예제 · Exercises
문제. $M = \begin{pmatrix} 2 & 5 & 3 \\ 1 & 0 & -7 \end{pmatrix}$, $N = \begin{pmatrix} 4 & -2 & 5 \\ -5 & 3 & 2 \end{pmatrix}$라 하자. 다음을 구하라.
- $M_{13}$
- $M + N$
- $5M$
풀이.
(a) $M_{13} = 3$.
(b) $$M+N = \begin{pmatrix} 2+4 & 5+(-2) & 3+5 \\ 1+(-5) & 0+3 & -7+2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 6 & 3 & 8 \\ -4 & 3 & -5 \end{pmatrix}$$
(c) $$5M = \begin{pmatrix} 10 & 25 & 15 \\ 5 & 0 & -35 \end{pmatrix}$$
Problem. Let $M = \begin{pmatrix} 2 & 5 & 3 \\ 1 & 0 & -7 \end{pmatrix}$ and $N = \begin{pmatrix} 4 & -2 & 5 \\ -5 & 3 & 2 \end{pmatrix}$. Determine the following.
- $M_{13}$
- $M + N$
- $5M$
Solution.
(a) $M_{13} = 3$.
(b) $$M+N = \begin{pmatrix} 2+4 & 5+(-2) & 3+5 \\ 1+(-5) & 0+3 & -7+2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 6 & 3 & 8 \\ -4 & 3 & -5 \end{pmatrix}$$
(c) $$5M = \begin{pmatrix} 10 & 25 & 15 \\ 5 & 0 & -35 \end{pmatrix}$$
문제. 다음 표는 A 학교와 B 학교가 2009년과 2010년에 각각 주문한 교복의 수를 나타낸다. 두 학교가 주문한 교복 수의 합을 나타내는 표를 작성하라.
| 빨강 | 파랑 | 하양 | |
|---|---|---|---|
| A 학교 | 300 | 200 | 400 |
| B 학교 | 500 | 200 | 300 |
| 빨강 | 파랑 | 하양 | |
|---|---|---|---|
| A 학교 | 250 | 300 | 350 |
| B 학교 | 400 | 250 | 350 |
풀이. 각 항목을 더하면 다음과 같다.
| 빨강 | 파랑 | 하양 | |
|---|---|---|---|
| A 학교 | 550 | 500 | 750 |
| B 학교 | 900 | 450 | 650 |
Problem. The following tables indicate how many uniforms that school A and B ordered in 2009 and 2010, respectively. Write the table for the number of uniforms the school ordered in sum.
| Red | Blue | White | |
|---|---|---|---|
| School A | 300 | 200 | 400 |
| School B | 500 | 200 | 300 |
| Red | Blue | White | |
|---|---|---|---|
| School A | 250 | 300 | 350 |
| School B | 400 | 250 | 350 |
Solution. Adding entrywise gives the following table.
| Red | Blue | White | |
|---|---|---|---|
| School A | 550 | 500 | 750 |
| School B | 900 | 450 | 650 |
문제. $M_{3\times 4}(F)$의 영벡터를 구하라.
풀이. $M_{3\times 4}(F)$의 영벡터는 모든 성분이 $0$인 $3\times 4$ 행렬이다.
$$O = \begin{pmatrix} 0&0&0&0\\0&0&0&0\\0&0&0&0 \end{pmatrix}$$
Problem. Write the zero vector of $M_{3\times 4}(F)$.
Solution. The zero vector of $M_{3\times 4}(F)$ is the $3\times 4$ matrix all of whose entries are $0$.
$$O = \begin{pmatrix} 0&0&0&0\\0&0&0&0\\0&0&0&0 \end{pmatrix}$$
문제. 다음 행렬을 생각하자.
$$A = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 0 & 4 \end{pmatrix}, \quad B = \begin{pmatrix} 8 & -3 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}, \quad C = \begin{pmatrix} 10 & x \\ 0 & y \end{pmatrix},$$
$A + B = C$가 성립하게 하는 $x, y \in \mathbb{R}$를 구하라.
