[行列解析0.10]基底の変換

行列

0.10 基底の変換

ベクトル空間 \( V \) を体 \( F \) 上の \( n \) 次元ベクトル空間とします。そして、リスト \( B_1 = \{v_1, v_2, \ldots, v_n\} \) が \( V \) の基底であるとします。

任意のベクトル \( x \in V \) は、\( B_1 \) が \( V \) を張ることから、

と一意的に表現できます。もし同じ基底に対して別の表現

があるとすると、

となります。\( B_1 \) は線形独立なので、各係数 \( \alpha_i - \beta_i = 0 \) でなければなりません。つまり、係数は一意に定まります。

基底 \( B_1 \) が与えられると、線形写像

が定義されます。このベクトルは \( x \) の \( B_1 \) による座標表示です。

次に線形変換 \( T : V \to V \) を考えます。任意の \( x \in V \) に対して、その表現が \( x = \alpha_1 v_1 + \cdots + \alpha_n v_n \) であるとき、線形性から

が成り立つので、\( T x \) は \( T v_1, \ldots, T v_n \) によって完全に決定されます。

別の基底 \( B_2 = \{w_1, w_2, \ldots, w_n\} \) を取ります。各 \( T v_j \) の \( B_2 \)-座標表示が

であるとすると、任意の \( x \in V \) に対して次が成り立ちます:

この \( n \times n \) 行列 \( [t_{ij}] \) を 基底 \( B_1 \) から \( B_2 \) による T の表現 と定義します:

したがって、任意の \( x \in V \) に対して次が成り立ちます:

特に \( B_2 = B_1 \) の場合、これは基底 \( B_1 \) における \( T \) の表現です。

恒等変換と基底変換行列

任意の \( x \in V \) に対して、

また、同様にして次が得られます:

よって、\( {}_{B_2}[I]_{B_1} \) は可逆であり、その逆行列は \( {}_{B_1}[I]_{B_2} \) です。

逆に、任意の可逆行列 \( S = [s_1 \, s_2 \, \ldots \, s_n] \in M_n(F) \) は、ある基底 \( B \) に対する \( {}_{B_1}[I]_B \) の形になります。具体的には、ベクトル \( \tilde{s}_i \) を \( [\tilde{s}_i]_{B_1} = s_i \) によって定めると、\( B = \{\tilde{s}_1, \ldots, \tilde{s}_n\} \) は基底になります。

また、

となるので、この行列は基底 \( B_1 \) の各ベクトルを \( B_2 \) で表現したものです。

線形変換の基底変換公式

任意の \( x \in V \) に対して、次の等式が成り立ちます:

この等式は、線形変換の表現が基底を変えることでどのように変わるかを示しています。そのため、\( {}_{B_2}[I]_{B_1} \) は「基底変換行列(change of basis matrix)」と呼ばれます。

また、任意の行列 \( A \in M_n(F) \) は、ある線形写像 \( T : V \to V \) の基底表現です。実際、任意の基底 \( B \) に対して、

と定めれば、この \( T \) に対して \( {}_B[T]_B = A \) が成り立ちます。


注:当サイトはCAMBBRIDGE公式サイトとは無関係です「Matrix Analysis:Second Edition Roger A. Horn University of Utah Charles R. Johnson」

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