• ベストアンサー

線形代数学について

V が線形空間で b がある線形結合における元の集合   <A1,A2,A3,・・・・,Ar> に含まれているとき、この線形結合に b を加えた集合と、もとのこの線形結合における元の集合と、イコールになることの証明方法を教えてください。よろしくお願いします。。。   <A1,A2、A3,・・・・Ar、b>=<A1,A2,A3、・・・・Ar> を証明したいのです。

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
  • shushou
  • ベストアンサー率51% (16/31)
回答No.2

<A1,A2,A3,・・・・,Ar> ={x=x1A1+x2A2+...+xrAr | x1,x2,...,xrはスカラー(実数とか)} のことですよね。だから (1) b=b1A1+...+brAr とかけます。さて P=<A1,A2、A3,・・・・Ar、b> Q=<A1,A2,A3、・・・・Ar> とおくとP=Qを示したいのですから P⊂Q,とP⊃Q の2つが成り立っていることをいえばよいですね。 P⊃Q は明らかですからP⊂Qを示します。 x∈Pとすると x=x1A1+x2A2+...+xrAr+yb =x1A1+x2A2+...+xrAr+y(b1A1+...+brAr)   (∵(1)) =(x1+yb1)A1+(x2+yb2)A2+...+(xr+ybr)Ar となり、これはx∈Qであることを意味しますよね。 よってP⊂Q がいえたのでP=Qが示せました。

tmnr-n
質問者

お礼

今日テストだったんですけど、この問題がばっちり出ました。おかげでばっちり証明できました。 ありがとうございます。

その他の回答 (1)

noname#598
noname#598
回答No.1

b がある線形結合における元の集合   <A1,A2,A3,・・・・,Ar> に含まれている この仮定から自明な気がしますが・・・ だって、A1からArのどれかがbと等しいってことですよね? 全然違ってたらごめんなさい。 なんせ10年前のことなんで(^_^;)

関連するQ&A

  • 線形空間

    サイトなど見てみたのですがわからないのでお願いします。 V:係数体K上の線形空間 とする。 {a1,a2,...,am}、{b1,b2,...,bn}がともにVの基底 であるとき m=nである。 線形空間(乗法(逆元)が定義されていない)なので行列のrankは使えないと思うのですが 「Vの任意の元はa1,a2,...,am(b1,b2,...,bn)の線形結合で表せる。」 「{a1,a2,...,am}、{b1,b2,...,bn}は線形独立」 をどう使えばよいかが分かりません。

  • 線型代数

    実線型空間R^4におけるv1,v2,v3,v4で張られる部分空間をWとします。また、  v1=t(1,1,-2,0),v2=t(1,-1,0,-2),v3=t(-2,1,1,3),v4=t(-1,2,-1,3) とします。ここで、Wの基底をv1,v2とすると、直交補空間W’の基底は、  u1=t(1,1,1,0),u2=1,-1,0,1) dimW’=2 となります。 以上の設定の下で、次の問題がよくわからないので質問させていただきます。 (1)2×4行列Aで、KerF=Wとなるものを1つ求める。 (2)4×2行列Bで、ImF=W’となるものを1つ求める。 という問題です。ここで、線型写像fについては、m×n行列Xに対して、 f;R^n→R^mとし、f(v)=Xv(vはR^nの元)という写像です。 求める行列を具体的に文字で置いて計算してみたのですが、うまくいきません。 (1)については、まず求める行列Aを A=|a1 a2 a3 a4| |b1 b2 b3 b4| と置いて、KerF=Wより、v1をとってAv1=0というように計算していこうと考えましたが、1行と2行の係数が同じになってしまいます。(2)についても同様の考え方で計算してみたのですが、この場合も同じような結果になってしまいます。どのように考えていったらいいのでしょうか?ご教授お願いします。 以上読みづらい文章となってしまいましたが、よろしくお願いします。

  • 線形代数の問題です。

    線形代数の問題です。 問1.ベクトル空間Vにおいて、次の命題を考える。 Vのベクトル「 (1)X1,X2,X3,…,Xkは一次独立 」とする。 さらに、もう1つのVのベクトルyを付け加えたとき 「(2) X1,X2,X3,…,Xk,yは一次従属 」とする。 このときyは「(3) X1,X2,X3,…,Xkの一次結合 」で一意的に書き表される。 (i)「(1)」「(2)」「(3)」の定義を述べよ。 (ii)上の命題を証明せよ。 問2.次の言葉の定義を簡潔にかつ正確に述べよ。 ただし一次独立、一次結合という言葉は使ってもよい。 (i)線形空間の基底 (ii)線形空間の次元 (iii)線形写像の階数 分かる方お願いします。