풀이. $$A+B = \begin{pmatrix} 2+8 & -1+(-3) \\ 0+0 & 4+1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 10 & -4 \\ 0 & 5 \end{pmatrix}$$
$A+B=C$이려면 $\begin{pmatrix}10&-4\\0&5\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}10&x\\0&y\end{pmatrix}$이어야 하므로 $x=-4$, $y=5$이다.
Problem. Consider the following matrices.
$$A = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 0 & 4 \end{pmatrix}, \quad B = \begin{pmatrix} 8 & -3 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}, \quad C = \begin{pmatrix} 10 & x \\ 0 & y \end{pmatrix},$$
Find $x, y \in \mathbb{R}$ which makes $A + B = C$.
Solution. $$A+B = \begin{pmatrix} 2+8 & -1+(-3) \\ 0+0 & 4+1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 10 & -4 \\ 0 & 5 \end{pmatrix}$$
For $A+B=C$ we need $\begin{pmatrix}10&-4\\0&5\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}10&x\\0&y\end{pmatrix}$, so $x=-4$ and $y=5$.
문제. $V$를 $\mathbb{R}$ 위에서 정의된 모든 미분가능한 실숫값 함수의 집합이라 하자. 자연스러운 덧셈과 스칼라곱에 대하여 $V$가 벡터공간임을 증명하라.
증명. $V$ 위의 덧셈과 스칼라곱을 각 $f,g \in V$, $c \in \mathbb{R}$에 대하여 $(f+g)(t) = f(t)+g(t)$, $(cf)(t) = cf(t)$ ($t\in\mathbb{R}$)로 자연스럽게 정의한다.
(닫혀 있음.) 미분가능한 두 함수의 합은 미분가능하고 $(f+g)'=f'+g'$이며, 미분가능한 함수의 상수배 역시 미분가능하고 $(cf)'=cf'$이다. 따라서 $f,g\in V$, $c\in\mathbb{R}$이면 $f+g\in V$이고 $cf\in V$이다.
모든 $t\in\mathbb{R}$에 대하여 $0(t)=0$으로 정의되는 영함수 $0$은 상수함수이므로 미분가능하고 $0\in V$이며, 임의의 $f\in V$에 대하여 $(f+0)(t)=f(t)+0=f(t)$이므로 $f+0=f$이다. 따라서 $0$이 $V$의 영벡터이다.
임의의 $f\in V$에 대하여 $(-f)(t) := -f(t)$로 정의하면 $-f$는 $f$의 $-1$배이므로 미분가능하고 $-f\in V$이며, $(f+(-f))(t) = f(t)-f(t)=0=0(t)$이므로 $f+(-f)=0$이다.
나머지 공리들 — 덧셈의 교환법칙과 결합법칙, $c(f+g)=cf+cg$, $(c+d)f=cf+df$, $c(df)=(cd)f$, $1f=f$ — 은 각 $t\in\mathbb{R}$에서의 함숫값에 대해 성립하는 $\mathbb{R}$의 체 공리로부터 점별로(pointwise) 즉시 따른다. 예를 들어 임의의 $t$에 대하여 $(f+g)(t)=f(t)+g(t)=g(t)+f(t)=(g+f)(t)$이므로 $f+g=g+f$이고, 다른 공리들도 마찬가지이다. 따라서 $V$는 벡터공간이다.
Problem. Let $V$ be the set of all differentiable real-valued functions defined on $\mathbb{R}$. Show that $V$ is a vector space with the obvious addition and scalar multiplication.
Proof. Define addition and scalar multiplication on $V$ by $(f+g)(t)=f(t)+g(t)$ and $(cf)(t)=cf(t)$ for $f,g\in V$, $c\in\mathbb{R}$, $t\in\mathbb{R}$.
(Closure.) The sum of two differentiable functions is differentiable with $(f+g)'=f'+g'$, and a constant multiple of a differentiable function is differentiable with $(cf)'=cf'$. Hence $f+g\in V$ and $cf\in V$ whenever $f,g\in V$ and $c\in\mathbb{R}$.
