ベクトル空間(線形空間)の定義

ベクトル空間(線形空間)の定義
集合\(V\)があり、\(V\)上の2項演算「\(+\)」と体\(K\)の\(V\)への作用「\(\cdot\)」が演算に関して閉じていて、次の条件を全て満たすとき3組\(\left(V,+,\cdot\right)\)を体\(K\)上のベクトル空間または線形空間といい、\(V\)の元をベクトル、\(K\)を係数体、\(K\)の元をスカラーという。
\(\boldsymbol{x},\boldsymbol{y},\boldsymbol{z}\in V;a,b\in K\)とする

(a)加法の結合律

\[ \boldsymbol{x}+\left(\boldsymbol{y}+\boldsymbol{z}\right)=\left(\boldsymbol{x}+\boldsymbol{y}\right)+\boldsymbol{z} \]

(b)加法の可換律

\[ \boldsymbol{x}+\boldsymbol{y}=\boldsymbol{y}+\boldsymbol{x} \]

(c)加法単位元

\[ \exists\boldsymbol{0}\in V,\forall\boldsymbol{x}\in V,\boldsymbol{x}+\boldsymbol{0}=x \]

(d)加法逆元

\[ \forall\boldsymbol{x}\in V,\exists-\boldsymbol{x}\in V,\boldsymbol{x}+\left(-\boldsymbol{x}\right)=\boldsymbol{0} \]

(e)スカラー分配律

\[ a\left(\boldsymbol{x}+\boldsymbol{y}\right)=a\boldsymbol{x}+a\boldsymbol{y} \]

(f)ベクトル分配律

\[ \left(a+b\right)\boldsymbol{x}=a\boldsymbol{x}+b\boldsymbol{x} \]

(g)スカラーとベクトルの結合律

\[ a\left(b\boldsymbol{x}\right)=\left(ab\right)\boldsymbol{x} \]

(h)スカラー単位元

\[ 1\boldsymbol{x}=\boldsymbol{x} \]
ベクトル空間になるための条件(a),(b),(c),(d)は\(V\)が加法群になるための条件と同じです。

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距離空間の全体集合は空集合でも成り立ちますが、ベクトル空間の全体集合は加法単位元\(\boldsymbol{0}\)があるので空集合はベクトル空間にはなりません。

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任意の\(a\in K\)について、\(a\boldsymbol{0}=a\left(\boldsymbol{0}+\boldsymbol{0}\right)=a\boldsymbol{0}+a\boldsymbol{0}\)となるので両辺から\(a\boldsymbol{0}\)を引くと\(a\boldsymbol{0}=\boldsymbol{0}\)となる。
また、任意の\(\boldsymbol{x}\in V\)について、\(0\boldsymbol{x}=\left(1-1\right)\boldsymbol{x}=\boldsymbol{x}-\boldsymbol{x}=\boldsymbol{0}\)となるので、\(0\boldsymbol{x}=\boldsymbol{0}\)となる。

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ベクトル空間となるための加法についての結合律・可換律・単位元・逆元の4つの条件は加法について可換群になることである。

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体\(K\)上のベクトル空間で最も包含関係として小さいものは体\(K\)自身である。

(1)行列

体\(K\)を要素とする\(m\times n\)行列全体の集合\(M_{m,n}\left(K\right)\)に通常の行列としての和とスカラー倍を定めると\(K\)上ベクトル空間となる。
このとき、零ベクトルは零行列\(O_{m,n}\)となる。

(2)ベクトル

\(\mathbb{R}^{n}=\left\{ \left(x_{1},x_{2},\cdots,x_{n}\right);x_{1},x_{2},\cdots,x_{n}\in\mathbb{R}\right\} \)に通常のベクトルの和とスカラー倍を定めると\(\mathbb{R}\)上ベクトル空間となる。

(3)零空間

零ベクトルからのみなる集合\(\left\{ \boldsymbol{0}\right\} \)に全ての演算は零ベクトルになると定めると\(\mathbb{R}\)上ベクトル空間となる。
これを零空間という。

(4)多項式

実数係数多項式全体の集合\(\mathbb{R}\left[x\right]=\left\{ \sum_{k=1}^{n}a_{k}x^{k};a_{0},a_{1},\cdots,a_{n}\in\mathbb{R},n\in\mathbb{N}\right\} \)は通常の演算によって\(\mathbb{R}\)上ベクトル空間となる。

(5)数列

実数列全体の集合\(l\left(\mathbb{R}\right)=\left\{ \left\{ a_{n}\right\} ;a_{n}\in\mathbb{N}\right\} \)は演算を\(\left\{ a_{n}\right\} +\left\{ b_{n}\right\} =\left\{ a_{n}\right\} +\left\{ b_{n}\right\} ,k\left\{ a_{n}\right\} =\left\{ ka_{n}\right\} \)と定めると\(\mathbb{R}\)上ベクトル空間となる。

(6)複素数

複素数全体の集合\(\mathbb{C}\)に和とスカラーを\(\mathbb{R}\)の元としたスカラー倍を定めると、\(\mathbb{C}\)は\(\mathbb{R}\)上ベクトル空間となる。
ただし、実数全体の集合\(\mathbb{R}\)に和とスカラーを\(\mathbb{C}\)の元としたスカラー倍を定めても、スカラー倍で閉じていないので、\(\mathbb{R}\)は\(\mathbb{C}\)上のベクトル空間にはなりません。

(7)関数

関数全体の集合\(F\left(\mathbb{R}\right)=\left\{ f;f:\mathbb{R}\rightarrow\mathbb{R}\right\} \)は通常の演算によって\(\mathbb{R}\)上ベクトル空間となる。
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ベクトル空間(線形空間)の定義
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