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ベクトル空間・基底・階数-基本演習md 6bd8509
exercise/math/linear-algebra/ベクトル空間・基底・階数-基本演習.n.md
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ベクトル空間くうかん基底きていbasis階数かいすうrank-基本演習きほんえんしゅう

date2026-05-25description部分空間、基底、座標、線型写像の像と核、階数・退化次数の関係を確認する基本演習である。prerequisitesベクトル空間と基底 / 線型写像と行列 / 階数の基本type問題演習content_typeexercisestatusactiverelateddata/lecture/math/linear-algebra/ベクトル空間と基底-講義.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/線型写像と行列-講義.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/階数の基本-講義.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/線型結合と張る空間の基本-講義.n.md / data/lecture/math/linear-algebra/列ベクトルの独立性と階数への橋渡し-講義.n.md
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演習えんしゅう方針ほうしん

基底きていbasisは、空間くうかんてん座標ざひょう一意いちいあらわすための物差ものさしである。階数かいすうrankは、線型写像せんけいしゃぞうlinear mapつぶれずに出力側しゅつりょくがわのこ次元じげんdimensionである。この演習えんしゅうでは、定義ていぎ計算けいさん幾何的きかてきみを対応たいおうさせる。


問題もんだい 1

W={(xyz)R3x+y+z=0}

R3部分空間ぶぶんくうかんsubspaceであることを確認かくにんせよ。

解答例かいとうれい

0+0+0=0 なのでれいベクトルをふくむ。u,vW なら、u成分和せいぶんわv成分和せいぶんわ0 なので、u+v成分和せいぶんわ0 である。また cRたいして、cu成分和せいぶんわc·0=0 である。したがって部分空間ぶぶんくうかんsubspaceである。

解説かいせつ

部分空間ぶぶんくうかんsubspace確認かくにんでは、れいベクトル、、スカラーばいの 3 てんる。れいベクトルをふくまない集合しゅうごうsetは、その時点じてん部分空間ぶぶんくうかんsubspaceではない。この問題もんだいは、特殊とくしゅケースの確認かくにんさきおこな練習れんしゅうである。


問題もんだい 2

b1=(110),b2=(101)

が、問題もんだい 1 の W基底きていbasisではないことを説明せつめいせよ。

解答例かいとうれい

b11+1+0=2 なので Wぞくさない。したがって、b1,b2W基底きていbasisではない。

解説かいせつ

基底きていbasisであるためには、まずそのベクトルが対象たいしょう空間くうかんぞくしていなければならない。一次独立いちじどくりつlinear independence生成せいせい調しらべるまえに、所属しょぞく確認かくにんする。この順序じゅんじょまもると、論理ろんり飛躍ひやくけられる。


問題もんだい 3

u1=(1-10),u2=(10-1)

問題もんだい 1 の W基底きていbasisであることをしめし、

w=(3-1-2)

のこの基底きていbasisかんする座標ざひょうもとめよ。

解答例かいとうれい

u1,u2 はどちらも成分和せいぶんわ0 なので Wぞくする。au1+bu2=0 とすると、

(a+b-a-b)=0

より a=0b=0 なので一次独立いちじどくりつlinear independenceである。任意にんいWもと(x,y,z)Tx+y+z=0たすから、x=-y-z であり、

(xyz)=(-y)u1+(-z)u2

あらわせる。よって基底きていbasisである。

w=au1+bu2 とおくと -a=-1-b=-2 なので a=1b=2 である。したがって座標ざひょう

(12)

である。

解説かいせつ

基底きていbasis確認かくにんは、所属しょぞく一次独立いちじどくりつlinear independence生成せいせいじゅんすすめると行間ぎょうかんちいさくなる。座標ざひょうは「どの基底きていbasisをどれだけぜるか」をあらわ係数けいすうcoefficientであり、基底きていbasisわればおなじベクトルでも座標ざひょうわる。


問題もんだい 4

A=(120011)

あらわ線型写像せんけいしゃぞうlinear map T:R3R2 について、rankAkerT次元じげんdimensionもとめよ。

解答例かいとうれい

2 ぎょうrow一次独立いちじどくりつlinear independenceで、pivot は 2 あるので

rankA=2

である。階数かいすうrank-退化次数たいかじすうnullity関係かんけいより、

dimkerT=3-2=1

である。

解説かいせつ

T は 3 次元じげんdimension入力にゅうりょくを 2 次元じげんdimension出力しゅつりょくおくる。階数かいすうrank出力側しゅつりょくがわのこ独立どくりつindependent方向ほうこうかずである。入力にゅうりょくの 3 次元じげんdimensionのうち 2 次元じげんdimensionぞうimage反映はんえいされ、1 次元じげんdimensionれいつぶれる。この解釈かいしゃくdimkerT=1 である。


