1 有限個のベクトルでは生成されない空間
はじめに、扱う条件を定めます。
定義 1.1 (有限生成であること). 実数を係数とするベクトル空間V V V が有限生成 であるとは、有限個のベクトルv ⃗ 1 , … , v ⃗ m ∈ V \vec v_1, \dots, \vec v_m \in V v 1 , … , v m ∈ V でspan { v ⃗ 1 , … , v ⃗ m } = V \operatorname{span}\{\vec v_1, \dots, \vec v_m\} = V span { v 1 , … , v m } = V を満たすものが存在することをいう。有限生成でないとき、V V V は有限生成でない という。
命題 1.2 (有限生成でない空間の例). R [ x ] \mathbb{R}[x] R [ x ] とC [ 0 , 1 ] C[0,1] C [ 0 , 1 ] は、いずれも有限生成でない。
証明. R [ x ] \mathbb{R}[x] R [ x ] について示す。f 1 , … , f m ∈ R [ x ] f_1, \dots, f_m \in \mathbb{R}[x] f 1 , … , f m ∈ R [ x ] を有限個の多項式とする。f i f_i f i が0 ⃗ \vec 0 0 でないとき、a n ≠ 0 a_n \ne 0 a n = 0 を満たす最大のn n n をf i f_i f i の次数といい、deg f i \deg f_i deg f i と書く。N N N を、0 ⃗ \vec 0 0 でないf i f_i f i の次数の最大値とする(すべてが0 ⃗ \vec 0 0 ならばN = 0 N = 0 N = 0 とする)。一次結合∑ i c i f i \sum_i c_i f_i ∑ i c i f i の第n n n 成分は∑ i c i ( f i ) n \sum_i c_i (f_i)_n ∑ i c i ( f i ) n であり、n > N n > N n > N のとき( f i ) n = 0 (f_i)_n = 0 ( f i ) n = 0 であるから0 0 0 である。したがってspan { f 1 , … , f m } \operatorname{span}\{f_1, \dots, f_m\} span { f 1 , … , f m } に属する多項式は、第N + 1 N+1 N + 1 成分以降がすべて0 0 0 である。ところがx N + 1 x^{N+1} x N + 1 は第N + 1 N+1 N + 1 成分が1 1 1 であるから、この張る空間に属さない。よってspan { f 1 , … , f m } ≠ R [ x ] \operatorname{span}\{f_1,\dots,f_m\} \ne \mathbb{R}[x] span { f 1 , … , f m } = R [ x ] であり、R [ x ] \mathbb{R}[x] R [ x ] は有限生成でない。
C [ 0 , 1 ] C[0,1] C [ 0 , 1 ] について示す。m m m を任意の正の整数とし、k = 1 , … , m + 1 k = 1, \dots, m+1 k = 1 , … , m + 1 に対しa k = 1 k + 1 a_k = \dfrac{1}{k+1} a k = k + 1 1 、b k = 1 k b_k = \dfrac1k b k = k 1 、p k = a k + b k 2 p_k = \dfrac{a_k + b_k}{2} p k = 2 a k + b k とおき、関数g k ∈ C [ 0 , 1 ] g_k \in C[0,1] g k ∈ C [ 0 , 1 ] を
g k ( t ) = max ( 0 , 1 − ∣ t − p k ∣ ( b k − a k ) / 2 ) g_k(t) = \max\left(0,\ 1 - \frac{|t - p_k|}{(b_k - a_k)/2}\right) g k ( t ) = max ( 0 , 1 − ( b k − a k ) /2 ∣ t − p k ∣ ) と定める。絶対値とmax \max max は連続関数から連続関数を作るのでg k g_k g k は連続であり、g k ( t ) ≠ 0 g_k(t) \ne 0 g k ( t ) = 0 となるのはa k < t < b k a_k < t < b_k a k < t < b k のときに限る。g k ( p k ) = 1 g_k(p_k) = 1 g k ( p k ) = 1 である。区間( a k , b k ) (a_k, b_k) ( a k , b k ) はk k k が異なれば互いに交わらない。
