§2線形空間

§2線形空間

今回は、代数系線形空間」を厳密に定義します。

まず、定義に用いる代数系「体」について少しお話します。

§2.1代数系「体」について少し

体を定義しても良いのですが、線形空間の定義が今回の本題ですので割愛します。

代わりに、体とは直観的にはどういうものか考えてみます。

hint:体の直観的な説明

先回申した通り、集合Kが体(field)であるとは、

Kが四則演算で閉じている

と直観的には説明できます。

つまり、

 ∀a,b∈K, a+b∈K

 ∀a,b∈K, a-b∈K

 ∀a,b∈K, a×b∈K

 ∀a,b∈K, b≠0⇒a÷b∈K

prob:体かどうか考える

これらを、体であるものとそうでないもので分別せよ

 N, Z, Q, R, C

(解説)

Nは足し算以外で閉じていせん。

Zは割り算で閉じていません。

Q,R,Cは四則演算で閉じています。

 

§2.2線形空間

線形空間を定義します。以下の定義の仕方は代数学でよく見ます。群、環、体なども実際は以下の如く定義するのです。

def:線形空間

 V,Kを集合とし、Kは体だとする。

 Vの内算法「加法:V×V→V」と、

 Vの外算法「スカラ―倍:K×V→V」が、

以下の公理を満たすように定義できたとき、

代数系(V,加法,スカラ―倍)をK-線形空間という

 <和の公理>

①∀x,y,z∈V, (x+y)+z =x+(y+z)

②∃y,∀x∈V, x + y = x    (このy を零元といい、記号0で書く。)

③∀x,y∈V, x+y = y+x

④∀x, ∃y ∈V, x + y = 0 (このyをxの逆元と言い。記号-xで書く。)

 <スカラ―倍の公理>

⑤∀x∈V, 1x=x

⑥∀a,b∈K,∀x∈V, a(bx)=(ab)x

 <両方の公理(分配則)>

⑦∀x,y∈V,∀a∈K, a(x+y)=ax+ay

⑧∀a,b∈K,∀x∈V, (a+b)x= ax+by

 

これら公理が重大である理由は、

・算法が写像であること

・一般に (a,b)≠(b,a)であること

が分かっていれば容易に受け入れられます。

ex:線形空間

線形空間を抽象的に定義しましたが、シンプルな具体例を沢山挙げてみます。

具体例が線形空間であることは証明しないので、皆さんがチェックしてみてください。

①(幾何ベクトル全体の集合、幾何ベクトルの足し算、幾何ベクトルの実数倍)

 これは高校で習う矢印のベクトルのことです。

②(実数ベクトル全体の集合、実数ベクトルの足し算、実数ベクトルの実数倍)

 これも高校で習う(a,b)や(a,b,c)などのベクトルのことです。

 括弧内の要素数は1つの集合につき1種類にしないと、算法は定義できません。

 R^n, 加法、実数倍)

 これは②のようなベクトルの要素数をn個にしたものと言えます。

 加法や実数倍は同様に定義できます。

④(実数全体の集合、普段の加法、実数倍)

 これはR線形空間(実線形空間)です。

 或いは③のn=1とも解釈できます。

⑤(複素数全体の集合、普段の加法、複素数倍)

 これはC線形空間(複素線形空間)です。

⑥(複素数全体の集合、普段の加法、実数倍)

 これはR線形空間(実線形空間)と言えます。

⑦(重力、重ね合わせ、実数倍)

 これが成り立つというのは、あくまでも「実験」によって保障されています。

⑧(電磁気力、重ね合わせ、実数倍)

 ⑦と同様です。

⑨(人工衛星の位置情報、足し算、実数倍)

 これは、運動方程式が一次式になるということです。

 

以上の例から見ても、線形空間という概念は「ベクトルの代数系」を一般化したものということが分かります。

そのような意味で線形空間をベクトル空間とも呼び、

その元を広義の「ベクトル」と言うこともあります。(どうでもよいことです。)

 

兎に角、定義を満たしていればそれは「線形空間」ですから、線形代数学の研究成果を適用できるのです。

そして定義するのは「研究者自身」であり、それが線形代数学の応用なのです。

hint:書式について

高校ではベクトルの記号を、文字の上に→をつけて書いたと思います。

日本の大学では良く太文字が使われます。

海外の大学では→を乗せるタイプの方が多い印象です。

しかしながら、これらはあくまで記号に過ぎず、区別できればなんでも良いのです。

このページでは、線形空間の元という抽象概念であることを強調したいので、あえて普通の文字で書いてみます。

(ここにこだわりを持つ方を散見しますが、あまり気にするべきことではないと著者は考えます。)

まとめ

今回は、線形空間を定義し、その具体例を通して有用性を示唆してみました。

次回は、線形代数を有用たらしめる概念である、「基底」と「次元」の基礎についてお話します。これらがいかに有用であるかは、次々回に深く考察してみたいと思います。