  • 線形代数

    和空間と合併集合というのは、どう違うのですか? つまり、複素線形空間Vに対する部分空間W_1とW_2を考えたとき、W_1+W_2 と W_1∪W_2 の違いは何なのでしょうか? 教科書に「和空間は合併集合から生成される部分空間にほかならない」という記述があるのですが、 (1)2つの部分空間の合併集合はまた、Vの部分空間になる (2)Vの部分集合V'がVの部分空間となっているとき、V'から生成される部分空間はV'にほかならない という(1)と(2)から、W_1+W_2とW_1∪W_2は同じものだという考えに至ってしまったのですが・・・。 (1)か(2)のどちらかが間違っているのか、或いは両方とも正しいが、穴があるのか、ご指摘下さい。 また、これに関連してですが、次元定理(で宜しいのでしょうか)と呼ばれる以下の公式 dimW_1 + dimW_2 = dim(W_1 + W_2) + dim(W_1∩W_2) において、dim(W_1 + W_2) を dim(W_1∪W_2) と置き換えても成り立つのでしょうか。 一応この定理の証明を見る限りでは、W_1∪W_2でもよさそうに思ったのですが、そのあたりで勘違いをしているかもしれません。

  • 線形代数の基底と次元について

    大学で線形代数の課題が出たのですが、解き方が分からないので質問させていただきます。 (1) Kの元を要素とする2×2行列全体の集合Vは、行列の加法とスカラー倍によって線形空間となる。 このとき、Vの次元を求めよ。また、その理由を述べよ。 (2) Kの元を要素とする2×2の対称行列全体の集合Wは、Vの部分空間となる。このとき、Wの次元と1組の基底を求めよ。 以上の2題なのですが、何を言いたいのかよく分かりません。 どうやって答えを導くのか、計算過程などなるべく詳しく教えて頂きたいです。 どうかよろしくお願い致します。

  • 線型代数・一次変換

    一次変換に関する問題でわからないものがあるのでよろしければ教えてください。 1.線型空間Vの基底をB={v1,v2,b3}とするとき、 T(v1)=v2,T(v2)=v3,T(v3)=v4,T(v4)=v1 を満たすV上の一次変換Tに関する行列を求めよ。 2.T(a0+a1*x) = a0 + a1*(x + 1) によって一次変換T:P1→P1を定義し、 B={6+3x, 10+2x}に関するTの行列[T]Bと、B'={2,3+2x}に関するTに関するTの行列[T]B'を求めよ。 (P1:次数1以下の多項式全体を作る線型空間) どうしてもわかりません。 もしよろしければ詳しく教えて頂けるとありがたいです。

  • 線形代数に関する質問です

    VをC上の内積空間とする。f∈EndVに対して次を示せ。 (EndVはVの線形変換全体の集合) (i)fがエルミート変換ならばfの固有値は実数である。 という問題があるのですがこれはエルミート行列の固有値が実数であることを証明しろといっているのと同じでしょうか?

  • 線形代数の二次式の集合

    二次式(aベクトル)=a1x^2+a2x+a3・1 についてu1=x^2,u2=x,u3=1とおくと、 (1) a1x^2+a2x+a3・1=0,a1=a2=a3=0より、u1,u2,u3は線形独立である (2)u1,u2,u3の一次結合c1u1+c2u2+c3u3=c1x^2+c2x+c3で任意の二次式を表すことができる。 とありますが、ここで二つ質問があります。まず(1)についてですがなぜ線形独立と言えるのか分かりません。 また、このように二次式の集合Vを線形空間としてとらえて、どのようなことができるのでしょうか?

  • 線形代数

    W=<a1,a2,・・・,ar>とする。このとき、arがa1,a2,・・・、ar-1の一次結合で表せるならばW=<a1,a2,・・・ar-1>であることを示せ。 御教授宜しくお願いします。

  • 線形代数 行列

    1、N次正方行列Aが正則であるための必要十分条件は、rankA=nであることを示せ。 2、線形空間Vの基底が<a1,a2,・・・・・,an>であるとする。このとき、n個の複素数b1、b2、・・・bnに対して、b1a1,b2a2,・・・,bnan>もまたVの基底であることを示せ。 この二問なのですが参考書をよくみてもどう示せばいいかよくわかりません。行列で書きにくかったらやり方だけでも助かります。 片方でも教えていただけるとうれしいです。 よろしくお願いします。