g 1 , … , g m + 1 g_1, \dots, g_{m+1} g 1 , … , g m + 1 が一次独立であることを示す。∑ k c k g k = 0 \sum_{k} c_k g_k = 0 ∑ k c k g k = 0 とし、j j j を任意に取る。両辺のt = p j t = p_j t = p j における値を見ると、k ≠ j k \ne j k = j についてはp j ∉ ( a k , b k ) p_j \notin (a_k, b_k) p j ∈ / ( a k , b k ) であるからg k ( p j ) = 0 g_k(p_j) = 0 g k ( p j ) = 0 であり、c j g j ( p j ) = c j = 0 c_j g_j(p_j) = c_j = 0 c j g j ( p j ) = c j = 0 を得る。j j j は任意であるから、すべてのc j c_j c j が0 0 0 である。
いまC [ 0 , 1 ] C[0,1] C [ 0 , 1 ] が有限生成であると仮定し、m m m 個のベクトルが生成するとする。上で作ったg 1 , … , g m + 1 g_1, \dots, g_{m+1} g 1 , … , g m + 1 は一次独立なm + 1 m+1 m + 1 本のベクトルであるから、§D3.8 補題 3.1 によりm + 1 ≤ m m+1 \le m m + 1 ≤ m となって矛盾する。よってC [ 0 , 1 ] C[0,1] C [ 0 , 1 ] は有限生成でない。▨
必修の記事は、有限生成でない空間についてdim \dim dim を定めていません。§D3.8 定義 3.3 が定義したのは有限生成な空間の次元だからです。以下では、次元という値を比べる必要はありません。使うのは、有限個のベクトルでは張り尽くせないという事実だけです。
2 直交化の手続きは働く
命題 2.1 (可算個の一次独立な列に対する直交化). V V V を内積空間、v ⃗ 1 , v ⃗ 2 , … \vec v_1, \vec v_2, \dots v 1 , v 2 , … をV V V のベクトルの列で、どの有限個を取っても一次独立であるものとする。このとき、正規直交系e ⃗ 1 , e ⃗ 2 , … \vec e_1, \vec e_2, \dots e 1 , e 2 , … で、すべてのm m m についてspan { e ⃗ 1 , … , e ⃗ m } = span { v ⃗ 1 , … , v ⃗ m } \operatorname{span}\{\vec e_1, \dots, \vec e_m\} = \operatorname{span}\{\vec v_1, \dots, \vec v_m\} span { e 1 , … , e m } = span { v 1 , … , v m } を満たすものが定まる。
証明. §D3.14 定理 2.1 の構成式は、e ⃗ m \vec e_m e m をv ⃗ 1 , … , v ⃗ m \vec v_1, \dots, \vec v_m v 1 , … , v m だけから定めており、m m m より後の項に依存しない。したがって、各m m m についてv ⃗ 1 , … , v ⃗ m \vec v_1, \dots, \vec v_m v 1 , … , v m に§D3.14 定理 2.1 を適用して得られるe ⃗ 1 , … , e ⃗ m \vec e_1, \dots, \vec e_m e 1 , … , e m は、m m m を大きくしても前の項が変わらない。こうして得られる列e ⃗ 1 , e ⃗ 2 , … \vec e_1, \vec e_2, \dots e 1 , e 2 , … は、どの二つを取っても§D3.14 定理 2.1 の結論により直交し、各項のノルムが1 1 1 である。張る空間の一致も同定理の結論である。▨
手続きが働くことと、得られた正規直交系が空間全体について何かを述べることとは、別のことです。壊れるのは、正射影の側です。それを見るために、R [ x ] \mathbb{R}[x] R [ x ] に内積を一つ定めます。
3 直交補空間が零ベクトルだけになる部分空間
定義 3.1 (係数による内積). f = ( a 0 , a 1 , … ) f = (a_0, a_1, \dots) f = ( a 0 , a 1 , … ) 、g = ( b 0 , b 1 , … ) g = (b_0, b_1, \dots) g = ( b 0 , b 1 , … ) をR [ x ] \mathbb{R}[x] R [ x ] の要素とし
⟨ f , g ⟩ = ∑ n ≥ 0 a n b n \langle f, g\rangle = \sum_{n \ge 0} a_n b_n ⟨ f , g ⟩ = n ≥ 0 ∑ a n b n と定める。右辺は、0 0 0 でない項が有限個であるから定まる。また、部分集合W ⊆ R [ x ] W \subseteq \mathbb{R}[x] W ⊆ R [ x ] に対しW ⊥ = { v ∈ R [ x ] : ⟨ w , v ⟩ = 0 ( すべての w ∈ W ) } W^{\perp} = \{v \in \mathbb{R}[x] : \langle w, v\rangle = 0 \ (\text{すべての } w \in W)\} W ⊥ = { v ∈ R [ x ] : ⟨ w , v ⟩ = 0 ( すべての w ∈ W )} と定め、W W W の直交補空間 という。
