線形写像の行列表現と階数 のバックアップソース(No.7)
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[[前の単元 <<<>線形代数Ⅱ/基底の変換]] [[線形代数Ⅱ]] [[>>> 次の単元>線形代数Ⅱ/内積と計量空間]] #contents #mathjax * 線形写像の行列表現 [#dbb71d8a] 線形写像 &math(T:V\to V'); を考える。ただし、&math(\dim V=n,\dim V'=m); すなわち &math(\bm x\in V); に対して &math(\bm y=T(\bm x)\in V'); &math(V); の基底 &math(\comment{widetilde}A=\set{\bm a_1, \bm a_2,\dots,\bm a_n}); &math(V'); の基底 &math(\comment{widetilde}B=\set{\bm b_1, \bm b_2,\dots,\bm b_m}); を考えれば、&math(\bm x); や &math(\bm y); の表現を定められ、 &math(\bm x=\begin{pmatrix}\bm a_1&\bm a_2&\dots&\bm a_n\end{pmatrix}\bm x_{\comment{widetilde}A}); &math(\bm y=\begin{pmatrix}\bm b_1&\bm b_2&\dots&\bm b_m\end{pmatrix}\bm y_{\comment{widetilde}B}); これらの関係は図のようになる。 &attachref(写像の表現行列.png,,50%); &math(\bm x_{\comment{widetilde}A}\to \bm x);、 &math(\bm x\to \bm y);、 &math(\bm y\to\bm y_{\comment{widetilde}B}); はそれぞれ線形写像なので、 それらの合成写像である &math(\bm x_{\comment{widetilde}A}\to \bm y_{\comment{widetilde}B}); も線形写像となる。 すなわち、&math(m\times n); 行列 &math(T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}); を使って、 &math(\bm y_{\comment{widetilde}B}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}); と表せる。この行列を、線形写像 &math(T); の行列表現と呼ぶ。 * $T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}$ の具体的な形 [#g41a76b2] 基底ベクトル &math(\bm a_i); の &math(\comment{widetilde}A); に対する表現 &math(\bm a_{i\comment{widetilde}A}); は、 &math(\bm a_i &=\begin{pmatrix}\bm a_1&\bm a_2&\dots&\bm a_n\end{pmatrix} \begin{pmatrix}0\\\vdots\\1\\\vdots\\0\end{pmatrix}\begin{matrix}\phantom 0\\\phantom 0\\←\,i\,行目\\\phantom 0\\\phantom 0\end{matrix}\\ &=\begin{pmatrix}\bm a_1&\bm a_2&\dots&\bm a_n\end{pmatrix}\bm a_{i\comment{widetilde}A} ); より、 &math( \bm a_{i\comment{widetilde}A} =\begin{pmatrix}0\\\vdots\\1\\\vdots\\0\end{pmatrix}\begin{matrix}\phantom 0\\\phantom 0\\←\,i\,行目\\\phantom 0\\\phantom 0\end{matrix} ); 一方、&math(\bm a_i); を &math(T); で移した &math(T(\bm a_i)); は &math(V'); のベクトルなので、その &math(\comment{widetilde}B); による表現 &math(T(\bm a_i)_{\comment{widetilde}B}); を考えることができて、&math(T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}=\begin{pmatrix}\bm t_1&\bm t_2&\dots&\bm t_n\end{pmatrix}); と置けば、 &math(T(\bm a_i)_{\comment{widetilde}B}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}\bm a_{i\comment{widetilde}A}=\bm t_i); すなわち、 &math(T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}= \begin{pmatrix}T(\bm a_1)_{\comment{widetilde}B}&T(\bm a_2)_{\comment{widetilde}B}&\dots&T(\bm a_n)_{\comment{widetilde}B}\end{pmatrix} ); 線形写像の行列表現は、~ 元となる空間の基底ベクトルを移して、~ 先となる空間の基底で表現したものを列ベクトルとする。 * 基底の変換行列との関係 [#p300f69d] 先にやった基底の変換行列 &math(P_{\comment{widetilde}B\to\comment{widetilde}A}); は、 上記の &math(T); を恒等変換 &math(E); に置き換えた形と等しい(&math(\bm x=\bm y);)。 すなわち、&math(P_{\comment{widetilde}B\to\comment{widetilde}A}=E_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}); * 行列表現の基底変換 [#h36109ed] &math(\comment{widetilde}A); から &math(\comment{widetilde}A'); あるいは &math(\comment{widetilde}B); から &math(\comment{widetilde}B'); といった基底の変換を考える。 &math( &\bm y_{\comment{widetilde}B}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}\\ &\phantom{\bm y_{\comment{widetilde}B}}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A'}\bm x_{\comment{widetilde}A'}\\ &\bm x_{\comment{widetilde}A}=P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'}\bm x_{\comment{widetilde}A'} より、\\ &T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A'}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'} ); &math( &\bm y_{\comment{widetilde}B}=T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}\\ &\bm y_{\comment{widetilde}B'}=T_{\comment{widetilde}B'\comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}\\ &\bm y_{\comment{widetilde}B}=P_{\comment{widetilde}B\to \comment{widetilde}B'}\bm y_{\comment{widetilde}B'} より、\\ &T_{\comment{widetilde}B'\comment{widetilde}A}=(P_{\comment{widetilde}B\to \comment{widetilde}B'})^{-1}T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A} ); 両者を合わせると、 &math(T_{\comment{widetilde}B'\comment{widetilde}A'}=(P_{\comment{widetilde}B\to \comment{widetilde}B'})^{-1}T_{\comment{widetilde}B\comment{widetilde}A}(P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'})); 特に、&math(T:V\to V); すなわち「線形変換」であるときは、 &math(V); の基底を定めるだけで行列表現が求まる。 このとき &math(T_{\comment{widetilde}A}=T_{\comment{widetilde}A\comment{widetilde}A}); と書けば、 &math(T_{\comment{widetilde}A'}=(P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'})^{-1}T_{\comment{widetilde}A}(P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'})); すなわち、&math(T_{\comment{widetilde}A}); と &math(T_{\comment{widetilde}A'}); とは 線形代数I で学んだ 「相似」の関係にあることになる。 &math(\bm y_{\comment{widetilde}A}=T_{\comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}); &math(\bm y_{\comment{widetilde}A'}=T_{\comment{widetilde}A'}\bm x_{\comment{widetilde}A'}); &math(\bm y_{\comment{widetilde}A}=P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'}\bm y_{\comment{widetilde}A'}); &math(\bm x_{\comment{widetilde}A'}=P_{\comment{widetilde}A'\to \comment{widetilde}A}\bm x_{\comment{widetilde}A}); と、 &math( \bm y_{\comment{widetilde}A'}&=T_{\comment{widetilde}A'}\bm x_{\comment{widetilde}A'}\\ &=\underbrace{(P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'})^{-1}}_{P_{\comment{widetilde}A'\to \comment{widetilde}A}}\ \underbrace{T_{\comment{widetilde}A}\ \underbrace{(P_{\comment{widetilde}A\to \comment{widetilde}A'})\bm x_{\comment{widetilde}A'}}_{\bm x_{\comment{widetilde}A}}}_{\bm y_{\comment{widetilde}A}}); とを見比べて理解したい。 * 線形写像の階数と行列表現の階数 [#b16891c0] 両者は一致するのだが、証明は時間があれば戻って行うこととして、 とりあえず省略。 [[前の単元 <<<>線形代数Ⅱ/基底の変換]] [[線形代数Ⅱ]] [[>>> 次の単元>線形代数Ⅱ/内積と計量空間]] * 質問・コメント [#ua08da5d] #article_kcaptcha
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