§D3.9線形写像と表現行列

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線形写像は、ベクトル空間の和とスカラー倍を保つ写像である。本稿では一般の写像と線形写像を定義し、有限次元ベクトル空間の基底を定めたときに、線形写像の合成と基底変更が行列の積によって表されることを証明する。

1 写像と線形性

定義 1.1 (写像と単射・全射・全単射).X,YX,Yを集合とする。XXの各元xxに対してYYの元をただ一つ対応させる規則ffを、XXからYYへの 写像 (map) といい、f:X→Yf:X\to Yと書く。対応する元をf(x)f(x)と書く。

写像f:X→Yf:X\to Yが、任意のx,x′∈Xx,x'\in Xについて

f(x)=f(x′) ⟹ x=x′f(x)=f(x')\ \Longrightarrow\ x=x'

を満たすとき、ffを 単射 (injective map) という。任意のy∈Yy\in Yに対してf(x)=yf(x)=yを満たすx∈Xx\in Xが存在するとき、ffを 全射 (surjective map) という。単射かつ全射である写像を 全単射 (bijective map) という。

f:X→Yf:X\to Yとg:Y→Zg:Y\to Zに対し、(g∘f)(x)=g(f(x))(g\circ f)(x)=g(f(x))で定まる写像g∘f:X→Zg\circ f:X\to Zをggとffの 合成 (composition) という。

定義 1.2 (線形写像).V,WV,Wを同じ体KK上のベクトル空間とする。写像f:V→Wf:V\to Wが、すべてのx⃗,y⃗∈V\vec x, \vec y \in Vとc∈Kc\in Kについてf(x⃗+y⃗)=f(x⃗)+f(y⃗),f(cx⃗)=c f(x⃗)f(\vec x + \vec y) = f(\vec x) + f(\vec y), \qquad f(c\vec x) = c\,f(\vec x)を満たすとき、ffを 線形写像 (linear map) という。

命題 1.3.f:V→Wf:V\to Wを線形写像とすると、f(0⃗)=0⃗f(\vec 0)=\vec 0である。

証明.x⃗∈V\vec x\in Vを一つ取ると、f(0⃗)=f(0⋅x⃗)=0⋅f(x⃗)=0⃗f(\vec 0) = f(0\cdot\vec x) = 0\cdot f(\vec x) = \vec 0である。▨

例 1.4. 写像f:R→Rf:\R\to\Rをf(x)=x+1f(x)=x+1で定める。この写像はf(0)=1≠0f(0)=1\ne0であるから、命題 1.3により線形写像ではない。定数項をもつ写像は、一般には線形写像ではない。

命題 1.5.U,V,WU,V,Wを同じ体KK上のベクトル空間とする。線形写像f:U→Vf:U\to Vとg:V→Wg:V\to Wの合成g∘f:U→Wg\circ f:U\to Wは線形写像である。

証明. 任意のx⃗,y⃗∈U\vec x,\vec y\in Uとc∈Kc\in Kに対して、ffとggの線形性から

(g∘f)(x⃗+y⃗)=g(f(x⃗)+f(y⃗))=(g∘f)(x⃗)+(g∘f)(y⃗),(g∘f)(cx⃗)=g(cf(x⃗))=c(g∘f)(x⃗)\begin{aligned} (g\circ f)(\vec x+\vec y)&=g(f(\vec x)+f(\vec y))=(g\circ f)(\vec x)+(g\circ f)(\vec y),\\ (g\circ f)(c\vec x)&=g(c f(\vec x))=c(g\circ f)(\vec x) \end{aligned}

が成り立つ。▨

2 表現行列

定義 2.1 (座標ベクトル).VVを有限次元ベクトル空間、B=(e⃗1,…,e⃗n)\mathcal B=(\vec e_1,\ldots,\vec e_n)をVVの順序を定めた基底とする。x⃗=∑j=1nxje⃗j\vec x=\sum_{j=1}^n x_j\vec e_jを満たす一意な係数を列に並べた