問題もんだい 5

線型写像せんけいしゃぞうlinear map T:R2R2可逆かぎゃくinvertibleであることと、kerT={0} であることの関係かんけいを、有限次元ゆうげんじげん同次元どうじげん場合ばあいかぎって説明せつめいせよ。

解答例かいとうれい

kerT={0} なら入力にゅうりょくちがいがれいつぶれないので、T単射たんしゃである。R2 から R2 への線型写像せんけいしゃぞうlinear mapでは、単射たんしゃなら全射ぜんしゃでもある。したがって可逆かぎゃくinvertibleである。ぎゃく可逆かぎゃくinvertibleなら T(x)=0 から x=T-1(0)=0したがうので、kerT={0} である。

解説かいせつ

ここでは同次元どうじげんであることが重要じゅうようである。ことなる次元じげんdimensionでは、単射たんしゃ全射ぜんしゃ同値どうちequivalentになるとはかぎらない。条件じょうけん明示めいじしてから性質せいしつ使つかうことで、証明しょうめい射程しゃてい明確めいかくになる。


補充問題ほじゅうもんだいれつベクトルcolumn vector階数かいすうrank

問題もんだい 6

(1,0)T,(2,0)T一次独立いちじどくりつlinear independence判定はんていせよ。

(2,0)T=2(1,0)T なので一次従属いちじじゅうぞくlinear dependenceである。

この問題もんだいは、2 ほんのベクトルがおな方向ほうこうならあたらしい方向ほうこうやさないことを確認かくにんする。

問題もんだい 7

(1,0)T,(0,1)T,(1,1)T階数かいすうrankこたえよ。

(1,0)T,(0,1)T一次独立いちじどくりつlinear independenceで、(1,1)T=(1,0)T+(0,1)T である。したがって階数かいすうrank2 である。

この問題もんだいは、階数かいすうrankがベクトルの本数ほんすうではなく、独立どくりつindependent方向ほうこう最大本数さいだいほんすうであることを確認かくにんする。

問題もんだい 8

れつベクトルcolumn vector一次関係いちじかんけいAc=0ける理由りゆう説明せつめいせよ。

A=[a1an]c=(c1,[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"dots\")")],cn)T とすると、Ac=c1a1++cnan である。したがってれつcolumn一次関係いちじかんけい c1a1++cnan=0Ac=0同値どうちequivalentである。

この問題もんだいは、行列積ぎょうれつせきれつベクトルcolumn vector線型結合せんけいけつごうlinear combinationとしてむことを確認かくにんする。


問題もんだい 9

R3部分集合ぶぶんしゅうごう

W1={(x,y,z)Tx+y+z=1}
W2={(x,y,z)Tx+y+z=0}
W3={(x,y,z)Tx[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"ge\")")]0}

について、部分空間ぶぶんくうかんsubspaceであるかを判定はんていし、失敗しっぱいする場合ばあいはどの条件じょうけんこわれるかをべよ。

W1れいベクトルをふくまないので部分空間ぶぶんくうかんsubspaceではない。W2れいベクトルをふくみ、とスカラーばいじているので部分空間ぶぶんくうかんsubspaceである。W3れいベクトルをふくむが、(1,0,0)TW3たいして -(1,0,0)T=(-1,0,0)TW3 なので、スカラーばいじていない。

この問題もんだいは、部分空間ぶぶんくうかんsubspace判定はんていでは「れいベクトル」「」「スカラーばい」をけて確認かくにんする必要ひつようがあることを確認かくにんする。

問題もんだい 10

A=(121242110)

行基本変形ぎょうきほんへんけいelementary row operation階段形かいだんけいrow echelon formにし、rankA列空間れつくうかんcolumn space基底きていbasiskerA次元じげんdimensionもとめよ。

(121242110)(1210000-1-1)(1210-1-1000)

である。ピボットpivotだい 1 れつcolumnだい 2 れつcolumnにあるので、rankA=2 である。列空間れつくうかんcolumn space基底きていbasisとして、もと行列ぎょうれつmatrixだい 1 れつcolumnだい 2 れつcolumn

(121),(241)

れる。また未知数みちすうunknownは 3 なので、階数かいすうrank-退化次数たいかじすうnullity定理ていりより

dimkerA=3-2=1

である。

この問題もんだいは、行基本変形ぎょうきほんへんけいelementary row operation階数かいすうrankもとめたあと、主成分列しゅせいぶんれつpivot columnもと行列ぎょうれつmatrixもどして列空間れつくうかんcolumn space基底きていbasis練習れんしゅうである。

問題もんだい 11

CC じょうのベクトル空間くうかんとして場合ばあいと、R じょうのベクトル空間くうかんとして場合ばあいで、基底きていbasis次元じげんdimensionがどうわるかを説明せつめいせよ。

