ベクトル空間の次元の定義

ベクトル空間の次元の定義
体\(K\)上のベクトル空間\(V\)があり、\(V\)の基底の数を\(\dim V\)と表し、\(V\)の次元という。
零空間\(\left\{ \boldsymbol{0}\right\} \)の次元は\(\dim\left\{ \boldsymbol{0}\right\} =0\)とする。
\(\dim V\)は基底の選び方に依らず一意的に決まる。
\(\mathbb{R}\)上のベクトル\(\mathbb{R}^{2}=\left\{ \left(x,y\right);x,y\in\mathbb{R}\right\} \)で通常のベクトルの演算としたベクトル空間の次元は\(\dim\mathbb{R}^{2}=2\)となる。
\(\mathbb{R}\)上の\(m\times n\)行列\(A\)で通常の行列の和とスカラー倍を演算としたベクトル空間の次元は\(\dim A=mn\)となる。
\(n\)次以下の多項式全体のなすベクトル空間\(\mathbb{R}\left[t\right]_{n}=\left\langle 1,t,\cdots,t^{n}\right\rangle _{\mathbb{R}}\)の次元は\(\dim\mathbb{R}\left[t\right]_{n}=n+1\)となる。

一意的であることの証明

\(V\)に\(n\ne m\)として2つの基底\(\boldsymbol{x}_{1},\boldsymbol{x}_{2},\cdots,\boldsymbol{x}_{n}\)と\(\boldsymbol{y}_{1},\boldsymbol{y}_{2},\cdots,\boldsymbol{y}_{m}\)があるとする。
このとき\(n<m\)と仮定する。
\(\boldsymbol{x}_{1},\boldsymbol{x}_{2},\cdots,\boldsymbol{x}_{n}\)は基底なので
\[ \boldsymbol{y}_{i}=\sum_{j=1}^{n}a_{ij}\boldsymbol{x}_{j} \] とできる。
また、\(\boldsymbol{x}_{1},\boldsymbol{x}_{2},\cdots,\boldsymbol{x}_{n}\)と\(\boldsymbol{y}_{1},\boldsymbol{y}_{2},\cdots,\boldsymbol{y}_{m}\)は1次独立であるので
\begin{align*} 0 & =\sum_{k=0}^{m}c_{k}\boldsymbol{y}_{k}\\ & =\sum_{k=1}^{m}c_{k}\sum_{j=1}^{n}a_{kj}\boldsymbol{x}_{j}\\ & =\sum_{j=1}^{n}\left(\sum_{k=1}^{m}c_{k}a_{kj}\right)\boldsymbol{x}_{j} \end{align*} を満たすなら\(c_{1}=c_{2}=\cdots=c_{m}=0\)かつ\(\sum_{k=1}^{m}c_{k}a_{k1}=\sum_{k=1}^{m}c_{k}a_{k2}=\cdots=\sum_{k=1}^{m}c_{k}a_{kn}=0\)でなければいけない。
\(\sum_{k=1}^{m}c_{k}a_{k1}=\sum_{k=1}^{m}c_{k}a_{k2}=\cdots=\sum_{k=1}^{m}c_{k}a_{kn}=0\)となる\(c_{1},c_{2},\cdots,c_{m}\)を求める。
このとき、
\[ \left(c_{1},c_{2},\cdots,c_{m}\right)\left(\begin{array}{ccc} a_{1,1} & \cdots & a_{1,m}\\ \vdots & \ddots & \vdots\\ a_{n,1} & \cdots & a_{n,m} \end{array}\right)=\left(0,0,\cdots,0\right) \] となり\(\rank\left(a_{k,j}\right)=\rank\left(a_{k,j},\boldsymbol{0}\right)\)なので\(c_{1},c_{2},\cdots,c_{m}\)は解を持つが、\(\rank\left(a_{k,j}\right)=\rank\left(a_{k,j},\boldsymbol{0}\right)\leq\min\left(m,n\right)=n<m\)なので解は一意的でなく\(c_{1}=c_{2}=\cdots=c_{m}=0\)以外の解ももつ。
従って、\(\boldsymbol{y}_{1},\boldsymbol{y}_{2},\cdots,\boldsymbol{y}_{m}\)は1次従属になるので矛盾。
同様に\(m<n\)と仮定すると、\(m\)個の1次独立なベクトル\(\boldsymbol{y}_{1},\boldsymbol{y}_{2},\cdots,\boldsymbol{y}_{m}\)は\(V=\left\langle \boldsymbol{y}_{1},\boldsymbol{y}_{2},\cdots,\boldsymbol{y}_{m}\right\rangle _{K}\)とでき、\(\boldsymbol{x}_{1},\boldsymbol{x}_{2},\cdots,\boldsymbol{x}_{n}\)は1次従属になるので矛盾。
これらより、\(n=m\)となるので\(\dim V\)は基底の選び方に依らず一意的に決まる。
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ベクトル空間の次元の定義
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