The function $0$ defined by $0(t)=0$ for all $t\in\mathbb{R}$ is a constant function, hence differentiable, so $0\in V$; and for any $f\in V$, $(f+0)(t)=f(t)+0=f(t)$, so $f+0=f$. Thus $0$ is the zero vector of $V$.
For any $f\in V$, define $(-f)(t):=-f(t)$; since $-f$ is a $-1$ multiple of $f$, it is differentiable and $-f\in V$, and $(f+(-f))(t)=f(t)-f(t)=0=0(t)$, so $f+(-f)=0$.
The remaining axioms — commutativity and associativity of addition, $c(f+g)=cf+cg$, $(c+d)f=cf+df$, $c(df)=(cd)f$, and $1f=f$ — follow pointwise, for each $t\in\mathbb{R}$, from the corresponding field axioms of $\mathbb{R}$ applied to the values $f(t),g(t)$. For instance, $(f+g)(t)=f(t)+g(t)=g(t)+f(t)=(g+f)(t)$ for every $t$, so $f+g=g+f$; the other axioms follow similarly. Hence $V$ is a vector space.
문제. $V$를 하나의 원소로 이루어진 집합이라 하자. $V$ 위에 덧셈과 스칼라곱을 정의하여 벡터공간 구조를 부여하라. 이때 $V$를 영벡터공간(zero vector space)이라 한다.
증명. $V=\{v_0\}$라 하자. 덧셈과 스칼라곱을 $v_0+v_0 := v_0$, $cv_0 := v_0$ ($c\in F$)로 정의한다.
$V$의 원소가 $v_0$ 하나뿐이므로 덧셈과 스칼라곱은 항상 $v_0$를 값으로 가지며 $V$에 닫혀 있고, 교환법칙과 결합법칙은 모든 항이 $v_0$로 같으므로 자명하게 성립한다. $v_0+v_0=v_0$이므로 $v_0$는 영벡터이고, $v_0+v_0=v_0$이므로 $v_0$ 자신이 $v_0$의 덧셈에 대한 역원이다.
스칼라곱에 대해서도 $c(v_0+v_0)=cv_0=v_0$이고 $cv_0+cv_0=v_0+v_0=v_0$이므로 $c(v_0+v_0)=cv_0+cv_0$이 성립하며, 같은 이유로 $(c+d)v_0=v_0=cv_0+dv_0$, $c(dv_0)=v_0=(cd)v_0$, $1v_0=v_0$이 모두 성립한다. 따라서 $V$는 이 연산에 대하여 벡터공간이 되고, 이를 영벡터공간이라 한다.
Problem. Let $V$ be the set consisting of single element. Define addition and scalar multiplication on $V$ to give the vector space structure. Here, $V$ is called the zero vector space.
Proof. Let $V=\{v_0\}$. Define addition and scalar multiplication by $v_0+v_0:=v_0$ and $cv_0:=v_0$ for $c\in F$.
Since $V$ has only the single element $v_0$, both operations always take the value $v_0$, so $V$ is closed under them, and commutativity and associativity hold trivially since every term equals $v_0$. Since $v_0+v_0=v_0$, $v_0$ is the zero vector, and since $v_0+v_0=v_0$, $v_0$ is its own additive inverse.
For scalar multiplication, $c(v_0+v_0)=cv_0=v_0$ and $cv_0+cv_0=v_0+v_0=v_0$, so $c(v_0+v_0)=cv_0+cv_0$; similarly $(c+d)v_0=v_0=cv_0+dv_0$, $c(dv_0)=v_0=(cd)v_0$, and $1v_0=v_0$ all hold. Hence $V$ is a vector space under these operations, called the zero vector space.
문제. $V = \mathbb{R}^2$라 하자. 주어진 덧셈과 곱셈에 대하여 $V$가 벡터공간인지 판정하라. 여기서 $(a_1, a_2), (b_1, b_2) \in V$, $c \in \mathbb{R}$이다.
