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Linear Algebra Done Right (4e) Chapter 1

体 $\mathbf{F}$($\mathbf{R}$ または $\mathbf{C}$)上のベクトル空間・部分空間・和・直和を定義する。 確率統計では確率変数のなす空間や $L^2$ の前段にあたる基礎言語。 カード索引: linear-algebra-done-right-Flashcards

複素数を順序対として定義し、$\mathbf{F}$($=\mathbf{R}$ or $\mathbf{C}$)の上に長さ $n$ のリストの空間 $\mathbf{F}^n$ を作る。 演算は座標ごと。これが抽象的なベクトル空間の動機。

$\mathbf{F}^n$ の加法・スカラー倍の性質(可換・結合・単位元・逆元・分配律)を抽象化してベクトル空間を定義。 関数空間 $\mathbf{F}^S$・列空間 $\mathbf{F}^\infty$ が主要な非自明例($L^2$ の代数的原型)。 単位元・逆元の一意性と、$0v=0$ / $a0=0$ / $(-1)v=-v$ という基本計算則を確立。

部分空間は「$0\in U$・加法・スカラー倍で閉じる」の3条件で判定(1.34)。 部分空間のは最小の包含部分空間(1.40)。各元が一意表現される和が直和(1.41)。 直和判定は「$0$ の一意表現」を見ればよく(1.45)、2つの場合は $U\cap W={0}$ と同値(1.46)。

  • ベクトル空間=体上の加法群+スカラー倍(分配律が加法とスカラー倍を繋ぐ唯一の公理)。
  • 部分空間は和と直和で組み立てる。直和=一意表現。
  • ゴール接続: $\mathbf{F}^S$ は $L^2$ 確率変数空間の原型、直和分解は後の直交分解(条件付き期待値=射影)の代数的前段。