이 글은 벡터공간의 차원이, 그 벡터공간의 기저의 기수(cardinal number)로서 잘 정의됨을 살펴보는 글이다. 유한집합으로 생성되는 벡터공간의 차원이 잘 정의된다는 것은 보통의 선형대수학 교재에 아주 잘 소개되어 있으므로 여기서는 생략하고, 이 글에서는 유한집합으로 생성되지 않는 벡터공간, 즉 무한차원벡터공간의 차원이 잘 정의되는 것을 살펴본다. 이 글은 참고문헌 [1]의 제9장 2절의 내용을 바탕으로 작성하였다. Invariance of Dimensionality 체 \(\mathbb{F}\) 위의 벡터공간 \(V\)가 주어졌을 때, (선택공리를 가정했을 때) …
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선형대수학
유한차원 벡터공간 \(V\) 위에서 자기준동형사상 \(T\)가 정의되어 있을 때 \(T\)의 표현행렬은 \(V\)에 어떠한 기저가 주어졌는지에 따라 달라진다. \(V\)와 \( T\)가 적절한 조건을 만족시키면 \(V\)의 기저를 적절히 택하여 \(T\)의 표현행렬이 ‘대단히 좋은 형태’가 되도록 할 수 있다. 이 포스트에서는 벡터공간을 특성부분공간의 직합으로 나타내는 방법과 자기준동형사상을 조르당 표준형으로 나타내는 방법을 살펴본다. 이 포스트에서 다루는 벡터공간은 유한차원 벡터공간인 것으로 약속한다. \[ \newcommand{\Hom}{{\operatorname{Hom}}} \newcommand{\Mat}{{\operatorname{Mat}}} \newcommand{\proj}{{\operatorname{proj}}} \newcommand{\adj}{{\operatorname{adj}}} \newcommand{\Ker}{{\operatorname{Ker}}} \] …
정사각행렬의 특성다항식을 이용한 흥미로운 등식을 살펴보자. \(A\)가 이차장사각행렬이고 \[A = \left(\begin{array}{cc} a & b \\ c & d \end{array}\right)\] 일 때 다음이 성립한다. \[A^2 – (a+d)A + (ad-bc)I_2 = O.\] \(A\)의 특성다항식을 \(p(t)\)라고 하고 \(t=A\)를 대입함으로써 위 식은 다음과 같이 간단하게 나타낼 수 있다. \[p(A) = O.\] 이 등식이 성립하는 것은 우연이 아니며, Cayley-Hamilton 정리의 결과이다. 이 포스트에서는 특성다항식의 성질과 \(T\)-불변 공간의 개념을 살펴보고, …
계수와 상수가 실수인 이차방정식이 실수 범위에서 몇 개의 해를 갖는지 알아보기 위해서는 판별식의 부호를 살펴보면 된다. 이와 비슷하게 정사각행렬의 역행렬이 존재하는지 알아보는 공식이 있는데, 그것이 행렬식이다. 행렬식은 특정한 조건을 만족시키는 선형범함수로 정의될 수도 있는데, 그러한 함수는 크기가 작은 행렬의 행렬식을 이용하여 크기가 큰 행렬의 행렬식을 계산하는 귀납적인 방법으로 정의된다. 또한 행렬식은 행렬의 각 성분들을 이용하여 직접 계산하는 방식으로 정의될 수도 있다. 이 포스트에서는 행렬식의 …
벡터의 직교분해를 이용하여 코시-슈바르츠 부등식을 증명해 보자. \(V\)가 벡터공간이고 \(\mathbf{u},\,\mathbf{v}\in V\)라고 하자. 만약 \(\mathbf{u}\)와 \(\mathbf{v}\) 중 하나 이상이 \(\mathbf{0}\)이면 자명하게 \[ \lvert \langle \mathbf{u} ,\, \mathbf{v} \rangle \rvert \le \lVert \mathbf{u} \rVert \lVert \mathbf{v} \rVert \tag{1}\] 를 얻는다. 그러므로 \(\mathbf{u}\)와 \(\mathbf{v}\) 중 어느것도 \(\mathbf{0}\)이 아니라고 가정하자. 그리고 \[\mathbf{w} = \mathbf{u} – \frac{\langle \mathbf{u} ,\, \mathbf{v} \rangle}{\lVert \mathbf{v} \rVert^2} \mathbf{v} \tag{2}\] 라고 하자. 그러면 \(\mathbf{u}\)는 …