[x⃗]B=(x1,…,xn)⊤[\vec x]_{\mathcal B}=(x_1,\ldots,x_n)^\top

を、B\mathcal Bに関するx⃗\vec xの 座標ベクトル (coordinate vector) という。

定理 2.2 (表現行列).V,WV,Wを体KK上の有限次元ベクトル空間、B=(e⃗1,…,e⃗n)\mathcal B=(\vec e_1,\ldots,\vec e_n)をVVの基底、C=(u⃗1,…,u⃗m)\mathcal C=(\vec u_1,\ldots,\vec u_m)をWWの基底とする。線形写像f:V→Wf:V\to Wに対して、

[f(x⃗)]C=A[x⃗]B(x⃗∈V)[f(\vec x)]_{\mathcal C}=A[\vec x]_{\mathcal B}\qquad(\vec x\in V)

を満たす行列A∈Km×nA\in K^{m\times n}がただ一つ存在する。その第jj列は[f(e⃗j)]C[f(\vec e_j)]_{\mathcal C}である。この行列をB,C\mathcal B,\mathcal Cに関するffの表現行列といい、[f]C←B[f]_{\mathcal C\leftarrow\mathcal B}と書く。また、ffは基底の像f(e⃗1),…,f(e⃗n)f(\vec e_1),\ldots,f(\vec e_n)によって一意に定まる。

証明.§D3.8 命題 2.3により、各f(e⃗j)f(\vec e_j)のC\mathcal Cに関する座標ベクトルがただ一つ定まる。それらを第jj列に並べた行列をAAとする。任意のx⃗∈V\vec x\in Vをx⃗=∑j=1nxje⃗j\vec x=\sum_{j=1}^n x_j\vec e_jと表すと、線形性から

f(x⃗)=∑j=1nxjf(e⃗j)f(\vec x)=\sum_{j=1}^n x_j f(\vec e_j)

となる。したがってC\mathcal Cに関する座標を取れば

[f(x⃗)]C=∑j=1nxj[f(e⃗j)]C=A[x⃗]B[f(\vec x)]_{\mathcal C} =\sum_{j=1}^n x_j[f(\vec e_j)]_{\mathcal C} =A[\vec x]_{\mathcal B}

である。とくに、基底の像が定まればこの式によりすべてのx⃗\vec xにおけるf(x⃗)f(\vec x)が定まる。

別の行列A′A'も同じ等式を満たすとする。x⃗=e⃗j\vec x=\vec e_jを代入すると、A′A'の第jj列は[f(e⃗j)]C[f(\vec e_j)]_{\mathcal C}に等しくなる。すべての列がAAと一致するのでA′=AA'=Aである。▨

命題 2.3.U,V,WU,V,Wを体KK上の有限次元ベクトル空間とし、それぞれの基底をA,B,C\mathcal A,\mathcal B,\mathcal Cとする。線形写像f:U→Vf:U\to Vとg:V→Wg:V\to Wに対して

[g∘f]C←A=[g]C←B[f]B←A[g\circ f]_{\mathcal C\leftarrow\mathcal A} =[g]_{\mathcal C\leftarrow\mathcal B}[f]_{\mathcal B\leftarrow\mathcal A}

が成り立つ。

証明. 任意のx⃗∈U\vec x\in Uに対して定理 2.2を二度用いると

[(g∘f)(x⃗)]C=[g]C←B[f(x⃗)]B=[g]C←B[f]B←A[x⃗]A[(g\circ f)(\vec x)]_{\mathcal C} =[g]_{\mathcal C\leftarrow\mathcal B}[f(\vec x)]_{\mathcal B} =[g]_{\mathcal C\leftarrow\mathcal B}[f]_{\mathcal B\leftarrow\mathcal A}[\vec x]_{\mathcal A}

となる。表現行列の一意性により主張の等式が従う。▨

定理 2.4.V,WV,Wを体KK上の有限次元ベクトル空間、B,B′\mathcal B,\mathcal B'をVVの基底、C,C′\mathcal C,\mathcal C'をWWの基底とする。線形写像f:V→Wf:V\to Wに対して

P=[id⁡V]B←B′,Q=[id⁡W]C←C′P=[\id_V]_{\mathcal B\leftarrow\mathcal B'},\qquad Q=[\id_W]_{\mathcal C\leftarrow\mathcal C'}