C じょうでは、1 だけで任意にんいzCz·1あらわせるので、基底きていbasis{1}次元じげんdimensionは 1 である。

R じょうでは、任意にんいz=a+bia·1+b·iあらわすので、基底きていbasis{1,i}次元じげんdimensionは 2 である。

この問題もんだいは、基底きていbasis次元じげんdimension集合しゅうごうsetだけでまるのではなく、どのたいをスカラーとして使つかうかにも依存いぞんすることを確認かくにんしている。


問題もんだい 12

v=(31)

を、標準基底ひょうじゅんきていstandard basis E=(e1,e2)

B=((11),(1-1))

のそれぞれで座標表示ざひょうひょうじせよ。わるものとわらないものもべよ。

標準基底ひょうじゅんきていstandard basisでは

[v]E=(31)

である。v=a(1,1)T+b(1,-1)T とおくと

a+b=3,a-b=1

なので a=2,b=1 である。したがって

[v]B=(21)

である。ベクトル v そのものはわらないが、基底きていbasisえると座標ざひょうわる。

この問題もんだいは、基底きていbasisが「ベクトルをはか物差ものさし」であることを確認かくにんする。対象たいしょうのベクトルはおなじでも、物差ものさしがわれば座標表示ざひょうひょうじわる。

問題もんだい 13

02×3R3R2零写像れいしゃぞうzero map行列ぎょうれつmatrixる。rank02×3列空間れつくうかんcolumn spaceker02×3次元じげんdimensionもとめ、階数かいすうrank-退化次数たいかじすうnullity定理ていり確認かくにんせよ。

すべてのれつcolumnれいベクトルなので、

rank02×3=0

である。列空間れつくうかんcolumn space{0}R2 である。また任意にんいxR3たいして 02×3x=0 なので、

ker02×3=R3,dimker02×3=3

である。したがって

rank02×3+dimker02×3=0+3=3

となり、入力空間にゅうりょくくうかんinput space次元じげんdimension一致いっちする。

この問題もんだいは、階数かいすうrank境界例きょうかいれいである。零写像れいしゃぞうzero map出力側しゅつりょくがわなにのこさず、入力にゅうりょく全体ぜんたいかくkernelおくる。

問題もんだい 14

A=(101011112)=[a1a2a3]

について、Ac=0き、れつベクトルcolumn vector一次関係いちじかんけいれ。また、列空間れつくうかんcolumn space基底きていbasisを 1 つえらべ。

a3=a1+a2 なので、

a1+a2-a3=0

である。したがって

c=t(11-1)(tR)

Ac=0かいである。非自明解ひじめいかいがあるので、れつベクトルcolumn vector一次従属いちじじゅうぞくlinear dependenceである。列空間れつくうかんcolumn space基底きていbasisとして a1,a2れる。

この問題もんだいは、Ac=0れつベクトルcolumn vector一次関係いちじかんけいあらわすことを具体的ぐたいてき確認かくにんする。非自明ひじめいcつかることは、れつcolumnなか余分よぶん方向ほうこうがあることを意味いみする。


問題もんだい 15

A=(1122)

について、b1=(3,6)Tb2=(3,7)T のそれぞれにたいして、Ax=bかいsolution有無うむrankArank(Ab)比較ひかく判定はんていせよ。

Aだい 2 ぎょうrowだい 1 ぎょうrowの 2 ばいなので、

rankA=1

である。b1=(3,6)T では右辺うへんright-hand sideおなじ 2 ばい関係かんけいたすので、

rank(Ab1)=1

である。したがって rankA=rank(Ab1) であり、かいsolution存在そんざいする。ただし未知数みちすうunknownは 2 階数かいすうrankは 1 なので、自由変数じゆうへんすうfree variableが 1 あり、かいsolution無限むげん存在そんざいする。

b2=(3,7)T では右辺うへんright-hand sideが 2 ばい関係かんけいたさない。実際じっさい

\left( \begin{array}{cc|c} 1&1&3\\ 2&2&7 \end{array} \right) \to \left( \begin{array}{cc|c} 1&1&3\\ 0&0&1 \end{array} \right)

となり、矛盾行むじゅんぎょうcontradictory rowあらわれる。したがって

rank(Ab2)=2

であり、rankArank(Ab2) なのでかいsolution存在そんざいしない。

この問題もんだいは、階数かいすうrankたんれつcolumn独立性どくりつせいかずとしてもとめるだけでなく、連立一次方程式れんりついちじほうていしきsystem of linear equationsかい分類ぶんるい使つか練習れんしゅうである。係数行列けいすうぎょうれつcoefficient matrix拡大係数行列かくだいけいすうぎょうれつaugmented matrix階数かいすうrank一致いっちするかが存在そんざいめ、さらに階数かいすうrank未知数みちすうunknown個数こすうひとしいかが一意性いちいせいめる。


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