跳到主要内容

京都大学 情報学研究科 数理工学専攻 2020年8月実施 基礎数学 II

Author​

思齐塾, 祭音Myyura

Description​

A を零行列 OO ではない n×nn \times n 実行列 (A≠O)(A \neq O) とし、 rank⁡A\operatorname{rank} A を AA のランク (階数) とし、 r=rank⁡Ar = \operatorname{rank} A とおく。以下の問いに答えよ。ただし、同次連立1次方程式 Ax=0A \mathbf{x} = 0 は n−rn-r 個の1次独立な解 x1,x2,…,xn−r\mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2, \dots, \mathbf{x}_{n-r} をもち、 n−rn-r 個を超える数の1次独立な解をもたないことは証明なしで使ってよい。

(i) n×nn \times n 実行列 BB が AB=OA B = O を満たすとする。このとき

rank⁡A+rank⁡B≤n\operatorname{rank} A + \operatorname{rank} B \leq n

を示せ。

(ii) 行列 AA に対して、 AB=OA B = O かつ

rank⁡A+rank⁡B=n\operatorname{rank} A + \operatorname{rank} B = n

なる n×nn \times n 実行列 BB が存在することを示せ。

(iii) n×nn \times n 実行列 BB に対して

rank⁡(A+B)≤rank⁡A+rank⁡B\operatorname{rank}(A + B) \leq \operatorname{rank} A + \operatorname{rank} B

を示せ。

(iv) n×nn \times n 実行列 BB に対して

rank⁡A+rank⁡B≤rank⁡AB+n\operatorname{rank} A + \operatorname{rank} B \leq \operatorname{rank} AB + n

を示せ。

题目描述​

设 A≠OA\ne O 是 n×nn\times n 实矩阵,OO 表示零矩阵,并记

r=rank⁡A.r=\operatorname{rank}A.

可以不加证明地使用以下事实:齐次线性方程组

Ax=0A\boldsymbol{x}=\boldsymbol{0}

有 n−rn-r 个线性无关解 x1,…,xn−r\boldsymbol{x}_1,\ldots,\boldsymbol{x}_{n-r},且不可能有超过 n−rn-r 个线性无关解。回答:

  1. 若 n×nn\times n 实矩阵 BB 满足 AB=OAB=O,证明
rank⁡A+rank⁡B≤n.\operatorname{rank}A+\operatorname{rank}B\leq n.
  1. 对给定的 AA,证明存在 n×nn\times n 实矩阵 BB,同时满足
AB=OAB=O

和

rank⁡A+rank⁡B=n.\operatorname{rank}A+\operatorname{rank}B=n.
  1. 对任意 n×nn\times n 实矩阵 BB,证明
rank⁡(A+B)≤rank⁡A+rank⁡B.\operatorname{rank}(A+B) \leq \operatorname{rank}A+\operatorname{rank}B.
  1. 对任意 n×nn\times n 实矩阵 BB,证明
rank⁡A+rank⁡B≤rank⁡(AB)+n.\operatorname{rank}A+\operatorname{rank}B \leq \operatorname{rank}(AB)+n.

Kai​

(i) AB=OAB=O の場合​

BB の各列を bj\boldsymbol b_j とする。 AB=OAB=O から

Abj=0A\boldsymbol b_j=0

なので、 Im⁡B⊂ker⁡A\operatorname{Im}B\subset\ker A である。したがって

rank⁡B≤dim⁡ker⁡A=n−rank⁡A,\operatorname{rank}B \leq\dim\ker A =n-\operatorname{rank}A,

すなわち

rank⁡A+rank⁡B≤n.\operatorname{rank}A+\operatorname{rank}B\leq n.

(ii) 等号を実現する BB​

r=rank⁡Ar=\operatorname{rank}A とし、 ker⁡A\ker A の基底を

x1,…,xn−r\boldsymbol x_1,\ldots,\boldsymbol x_{n-r}

とする。これらと零列を並べて

B=(x1 ⋯ xn−r 0 ⋯ 0)B=(\boldsymbol x_1\ \cdots\ \boldsymbol x_{n-r}\ 0\ \cdots\ 0)

と定める。このとき AB=OAB=O かつ rank⁡B=n−r\operatorname{rank}B=n-r だから、

rank⁡A+rank⁡B=n.\operatorname{rank}A+\operatorname{rank}B=n.

(iii) 和の階数​

任意の x∈Rn\boldsymbol x\in\mathbb R^n に対して

(A+B)x=Ax+Bx∈Im⁡A+Im⁡B.(A+B)\boldsymbol x=A\boldsymbol x+B\boldsymbol x \in\operatorname{Im}A+\operatorname{Im}B.

よって

rank⁡(A+B)≤dim⁡(Im⁡A+Im⁡B)≤rank⁡A+rank⁡B.\begin{aligned} \operatorname{rank}(A+B) &\leq\dim(\operatorname{Im}A+\operatorname{Im}B)\\ &\leq\operatorname{rank}A+\operatorname{rank}B. \end{aligned}

(iv) Sylvester の不等式​

線形写像 AA を Im⁡B\operatorname{Im}B に制限する。この写像の核と像はそれぞれ

ker⁡(A∣Im⁡B)=ker⁡A∩Im⁡B\ker(A|_{\operatorname{Im}B}) =\ker A\cap\operatorname{Im}B

および Im⁡(AB)\operatorname{Im}(AB) である。次元定理により、

rank⁡B=dim⁡(ker⁡A∩Im⁡B)+rank⁡(AB).\operatorname{rank}B =\dim(\ker A\cap\operatorname{Im}B) +\operatorname{rank}(AB).

ここで

dim⁡(ker⁡A∩Im⁡B)≤dim⁡ker⁡A=n−rank⁡A.\dim(\ker A\cap\operatorname{Im}B) \leq\dim\ker A =n-\operatorname{rank}A.

したがって

rank⁡A+rank⁡B≤rank⁡(AB)+n\operatorname{rank}A+\operatorname{rank}B \leq\operatorname{rank}(AB)+n

を得る。