- $(a_1, a_2) + (b_1, b_2) = (a_1 + b_1, a_2 b_2), \ \ c(a_1, a_2) = (ca_1, a_2)$
- $(a_1, a_2) + (b_1, b_2) = (a_1 + 2b_1, a_2 + 3b_2), \ \ c(a_1, a_2) = (ca_1, ca_2)$
- $(a_1, a_2) + (b_1, b_2) = (a_1 + b_1, a_2 + b_2), \ \ c(a_1, a_2) = \begin{cases} (0,0) & \text{if } c = 0 \\ (ca_1, a_2/c) & \text{if } c \neq 0 \end{cases}$
풀이.
(a) 벡터공간이 아니다. 만약 영벡터 $(z_1,z_2)$가 존재한다면, 모든 $(a_1,a_2)$에 대하여 $(a_1,a_2)+(z_1,z_2)=(a_1+z_1, a_2z_2)=(a_1,a_2)$이어야 하므로 $z_1=0$, $z_2=1$, 즉 영벡터는 $(0,1)$이어야 한다. 그런데 $(1,0)$의 덧셈에 대한 역원 $(b_1,b_2)$는 $(1+b_1, 0\cdot b_2)=(0,1)$을 만족해야 하는데, $0\cdot b_2=0\neq1$이므로 어떤 $b_2$로도 만족시킬 수 없다. 따라서 $(1,0)$은 덧셈에 대한 역원을 갖지 않으므로 역원의 존재성 공리가 성립하지 않는다.
(b) 벡터공간이 아니다. $(1,0)+(0,1) = (1+2\cdot0, 0+3\cdot1) = (1,3)$이지만 $(0,1)+(1,0) = (0+2\cdot1, 1+3\cdot0) = (2,1)$이므로 $(1,0)+(0,1)\neq(0,1)+(1,0)$이다. 따라서 덧셈의 교환법칙이 성립하지 않아 벡터공간이 아니다.
(c) 벡터공간이 아니다. $x=(0,1)$이라 하고 $c=d=1$을 생각하면, $(c+d)x = 2x = (0, 1/2)$이지만 $cx+dx = x+x = (0,1)+(0,1) = (0,2)$이므로 $(c+d)x\neq cx+dx$이다. 따라서 스칼라 덧셈에 대한 분배법칙이 성립하지 않아 벡터공간이 아니다.
Problem. Let $V = \mathbb{R}^2$. Determine whether $V$ is a vector space with the given addition and multiplication. Here, $(a_1, a_2), (b_1, b_2) \in V$ and $c \in \mathbb{R}$.
- $(a_1, a_2) + (b_1, b_2) = (a_1 + b_1, a_2 b_2), \ \ c(a_1, a_2) = (ca_1, a_2)$
- $(a_1, a_2) + (b_1, b_2) = (a_1 + 2b_1, a_2 + 3b_2), \ \ c(a_1, a_2) = (ca_1, ca_2)$
- $(a_1, a_2) + (b_1, b_2) = (a_1 + b_1, a_2 + b_2), \ \ c(a_1, a_2) = \begin{cases} (0,0) & \text{if } c = 0 \\ (ca_1, a_2/c) & \text{if } c \neq 0 \end{cases}$
Solution.
(a) Not a vector space. If a zero vector $(z_1,z_2)$ existed, then $(a_1,a_2)+(z_1,z_2)=(a_1+z_1,a_2z_2)=(a_1,a_2)$ for all $(a_1,a_2)$ forces $z_1=0$, $z_2=1$, i.e., the zero vector would be $(0,1)$. But an additive inverse $(b_1,b_2)$ of $(1,0)$ would need to satisfy $(1+b_1,0\cdot b_2)=(0,1)$, and $0\cdot b_2=0\neq1$ for any $b_2$. Hence $(1,0)$ has no additive inverse, so the axiom requiring existence of additive inverses fails.
(b) Not a vector space. $(1,0)+(0,1) = (1+2\cdot0, 0+3\cdot1) = (1,3)$, while $(0,1)+(1,0) = (0+2\cdot1, 1+3\cdot0) = (2,1)$, so $(1,0)+(0,1)\neq(0,1)+(1,0)$. Hence addition is not commutative, so this is not a vector space.