この式は§D3.14 定義 1.1 の条件を満たします。対称性と第1引数についての線形性は和の性質から従い、正定値性は、⟨ f , f ⟩ = ∑ n a n 2 ≥ 0 \langle f,f\rangle = \sum_n a_n^2 \ge 0 ⟨ f , f ⟩ = ∑ n a n 2 ≥ 0 であり、これが0 0 0 になるのはすべてのa n a_n a n が0 0 0 であるとき、すなわちf = 0 ⃗ f = \vec 0 f = 0 のときに限ることによります。第n n n 成分だけが1 1 1 であるx n x^n x n の全体は、この内積について正規直交系をなします。
定理 3.2 (直交補空間が零ベクトルだけになる部分空間). V = R [ x ] V = \mathbb{R}[x] V = R [ x ] に定義 3.1 の内積を入れる。写像φ : V → R \varphi : V \to \mathbb{R} φ : V → R をφ ( f ) = ∑ n ≥ 0 a n \varphi(f) = \sum_{n\ge0} a_n φ ( f ) = ∑ n ≥ 0 a n と定め、W = Ker φ W = \operatorname{Ker}\varphi W = Ker φ とおく。このとき次が成り立つ。
φ \varphi φ は線形写像であり、W W W はV V V の部分空間でW ≠ V W \ne V W = V である。
W ⊥ = { 0 ⃗ } W^{\perp} = \{\vec 0\} W ⊥ = { 0 } である。
証明. 1について。φ ( f ) \varphi(f) φ ( f ) はf f f の成分の有限個の和であるから、和と実数倍についてφ ( f + g ) = φ ( f ) + φ ( g ) \varphi(f+g) = \varphi(f)+\varphi(g) φ ( f + g ) = φ ( f ) + φ ( g ) 、φ ( c f ) = c φ ( f ) \varphi(cf) = c\varphi(f) φ ( c f ) = c φ ( f ) が成り立ち、φ \varphi φ は線形である。W = Ker φ W = \operatorname{Ker}\varphi W = Ker φ が部分空間であることは§D3.10 命題 1.2 による。φ ( x 0 ) = 1 ≠ 0 \varphi(x^0) = 1 \ne 0 φ ( x 0 ) = 1 = 0 であるからx 0 ∉ W x^0 \notin W x 0 ∈ / W であり、W ≠ V W \ne V W = V である。
2について。i ≠ j i \ne j i = j とするとφ ( x i − x j ) = 1 − 1 = 0 \varphi(x^i - x^j) = 1 - 1 = 0 φ ( x i − x j ) = 1 − 1 = 0 であるからx i − x j ∈ W x^i - x^j \in W x i − x j ∈ W である。v = ( v 0 , v 1 , … ) ∈ W ⊥ v = (v_0, v_1, \dots) \in W^{\perp} v = ( v 0 , v 1 , … ) ∈ W ⊥ を取ると、すべてのi , j i, j i , j について
0 = ⟨ x i − x j , v ⟩ = v i − v j 0 = \langle x^i - x^j,\ v\rangle = v_i - v_j 0 = ⟨ x i − x j , v ⟩ = v i − v j であるから、v v v の成分はすべて等しい。v ∈ R [ x ] v \in \mathbb{R}[x] v ∈ R [ x ] であるから0 0 0 でない成分は有限個であり、成分がすべて等しいことと合わせると、すべての成分が0 0 0 である。よってv = 0 ⃗ v = \vec 0 v = 0 であり、W ⊥ ⊆ { 0 ⃗ } W^{\perp} \subseteq \{\vec 0\} W ⊥ ⊆ { 0 } である。逆の包含は明らかであるからW ⊥ = { 0 ⃗ } W^{\perp} = \{\vec 0\} W ⊥ = { 0 } である。▨
有限次元では、部分空間W W W についてdim W + dim W ⊥ = dim V \dim W + \dim W^{\perp} = \dim V dim W + dim W ⊥ = dim V が成り立ちますので、W ≠ V W \ne V W = V ならばW ⊥ W^{\perp} W ⊥ は零ベクトルだけにはなりません。この等式が使えなくなることが、次の帰結を生みます。
