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九州大学 システム情報科学府 情報理工学専攻・電気電子工学専攻 2016年8月実施 線形代数

Author

Zero

Description

11 次独立な nn 次元ベクトルの組 {v1,v2,,vk}Rn\{v_1,v_2,\dots,v_k\} \subseteq R^n が張る部分空間 KK に対し,写像 f:KRkf:K \rightarrow R^k を次のように定義する.任意の x=i=1kαiviKx = \sum_{i = 1}^k \alpha_iv_i \in K に対し,f(x)=(α1αk)f(x) = \begin{pmatrix}\alpha_1 \\ \vdots \\ \alpha_k \\ \end{pmatrix}.

以下の各問に答えよ.

(1) 任意の x,yKx,y \in K に対し,f(x+y)=f(x)+f(y)f(x + y) = f(x) + f(y) が成り立つことを示せ.

(2) 任意の xKx \in K, 任意の実数 cc に対し,f(cx)=cf(x)f(cx) = cf(x) が成り立つことを示せ.

(3) {x1,x2,,xl}K\{x_1,x_2,\dots,x_l\} \subseteq K11 次独立のとき,{f(x1),f(x2),,f(xl)}\{f(x_1),f(x_2),\dots,f(x_l)\}11 次独立であることを示せ.

题目描述

{v1,v2,,vk}Rn\{v_1,v_2,\ldots,v_k\}\subseteq\mathbb R^n 线性无关,令 KK 为它们张成的子空间。对任意

x=i=1kαiviK,x=\sum_{i=1}^k\alpha_iv_i\in K,

定义坐标映射

f:KRk,f(x)=(α1αk).f:K\to\mathbb R^k,\qquad f(x)=\begin{pmatrix}\alpha_1\\ \vdots\\ \alpha_k\end{pmatrix}.
  1. 证明对任意 x,yKx,y\in K,有 f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y)
  2. 证明对任意 xKx\in K 及任意实数 cc,有 f(cx)=cf(x)f(cx)=cf(x)
  3. 证明若 {x1,,xl}K\{x_1,\ldots,x_l\}\subseteq K 线性无关,则 {f(x1),,f(xl)}\{f(x_1),\ldots,f(x_l)\} 也线性无关。

考点

  • 线性变换:从基展开系数的唯一性验证坐标映射的加法性和齐次性。
  • 线性无关性:利用坐标映射的单射性,将像向量的线性关系还原为原向量的线性关系。
  • 向量空间与基坐标:理解由一组线性无关向量张成的子空间与 Rk\mathbb R^k 之间的坐标同构。

Kai

(1)

y=i=1KβiviKy = \sum_{i = 1}^K\beta_iv_i \in K とする、

x+y=i=1Kαivi+i=1Kβivi=i=1K(αi+βi)vi\begin{aligned} x + y &= \sum_{i = 1}^K\alpha_iv_i + \sum_{i = 1}^K\beta_iv_i \\ &= \sum_{i = 1}^K(\alpha_i + \beta_i)v_i \end{aligned}
f(x+y)=(α1+β1αK+βK)=(α1αK)+(β1βK)=f(x)+f(y)\begin{aligned} f(x + y) = \begin{pmatrix} \alpha_1 + \beta_1 \\ \vdots \\ \alpha_K + \beta_K \end{pmatrix} &= \begin{pmatrix} \alpha_1 \\ \vdots \\ \alpha_K \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} \beta_1 \\ \vdots \\ \beta_K \end{pmatrix} \\ &= f(x) + f(y) \end{aligned}

(2)

cx=ci=1Kαivi=i=1Kcαicicx = c\sum_{i = 1}^K\alpha_iv_i = \sum_{i = 1}^Kc\alpha_ic_i
f(cx)=(cα1cαK)=c(α1αK)=cf(x)f(cx) = \begin{pmatrix} c\alpha_1 \\ \vdots \\ c\alpha_K \end{pmatrix} = c\begin{pmatrix} \alpha_1 \\ \vdots \\ \alpha_K \end{pmatrix} = cf(x)

(3)

c1f(x1)+c2f(x2)++clf(xl)=0f(c1x1+c2x2++clxl)=0c_1f(x_1) + c_2f(x_2) + \cdots + c_lf(x_l) = 0 \Leftrightarrow f(c_1x_1 + c_2x_2 + \cdots + c_lx_l) = 0

f(x)=0f(x) = 0 となるには、

f(x)=(00)xi=0K0vi=0f(x) = \begin{pmatrix} 0 \\ \vdots \\0 \end{pmatrix} \Leftrightarrow x\sum_{i = 0}^K 0 \cdot v_i = 0

よって、

c1x1+c2x2++clxl=0c_1x_1 + c_2x_2 + \cdots +c_lx_l = 0

{x1,x2,,xl}K\{x_1,x_2,\dots,x_l\} \subseteq K は一次独立であるから、

c1=c2==cl=0c_1 = c_2 = \cdots = c_l = 0

よって、{f(x1),f(x2),,f(xl)}\{f(x_1),f(x_2),\dots,f(x_l)\} も一次独立