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18 基底

定義 1.80 (基底)   ベクトル空間 $ V$ が 1 次独立な基底 $ \vec{u}_{1}$, $ \vec{u}_{2}$, $ \cdots$, $ \vec{u}_{n}$ により生成される空間

$\displaystyle V=<\vec{u}_{1},\vec{u}_{1},\cdots,\vec{u}_{1}>$    

として表されるとき, ベクトルの組

$\displaystyle \{\vec{u}_{1},\vec{u}_{2},\cdots, \vec{u}_{n}\}$    

$ V$基底(basis)という.

例 1.81 (基底の具体例)   $ \mathbb{R}^n$ は 基本ベクトル $ \vec{e}_1,\vec{e}_2,\cdots,\vec{e}_n$ を用いて

$\displaystyle \mathbb{R}^n= <\vec{u}_1,\vec{u}_2,\cdots,\vec{u}_n>$    

と表される. また,基本ベクトル $ \vec{e}_1,\vec{e}_2,\cdots,\vec{e}_n$ は 1 次独立であるから,

$\displaystyle \{ \vec{e}_1,\vec{e}_2,\cdots,\vec{e}_n \}$    

$ \mathbb{R}^n$ の基底である. これを $ \mathbb{R}^n$標準基底(standard basis)という.

注意 1.82 (基底の取り方の非一意性)   基底の取り方は一意ではない.

例 1.83 (基底の具体例)   $ \mathbb{R}^2$ の基底を考える. $ \mathbb{R}^2$ は標準基底 $ \{\vec{e}_1,\vec{e}_2\}$ をもち,

$\displaystyle \mathbb{R}^2=<\vec{e}_1,\vec{e}_2>$    

と表される. 他の基底を考える. 例えば,

$\displaystyle \vec{u}_1= \begin{bmatrix}1 \\ 1 \end{bmatrix}, \qquad \vec{u}_2= \begin{bmatrix}1 \\ -1 \end{bmatrix}$    

は基底となり得るか調べる. まず,

$\displaystyle P= \begin{bmatrix}\vec{u}_1 & \vec{u}_2 \end{bmatrix} = \begin{bm...
...atrix}, \qquad \det(P)= \begin{vmatrix}1 & 1 \\ 1 & -1 \end{vmatrix} = -2 \neq0$    

であるから, $ \vec{u}_1,\vec{u}_2$ は 1 次独立である. 次に,

$\displaystyle \mathbb{R}^2=<\vec{u}_1,\vec{u}_2>$    

となるか調べる. すなわち $ \mathbb{R}^2$ の任意のベクトル $ \vec{x}$ に対して

$\displaystyle \vec{x}=y_1\vec{u}_1+y_2\vec{u}_2$    

をみたす $ y_1,y_2$ が一意に定まるか調べる. この式を書き換えると

$\displaystyle \vec{x}$ $\displaystyle =y_1\vec{u}_1+y_2\vec{u}_2$    
$\displaystyle \begin{bmatrix}x_1 \\ x_2 \end{bmatrix}$ $\displaystyle = y_1 \begin{bmatrix}1 \\ 1 \end{bmatrix} + y_2 \begin{bmatrix}1 \\ -1 \end{bmatrix}$    
$\displaystyle \begin{bmatrix}x_1 \\ x_2 \end{bmatrix}$ $\displaystyle = \begin{bmatrix}1 & 1 \\ 1 & -1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix}y_1 \\ y_2 \end{bmatrix}$    
$\displaystyle \vec{x}$ $\displaystyle =P\vec{y}$    

となる. これは $ \vec{y}$ についての非同次連立方程式 $ P\vec{y}=\vec{x}$ である. $ \det(P)\neq0$ より $ P$ は正則であるから

$\displaystyle \begin{bmatrix}y_1 \\ y_2 \end{bmatrix} = \vec{y}=P^{-1}\vec{x}= ...
...frac{1}{2} & -\frac{1}{2} \end{bmatrix} \begin{bmatrix}x_1 \\ x_2 \end{bmatrix}$    

であり,

$\displaystyle y_1=\frac{1}{2}x_1+\frac{1}{2}x_2, \qquad y_2=\frac{1}{2}x_1-\frac{1}{2}x_2$    

となる. $ y_1,y_2$ は任意の $ x_1,x_2$ に対して一意に定まる. よって, $ \mathbb{R}^2=<\vec{u}_1,\vec{u}_2>$ が成り立つ. 以上より

$\displaystyle \{\vec{u}_1,\vec{u}_2\} = \left\{ \begin{bmatrix}1 \\ 1 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix}1 \\ -1 \end{bmatrix} \right\}$    

$ \mathbb{R}^2$ の基底である.


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Kondo Koichi
Created at 2004/12/13