(c) Not a vector space. Let $x=(0,1)$ and $c=d=1$. Then $(c+d)x = 2x = (0,1/2)$, while $cx+dx = x+x = (0,1)+(0,1) = (0,2)$, so $(c+d)x\neq cx+dx$. Hence the distributive law for scalar addition fails, so this is not a vector space.
문제. $\mathbb{C}$ 위의 통상적인 벡터공간 구조를 갖는 $V = \mathbb{C}^n$을 생각하자. $V$가 $\mathbb{R}$ 위의 벡터공간도 됨을 증명하라.
증명. $V=\mathbb{C}^n$ 위에는 $\mathbb{C}$에서의 통상적인 성분별 덧셈과 스칼라곱이 주어져 있고, 이는 $V$를 $\mathbb{C}$ 위의 벡터공간으로 만든다. $\mathbb{R}$을 $\mathbb{C}$의 부분체로 보고, $V$ 위에 실수 스칼라곱을 $\mathbb{C}$ 위의 스칼라곱을 $\mathbb{R}\subset\mathbb{C}$로 제한하여 정의한다. 즉 $a\in\mathbb{R}\subset\mathbb{C}$와 $x\in V$에 대하여 $ax$는 $\mathbb{C}$ 위에서 이미 정의된 스칼라곱과 같은 값을 갖는다.
덧셈에 대한 공리들(교환법칙, 결합법칙, 영벡터 $0=(0,\dots,0)$의 존재, 각 $x$에 대한 역원 $-x$의 존재)은 $V$가 이미 $\mathbb{C}$ 위의 벡터공간이므로 그대로 성립한다. 스칼라곱에 대한 공리들 $a(x+y)=ax+ay$, $(a+b)x=ax+bx$, $a(bx)=(ab)x$, $1x=x$는 $a,b\in\mathbb{C}$인 경우에 이미 성립하므로, 특히 $a,b\in\mathbb{R}\subset\mathbb{C}$인 경우에도 성립한다. 따라서 $V=\mathbb{C}^n$은 이 스칼라곱에 대하여 $\mathbb{R}$ 위의 벡터공간이다.
Problem. Consider $V = \mathbb{C}^n$ with the usual vector space structure over $\mathbb{C}$. Show that $V$ is also a vector space over $\mathbb{R}$.
Proof. $V=\mathbb{C}^n$ carries the usual entrywise addition and scalar multiplication over $\mathbb{C}$, which makes it a vector space over $\mathbb{C}$. Regard $\mathbb{R}$ as a subfield of $\mathbb{C}$, and define scalar multiplication of $V$ by real scalars as the restriction of the scalar multiplication over $\mathbb{C}$ to $\mathbb{R}\subset\mathbb{C}$: for $a\in\mathbb{R}\subset\mathbb{C}$ and $x\in V$, $ax$ is the same value as given by the already-defined scalar multiplication over $\mathbb{C}$.
The axioms concerning addition (commutativity, associativity, existence of the zero vector $0=(0,\dots,0)$, existence of $-x$ for each $x$) hold as they already hold for $V$ as a vector space over $\mathbb{C}$. The scalar multiplication axioms $a(x+y)=ax+ay$, $(a+b)x=ax+bx$, $a(bx)=(ab)x$, $1x=x$ already hold for all $a,b\in\mathbb{C}$, hence in particular for all $a,b\in\mathbb{R}\subset\mathbb{C}$. Therefore $V=\mathbb{C}^n$ is a vector space over $\mathbb{R}$ with this scalar multiplication.
문제. $V$를 체 $F$ 위의 벡터공간이라 하고, $a \in F$, $x, y \in V$라 하자.
- $ax = 0$이면 $a = 0$ 또는 $x = 0$임을 증명하라.
- $ax = ay$이면 $x = y$인가?
증명.
(a) 임의의 스칼라 $a\in F$에 대하여 $a\cdot 0 = a(0+0) = a\cdot0+a\cdot0$이므로, 양변에 $a\cdot0$의 덧셈에 대한 역원을 더하면 $0=a\cdot0$을 얻는다. 즉 모든 $a\in F$에 대하여 $a0=0$이다.