とおくと、P,QP,Qには両側逆行列が存在し、

[f]C′←B′=Q−1[f]C←BP[f]_{\mathcal C'\leftarrow\mathcal B'} =Q^{-1}[f]_{\mathcal C\leftarrow\mathcal B}P

が成り立つ。とくにV=WV=W、C=B\mathcal C=\mathcal B、C′=B′\mathcal C'=\mathcal B'のとき

[f]B′←B′=P−1[f]B←BP[f]_{\mathcal B'\leftarrow\mathcal B'} =P^{-1}[f]_{\mathcal B\leftarrow\mathcal B}P

である。

証明. 恒等写像は和とスカラー倍を保つので線形写像である。同じ基底を定義域と終域に用いた恒等写像の表現行列は、定理 2.2の列の記述から単位行列である。したがって命題 2.3を恒等写像の合成に用いると

[id⁡V]B′←BP=I,P[id⁡V]B′←B=I[\id_V]_{\mathcal B'\leftarrow\mathcal B}P=I, \qquad P[\id_V]_{\mathcal B'\leftarrow\mathcal B}=I

となるので、PPは正則でP−1=[id⁡V]B′←BP^{-1}=[\id_V]_{\mathcal B'\leftarrow\mathcal B}である。同様にQ−1=[id⁡W]C′←CQ^{-1}=[\id_W]_{\mathcal C'\leftarrow\mathcal C}である。

定義域ではB′\mathcal B'からB\mathcal Bへ、終域ではC\mathcal CからC′\mathcal C'へ座標を取り替えて命題 2.3を用いると

[f]C′←B′=[id⁡W]C′←C[f]C←B[id⁡V]B←B′=Q−1[f]C←BP[f]_{\mathcal C'\leftarrow\mathcal B'} =[\id_W]_{\mathcal C'\leftarrow\mathcal C} [f]_{\mathcal C\leftarrow\mathcal B} [\id_V]_{\mathcal B\leftarrow\mathcal B'} =Q^{-1}[f]_{\mathcal C\leftarrow\mathcal B}P

を得る。V=WV=W、C=B\mathcal C=\mathcal B、C′=B′\mathcal C'=\mathcal B'ならQ=PQ=Pなので、最後の式は主張した相似変換の式になる。▨

注意 2.5. 基底を定めると、線形写像の合成は行列の積として計算でき、基底の取り替えは可逆な行列による変換として記述できる。

例 2.6 (表現行列と基底変更の計算).T:R2→R2T : \R^2 \to \R^2をT(x,y)=(x+y, x−y)T(x, y) = (x + y,\ x - y)で定める。定義域と終域の標準基底をB=C=((1,0),(0,1))\mathcal B=\mathcal C=((1,0),(0,1))とすると、基底の像はT(1,0)=(1,1)T(1,0)=(1,1)、T(0,1)=(1,−1)T(0,1)=(1,-1)である。したがって

[T]C←B=(111−1).[T]_{\mathcal C\leftarrow\mathcal B} =\begin{pmatrix}1&1\\1&-1\end{pmatrix}.

基底を

B′=((1,1),(1,0)),C′=((1,0),(1,1))\mathcal B'=((1,1),(1,0)),\qquad \mathcal C'=((1,0),(1,1))

に変更する。このとき

P=(1110),Q=(1101),Q−1=(1−101)P=\begin{pmatrix}1&1\\1&0\end{pmatrix},\qquad Q=\begin{pmatrix}1&1\\0&1\end{pmatrix},\qquad Q^{-1}=\begin{pmatrix}1&-1\\0&1\end{pmatrix}

であるから、定理 2.4により

[T]C′←B′=Q−1[T]C←BP=(2001).[T]_{\mathcal C'\leftarrow\mathcal B'} =Q^{-1}[T]_{\mathcal C\leftarrow\mathcal B}P =\begin{pmatrix}2&0\\0&1\end{pmatrix}.

実際、T(1,1)=(2,0)=2(1,0)+0(1,1)T(1,1)=(2,0)=2(1,0)+0(1,1)およびT(1,0)=(1,1)=0(1,0)+1(1,1)T(1,0)=(1,1)=0(1,0)+1(1,1)であり、二つの列を直接計算しても同じ表現行列を得る。

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