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5 数ベクトル空間

定義 1.20 ($ n$ 次元実ベクトル空間)   要素が実数の列ベクトル全体の集合

$\displaystyle \mathbb{R}^{n}= \left\{ \left. \vec{a}= \begin{bmatrix}a_{1} \\ a...
...\ a_{n} \end{bmatrix} \right\vert a_{1},a_{2},\cdots,a_{n}\in\mathbb{R}\right\}$    

に次の演算が定義されているとき, $ \mathbb{R}^{n}$$ n$ 次元実ベクトル空間 ($ n$-dimensional real vector space)という.

(i) ベクトル $ \displaystyle{\vec{a}=
\begin{bmatrix}
a_{1} \\  a_{2} \\  \vdots \\  a_{n}
\end{bmatrix}\in\mathbb{R}^{n}}$ とスカラー $ \alpha\in\mathbb{R}$ に対して スカラー倍を次のように定義する:

$\displaystyle \alpha\vec{a}= \begin{bmatrix}\alpha a_{1} \\ \alpha a_{2} \\ \vdots \\ \alpha a_{n} \end{bmatrix} \in\mathbb{R}^{n}$    

(ii) ベクトル $ \displaystyle{
\vec{a}=
\begin{bmatrix}
a_{1} \\  a_{2} \\  \vdots \\  a_{n}
\...
...{bmatrix}
b_{1} \\  b_{2} \\  \vdots \\  b_{n}
\end{bmatrix}\in\mathbb{R}^{n}
}$ に対してベクトルの和を 次のように定義する:

$\displaystyle \vec{a}+\vec{b}= \begin{bmatrix}a_{1}+b_{1} \\ a_{2}+b_{2} \\ \vdots \\ a_{n}+b_{n} \end{bmatrix} \in\mathbb{R}^{n}$    

定義 1.21 ($ n$ 次元複素ベクトル空間)   要素が複素数の列ベクトル全体の集合

$\displaystyle \mathbb{C}^{n}= \left\{ \left. \vec{a}= \begin{bmatrix}a_{1} \\ a...
...\ a_{n} \end{bmatrix} \right\vert a_{1},a_{2},\cdots,a_{n}\in\mathbb{C}\right\}$    

に次の演算が定義されているとき, $ \mathbb{C}^{n}$$ n$ 次元複素ベクトル空間 ($ n$-dimensional complex vector space)という.

(i) ベクトル $ \displaystyle{\vec{a}=
\begin{bmatrix}
a_{1} \\  a_{2} \\  \vdots \\  a_{n}
\end{bmatrix}\in\mathbb{C}^{n}}$ とスカラー $ \alpha\in\mathbb{C}$ に対して スカラー倍を次のように定義する:

$\displaystyle \alpha\vec{a}= \begin{bmatrix}\alpha a_{1} \\ \alpha a_{2} \\ \vdots \\ \alpha a_{n} \end{bmatrix} \in\mathbb{C}^{n}$    

(ii) ベクトル $ \displaystyle{
\vec{a}=
\begin{bmatrix}
a_{1} \\  a_{2} \\  \vdots \\  a_{n}
\...
...{bmatrix}
b_{1} \\  b_{2} \\  \vdots \\  b_{n}
\end{bmatrix}\in\mathbb{C}^{n}
}$ に対してベクトルの和を 次のように定義する:

$\displaystyle \vec{a}+\vec{b}= \begin{bmatrix}a_{1}+b_{1} \\ a_{2}+b_{2} \\ \vdots \\ a_{n}+b_{n} \end{bmatrix} \in\mathbb{C}^{n}$    

定義 1.22 (数ベクトル空間)   $ \mathbb{R}^{n}$, $ \mathbb{C}^{n}$数ベクトル空間という.

注意 1.23 (零ベクトル)   $ \mathbb{R}^{n}$ または $ \mathbb{C}^n$零ベクトル(zero vector)

$\displaystyle \vec{0}= \begin{bmatrix}0 \\ 0 \\ \vdots \\ 0 \end{bmatrix}$    

と定義する. 零ベクトルは

$\displaystyle \vec{a}+\vec{0}=\vec{a}\,, \qquad \vec{0}+\vec{a}=\vec{a}$    

をみたす.

注意 1.24 (逆ベクトルと差)   $ \vec{a}$逆ベクトル

$\displaystyle -\vec{a}=(-1)\vec{a}= \begin{bmatrix}-a_{1} \\ -a_{2} \\ \vdots \\ -a_{n} \end{bmatrix}$    

と定義する. また, $ \vec{a}$$ \vec{b}$ との

$\displaystyle \vec{b}-\vec{a}= \vec{b}+(-1)\vec{a}$    

と定義する.

定理 1.25 (ベクトルの演算の性質)   ベクトル $ \vec{a},\vec{b},\vec{c}\in\mathbb{R}^n$ (または $ \mathbb{C}^n$) とスカラー $ \alpha,\beta\in\mathbb{R}$ (または $ \mathbb{C}$)に対して 次の性質が成立する:
(i)
(交換則) $ \vec{a}+\vec{b}=\vec{b}+\vec{a}$.
(ii)
(結合則) $ (\vec{a}+\vec{b})+\vec{c}=
\vec{a}+(\vec{b}+\vec{c})$.
(iii)
(スカラー倍に関する結合則) $ \alpha(\beta\vec{a})=(\alpha\beta)\vec{a}$.
(iv)
(スカラー倍に関する分配即) $ (\alpha+\beta)\vec{a}=\alpha\vec{a}+\beta\vec{a}$.
(v)
(スカラー倍に関する分配即) $ \alpha(\vec{a}+\vec{b})=\alpha\vec{a}+\alpha\vec{b}$.

問 1.26 (ベクトルの演算の性質)   この定理をスカラー倍とベクトルの和の定義を用いて証明せよ.


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Kondo Koichi
Created at 2004/12/13