이제 $ax=0$이라 하자. $a=0$이면 증명할 것이 없으므로 $a\neq0$이라 가정하자. 그러면 $F$에서 $a$의 곱셈에 대한 역원 $a^{-1}$이 존재하고,
$$x = 1x = (a^{-1}a)x = a^{-1}(ax) = a^{-1}0 = 0$$
이다. 따라서 $ax=0$이면 $a=0$ 또는 $x=0$이다.
(b) 아니다. $a=0$인 경우 임의의 $x,y\in V$에 대하여 $ax=0=ay$가 항상 성립하지만 $x\neq y$일 수 있다. 예를 들어 $V=F$이고 $x=1$, $y=0$이면 $0\cdot1=0=0\cdot0$이지만 $x\neq y$이다. 따라서 $ax=ay$라고 해서 항상 $x=y$인 것은 아니다. (다만 (a)를 $a(x-y)=ax-ay=0$에 적용하면, $a\neq0$일 때는 $x=y$가 성립한다.)
Problem. Let $V$ be a vector space over a field $F$ and let $a \in F$, $x, y \in V$.
- Show that if $ax = 0$, then $a = 0$ or $x = 0$.
- Is it true that if $ax = ay$, then $x = y$?
Proof.
(a) For any scalar $a\in F$, $a0 = a(0+0) = a0+a0$, and adding the additive inverse of $a0$ to both sides gives $0=a0$. That is, $a0=0$ for every $a\in F$.
Now suppose $ax=0$. If $a=0$ there is nothing to prove, so assume $a\neq0$. Then $a$ has a multiplicative inverse $a^{-1}$ in $F$, and
$$x = 1x = (a^{-1}a)x = a^{-1}(ax) = a^{-1}0 = 0.$$
Hence if $ax=0$, then $a=0$ or $x=0$.
(b) No. If $a=0$, then $ax=0=ay$ for all $x,y\in V$, but $x$ need not equal $y$. For example, take $V=F$, $x=1$, $y=0$: then $0\cdot1=0=0\cdot0$ but $x\neq y$. So it is not true in general that $ax=ay$ implies $x=y$. (However, applying (a) to $a(x-y)=ax-ay=0$ shows that when $a\neq0$, $x=y$ does hold.)
문제. $V$를 벡터공간이라 하자. $a, b \in F$, $x, y \in V$에 대하여 다음 항등식이 성립함을 증명하라.
$$(a+b)(x+y) = ax + ay + bx + by$$
증명. 스칼라곱에 대한 분배법칙 $(a+b)v=av+bv$, $c(x+y)=cx+cy$와 덧셈의 교환법칙·결합법칙을 사용한다.
$$(a+b)(x+y) = (a+b)x+(a+b)y = (ax+bx)+(ay+by)$$
여기서 첫 번째 등호는 $c(x+y)=cx+cy$를 $c=a+b$에 적용한 것이고, 두 번째 등호는 $(a+b)v=av+bv$를 각각 $v=x$, $v=y$에 적용한 것이다. 이제 덧셈의 교환법칙과 결합법칙을 이용하여 항의 순서를 정리하면
$$(ax+bx)+(ay+by) = ax+ay+bx+by$$
를 얻는다. 따라서 $(a+b)(x+y)=ax+ay+bx+by$이다.
Problem. Let $V$ be a vector space. For $a, b \in F$, $x, y \in V$, show that the following identity holds.
$$(a+b)(x+y) = ax + ay + bx + by$$
Proof. We use the distributive laws $(a+b)v=av+bv$ and $c(x+y)=cx+cy$, together with commutativity and associativity of vector addition.
$$(a+b)(x+y) = (a+b)x+(a+b)y = (ax+bx)+(ay+by)$$
where the first equality applies $c(x+y)=cx+cy$ with $c=a+b$, and the second applies $(a+b)v=av+bv$ to $v=x$ and $v=y$. Rearranging the terms using commutativity and associativity of addition,
$$(ax+bx)+(ay+by) = ax+ay+bx+by.$$
Hence $(a+b)(x+y)=ax+ay+bx+by$.
