii)^を満たす. W ^が(iii)^を満たさ ないことを示すには, (iii)を満たさない反例を一つ挙げればよい. ^例えばa= (1,0), r =−1^とす ればa∈W,r∈R^である. しかしながらra=−1(1,0) = (−1,0)であり, (x, y) = (−1,0)は条件

「x≥0かつy≥0」を満たさないゆえra∈/ W.

1数学では様々な空間概念が与えられており,ゆえに何を対象としているかによって部分空間の意味は異なる.

(2) ^条件(i)^と(iii) ^{を満たすが}(ii)^{を満たさない例}:

W :={(x, y)∈R²|x= 0^またはy= 0}^とすればW ^は(i)^と(iii)^を満たし, (ii)^{を満たさない}. Proof. (x, y) = (0,0)^が条件「x= 0^またはy= 0^{」を満たすことから}0 = (0,0)∈W ^である. ^ま た, w = (a, b) ∈ W, r ∈ R^{と仮定すれば}, a, bのうち少なくともいずれか一方は0である. ゆえ にra, rbのいずれか一方は0であり, (x, y) = (rx, rb)は条件「x = 0またはy = 0」を満たす. し たがってrw = (rx, ry) ∈ W である. W が(ii)を満たさないことを示そう. 例えば, a = (1,0), b= (0,1)^とすればa,b∈W ^である. a+b= (1,0) + (0,1) = (1,1)^であり, (x, y) = (1,1)^は条件

「x= 0^またはy= 0^{」を満たさないゆえ}a+b∈/W. (3) ^条件(ii)^と(iii) ^{を満たすが}(i)^{を満たさない例}:

(iii)^においてr = 0^{を適用することで}(i)^{が得られるゆえ}, このような例は存在しないと考えたい

ところである. しかし,実際には次の例が与えられる:

W ^{を空集合とすれば},W ^は条件(ii)^と(iii) ^{を満たすが}(i)^{を満たさない}.

Proof. 空集合は元を含まない集合ゆえ,とくに零元も含まず, したがってW は(i)を満たさない.

(ii)を満たすことは次のように背理法で示される². もし仮に(ii)を満たさないとすれば, それは w,v∈W ^{であるにも関わらず}w+v ∈/ W となる例があるということである. ^{この例において},^と くにw∈W ^であり,^{したがって}W ^{は元を含む}. ^これはW が元を含まない集合であったことに反 する. ^以上よりW ^は(ii)^{を満たさねばならない}. ^{同様の論法を用いて},W ^が(iii)^{を満たすことも} 示される.

部分空間となるための条件(ii)^と(iii)は次のようにまとめることができる.

命題 16.1.4. 定義16.1.1における条件(ii)と(iii)が共に成立することと,次の条件が成立することは同 値である:

(iv) r, s∈R,a,b∈W =⇒ ra+sb∈W.

Proof. (ii)^と(iii)^{を仮定して}(iv)^を示そう. r, s∈R,a,b∈W ^とすれば, (iii)^よりra, sb∈W ^である. これに(ii)^を適用しra+sb∈W ^を得る. ^すなわち(iv)^{が成り立つ}. ^また, (iv)^においてr =s= 1^とい う特別な場合が(ii)に相当し,s= 0なる場合が(iii)に相当する. すなわち(iv)ならば(ii)かつ(iii)であ る.

以降, 部分空間であることを確認する際は条件(ii)^と(iii)^{の代わりに条件}(iv)^{を用いよう}. ^これによ り証明が多少は短くなるであろう. ^また,^条件(iv)からは更に次の性質が導かれる.

命題 16.1.5. W ^{を線形空間}V ^{の部分空間とすれば},^各vi∈W ^およびri ∈R^について∑_ℓ

i=1rivi ∈W.

Proof. 和の個数ℓに関する帰納法で示す. ℓ = 1の場合は部分空間の性質(iii)に他ならない. 和の個数

がℓのとき成立すると仮定し,和の個数がℓ+ 1の場合を示そう. v_i ∈W,r_i ∈R(i= 1, . . . , ℓ+ 1)とし, u=∑_ℓ+1

i=1riviとすれば,u= (∑_ℓ

i=1rivi) +rℓ+1vℓ+1と書ける,^{帰納法の仮定より}∑_ℓ

i=1rivi∈W ^であ り, ^性質(iii)^よりrℓ+1vℓ+1 ∈W ^である. ^よって, ^性質(ii)^より(∑_ℓ

i=1rivi) +rℓ+1vℓ+1 ∈W,^すなわち u∈W ^である.

17章で線形結合と呼ばれる概念を導入する. これを用いて,上の命題で述べているW の性質は「W は線形結合で閉じている」と呼ばれる.

2より一般に,前提が偽となる命題は真である. 論理規則の詳細については巻末の文献[6,付録B]を見よ.

117