4 最良近似が存在しない部分空間
系 4.1 (最良近似が存在しない部分空間がある). V V V 、W W W を定理 3.2 のとおりとし、u ⃗ = x 0 ∈ V \vec u = x^0 \in V u = x 0 ∈ V とする。このとき、∥ u ⃗ − p ⃗ ∥ ≤ ∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ \|\vec u - \vec p\| \le \|\vec u - \vec w\| ∥ u − p ∥ ≤ ∥ u − w ∥ がすべてのw ⃗ ∈ W \vec w \in W w ∈ W について成り立つようなp ⃗ ∈ W \vec p \in W p ∈ W は存在しない。
証明. そのようなp ⃗ ∈ W \vec p \in W p ∈ W が存在すると仮定し、z ⃗ = u ⃗ − p ⃗ \vec z = \vec u - \vec p z = u − p とおく。w ⃗ ∈ W \vec w \in W w ∈ W と実数t t t を任意に取る。p ⃗ + t w ⃗ ∈ W \vec p + t\vec w \in W p + t w ∈ W であるから、仮定により
∥ z ⃗ ∥ 2 ≤ ∥ u ⃗ − ( p ⃗ + t w ⃗ ) ∥ 2 = ∥ z ⃗ − t w ⃗ ∥ 2 = ∥ z ⃗ ∥ 2 − 2 t ⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ + t 2 ∥ w ⃗ ∥ 2 \|\vec z\|^2 \le \|\vec u - (\vec p + t\vec w)\|^2 = \|\vec z - t\vec w\|^2
= \|\vec z\|^2 - 2t\langle \vec z, \vec w\rangle + t^2\|\vec w\|^2 ∥ z ∥ 2 ≤ ∥ u − ( p + t w ) ∥ 2 = ∥ z − t w ∥ 2 = ∥ z ∥ 2 − 2 t ⟨ z , w ⟩ + t 2 ∥ w ∥ 2 である。したがって、すべての実数t t t について− 2 t ⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ + t 2 ∥ w ⃗ ∥ 2 ≥ 0 -2t\langle \vec z, \vec w\rangle + t^2\|\vec w\|^2 \ge 0 − 2 t ⟨ z , w ⟩ + t 2 ∥ w ∥ 2 ≥ 0 が成り立つ。w ⃗ = 0 ⃗ \vec w = \vec 0 w = 0 のときは⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ = 0 \langle \vec z,\vec w\rangle = 0 ⟨ z , w ⟩ = 0 であるからw ⃗ ≠ 0 ⃗ \vec w \ne \vec 0 w = 0 としてよい。t = ⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ / ∥ w ⃗ ∥ 2 t = \langle \vec z,\vec w\rangle / \|\vec w\|^2 t = ⟨ z , w ⟩ /∥ w ∥ 2 と取ると左辺は− ⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ 2 / ∥ w ⃗ ∥ 2 -\langle \vec z,\vec w\rangle^2/\|\vec w\|^2 − ⟨ z , w ⟩ 2 /∥ w ∥ 2 となり、⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ ≠ 0 \langle \vec z,\vec w\rangle \ne 0 ⟨ z , w ⟩ = 0 ならばこれは負である。これは矛盾であるから⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ = 0 \langle \vec z, \vec w\rangle = 0 ⟨ z , w ⟩ = 0 である。w ⃗ \vec w w は任意であったからz ⃗ ∈ W ⊥ = { 0 ⃗ } \vec z \in W^{\perp} = \{\vec 0\} z ∈ W ⊥ = { 0 } 、すなわちu ⃗ = p ⃗ ∈ W \vec u = \vec p \in W u = p ∈ W である。ところが定理 3.2 の1の証明で見たとおりu ⃗ = x 0 ∉ W \vec u = x^0 \notin W u = x 0 ∈ / W である。矛盾により、そのようなp ⃗ \vec p p は存在しない。▨
5 つまずいたら
グラム・シュミットの手続きは、次元が有限でない空間でも各段で働きます(命題 2.1 )。壊れるのは、得られた正規直交系が空間全体を表すかどうかと、正射影が存在するかどうかです。手続きが止まらないことと、極限が存在することは別のことです。