문제. $V$를 벡터공간이라 하자. $0 \neq a \in F$와 $x \in V$에 대하여 $ay + x = 0$을 만족하는 $y \in V$가 유일하게 존재함을 증명하라.
증명. (존재성) $a\neq0$이므로 $F$에서 $a^{-1}$이 존재한다. $y:=a^{-1}(-x) = -a^{-1}x$라 정의하면
$$ay+x = a(-a^{-1}x)+x = -(aa^{-1})x+x = -1x+x = -x+x = 0$$
이므로 이 $y$는 $ay+x=0$을 만족한다.
(유일성) $y_1,y_2\in V$가 모두 $ay_1+x=0$, $ay_2+x=0$을 만족한다고 하자. 그러면 $ay_1+x=ay_2+x$이고, 양변에 $-x$를 더하면 $ay_1=ay_2$를 얻는다. 양변에 $a^{-1}$을 곱하면
$$y_1 = 1y_1=(a^{-1}a)y_1=a^{-1}(ay_1)=a^{-1}(ay_2)=(a^{-1}a)y_2=1y_2=y_2$$
이므로 $y_1=y_2$이다. 따라서 $ay+x=0$을 만족하는 $y\in V$는 유일하게 존재한다.
Problem. Let $V$ be a vector space. For $0 \neq a \in F$ and $x \in V$, show that there is a unique $y \in V$ such that $ay + x = 0$.
Proof. (Existence) Since $a\neq0$, $a^{-1}$ exists in $F$. Let $y:=a^{-1}(-x)=-a^{-1}x$. Then
$$ay+x = a(-a^{-1}x)+x = -(aa^{-1})x+x = -1x+x = -x+x = 0,$$
so this $y$ satisfies $ay+x=0$.
(Uniqueness) Suppose $y_1,y_2\in V$ both satisfy $ay_1+x=0$ and $ay_2+x=0$. Then $ay_1+x=ay_2+x$, and adding $-x$ to both sides gives $ay_1=ay_2$. Multiplying both sides by $a^{-1}$,
$$y_1 = 1y_1=(a^{-1}a)y_1=a^{-1}(ay_1)=a^{-1}(ay_2)=(a^{-1}a)y_2=1y_2=y_2,$$
so $y_1=y_2$. Hence there is a unique $y\in V$ with $ay+x=0$.
문제. $A = \begin{pmatrix} -4 & 2 \\ 5 & -1 \end{pmatrix}$라 하자. 다음을 구하라.
- $A^t$
- $\operatorname{tr}(A)$
풀이.
(a) $$A^t = \begin{pmatrix} -4 & 5 \\ 2 & -1 \end{pmatrix}$$
(b) $\operatorname{tr}(A) = -4+(-1) = -5$.
Problem. Let $A = \begin{pmatrix} -4 & 2 \\ 5 & -1 \end{pmatrix}$. Determine the following.
- $A^t$
- $\operatorname{tr}(A)$
Solution.
(a) $$A^t = \begin{pmatrix} -4 & 5 \\ 2 & -1 \end{pmatrix}$$
(b) $\operatorname{tr}(A) = -4+(-1) = -5$.
- $A \in M_{m\times n}(F)$에 대하여 $(A^t)^t = A$임을 증명하라.
- $A \in M_{n\times n}(F)$에 대하여 $A + A^t$가 대칭행렬임을 증명하라.
- $A, B \in M_{n\times n}(F)$와 $a, b \in F$에 대하여 $\operatorname{tr}(aA + bB) = a\operatorname{tr}(A) + b\operatorname{tr}(B)$임을 증명하라.
- $A \in M_{n\times n}(F)$에 대하여 $\operatorname{tr}(A^t) = \operatorname{tr}(A)$임을 증명하라.
증명.
(a) $A\in M_{m\times n}(F)$라 하자. 전치행렬의 정의에 의해 $((A^t)^t)_{ij} = (A^t)_{ji} = A_{ij}$이므로, 모든 $i,j$에 대하여 $((A^t)^t)_{ij}=A_{ij}$이다. 따라서 $(A^t)^t=A$이다.