定理 3.2 のW W W は、V V V と等しくないのに直交補空間が{ 0 ⃗ } \{\vec 0\} { 0 } です。有限次元ではdim W + dim W ⊥ = dim V \dim W + \dim W^{\perp} = \dim V dim W + dim W ⊥ = dim V が成り立ちますので、このようなことは起こりません。
系 4.1 が否定しているのは、最良近似の存在 であって、近づけることではありません。∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ \|\vec u - \vec w\| ∥ u − w ∥ の下限は存在します。存在しないのは、その下限を実際に与えるw ⃗ ∈ W \vec w \in W w ∈ W です。
定義 3.1 の和∑ n a n b n \sum_n a_n b_n ∑ n a n b n は、0 0 0 でない項が有限個なので定まります。成分に0 0 0 でないものが無限個ある組へこの式をそのまま拡げると、和が発散する場合があり、収束の議論が要ります。
6 自分で確かめる
次の三つを、資料を見ずに行ってください。
C [ 0 , 1 ] C[0,1] C [ 0 , 1 ] が有限生成でないことの証明で作ったg 1 , … , g m + 1 g_1, \dots, g_{m+1} g 1 , … , g m + 1 について、区間( a k , b k ) (a_k, b_k) ( a k , b k ) が互いに交わらないことを確かめてください。次に、この構成がm m m に依存していることを指摘し、なぜ「一次独立な組をm m m 本作った」ではなく「任意のm m m に対してm + 1 m+1 m + 1 本作った」という形にする必要があるのかを述べてください。
定理 3.2 のφ \varphi φ をφ ( f ) = a 0 + a 1 \varphi(f) = a_0 + a_1 φ ( f ) = a 0 + a 1 に取り替え、W = Ker φ W = \operatorname{Ker}\varphi W = Ker φ の直交補空間を求めてください。今度はW ⊥ W^{\perp} W ⊥ が{ 0 ⃗ } \{\vec 0\} { 0 } にならないことを確かめ、定理 3.2 の証明のどの段が働かなくなるかを述べてください。
系 4.1 のu ⃗ = x 0 \vec u = x^0 u = x 0 について、実数t t t と正の整数N N N を用いて
w ⃗ = t x 0 − t N ( x 1 + x 2 + ⋯ + x N ) \vec w = t\,x^0 - \frac{t}{N}\left(x^1 + x^2 + \cdots + x^N\right) w = t x 0 − N t ( x 1 + x 2 + ⋯ + x N )
と定めます。w ⃗ ∈ W \vec w \in W w ∈ W であることを確かめ、∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ 2 \|\vec u - \vec w\|^2 ∥ u − w ∥ 2 をt t t とN N N の式で書いてください。次にN N N を大きくしt t t を1 1 1 へ近づけることで、inf w ⃗ ∈ W ∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ \inf_{\vec w \in W}\|\vec u - \vec w\| inf w ∈ W ∥ u − w ∥ が0 0 0 であることを示してください。下限は0 0 0 であり、しかも到達されません。到達されないことが系 4.1 の主張であることを、u ⃗ ∉ W \vec u \notin W u ∈ / W と対応させて述べてください。
2では、φ \varphi φ を⟨ f , v ⟩ \langle f, v\rangle ⟨ f , v ⟩ の形に書くことができる場合とできない場合の違いが表に出ます。φ ( f ) = a 0 + a 1 \varphi(f) = a_0 + a_1 φ ( f ) = a 0 + a 1 はv = x 0 + x 1 v = x^0 + x^1 v = x 0 + x 1 を用いて⟨ f , v ⟩ \langle f, v\rangle ⟨ f , v ⟩ と書くことができます。一方、定理 3.2 のφ ( f ) = ∑ n a n \varphi(f) = \sum_n a_n φ ( f ) = ∑ n a n を⟨ f , v ⟩ \langle f, v\rangle ⟨ f , v ⟩ と書こうとすると、v v v はすべての成分が1 1 1 の組になり、R [ x ] \mathbb{R}[x] R [ x ] に属しません。