(b) $A\in M_{n\times n}(F)$라 하자. $B:=A+A^t$라 하면 $B_{ij} = A_{ij}+(A^t)_{ij} = A_{ij}+A_{ji}$이고, $B_{ji} = A_{ji}+A_{ij}$이므로 모든 $i,j$에 대하여 $B_{ij}=B_{ji}$이다. 따라서 $A+A^t$는 대칭행렬이다.
(c) $A,B\in M_{n\times n}(F)$, $a,b\in F$라 하자. 대각합의 정의에 의해
$$\operatorname{tr}(aA+bB) = \sum_{i=1}^n (aA+bB)_{ii} = \sum_{i=1}^n (aA_{ii}+bB_{ii}) = a\sum_{i=1}^n A_{ii} + b\sum_{i=1}^n B_{ii} = a\operatorname{tr}(A)+b\operatorname{tr}(B)$$
이다.
(d) $A\in M_{n\times n}(F)$라 하자. $(A^t)_{ii} = A_{ii}$이므로
$$\operatorname{tr}(A^t) = \sum_{i=1}^n (A^t)_{ii} = \sum_{i=1}^n A_{ii} = \operatorname{tr}(A)$$
이다.
- For $A \in M_{m\times n}(F)$, show that $(A^t)^t = A$.
- For $A \in M_{n\times n}(F)$, show that $A + A^t$ is symmetric.
- For $A, B \in M_{n\times n}(F)$ and $a, b \in F$, show that $\operatorname{tr}(aA + bB) = a\operatorname{tr}(A) + b\operatorname{tr}(B)$.
- For $A \in M_{n\times n}(F)$, show that $\operatorname{tr}(A^t) = \operatorname{tr}(A)$.
Proof.
(a) Let $A\in M_{m\times n}(F)$. By the definition of transpose, $((A^t)^t)_{ij}=(A^t)_{ji}=A_{ij}$ for all $i,j$. Hence $(A^t)^t=A$.
(b) Let $A\in M_{n\times n}(F)$ and $B:=A+A^t$. Then $B_{ij}=A_{ij}+(A^t)_{ij}=A_{ij}+A_{ji}$ and $B_{ji}=A_{ji}+A_{ij}$, so $B_{ij}=B_{ji}$ for all $i,j$. Hence $A+A^t$ is symmetric.
(c) Let $A,B\in M_{n\times n}(F)$ and $a,b\in F$. By the definition of trace,
$$\operatorname{tr}(aA+bB) = \sum_{i=1}^n (aA+bB)_{ii} = \sum_{i=1}^n (aA_{ii}+bB_{ii}) = a\sum_{i=1}^n A_{ii} + b\sum_{i=1}^n B_{ii} = a\operatorname{tr}(A)+b\operatorname{tr}(B).$$
(d) Let $A\in M_{n\times n}(F)$. Since $(A^t)_{ii}=A_{ii}$,
$$\operatorname{tr}(A^t) = \sum_{i=1}^n (A^t)_{ii} = \sum_{i=1}^n A_{ii} = \operatorname{tr}(A).$$
문제. 다음 집합들이 통상적인 벡터공간 구조를 갖는 $\mathbb{R}^3$의 부분공간인지 판정하라.
- $W = \{ (a_1, a_2, a_3) \in \mathbb{R}^3 : a_1 = 3a_2, \ a_3 = -a_2 \}$
- $W = \{ (a_1, a_2, a_3) \in \mathbb{R}^3 : a_1 + 2a_2 - 3a_3 = 1 \}$
- $W = \{ (a_1, a_2, a_3) \in \mathbb{R}^3 : 5a_1^2 - 3a_2^2 + 6a_3^2 = 0 \}$
풀이.
(a) 부분공간이다. $W = \{(3a_2,a_2,-a_2): a_2\in\mathbb{R}\}$이므로 $W=\operatorname{span}\{(3,1,-1)\}$이다. $0=(0,0,0)\in W$ ($a_2=0$)이고, $u=(3s,s,-s)$, $v=(3t,t,-t)\in W$, $c\in\mathbb{R}$에 대하여 $u+v=(3(s+t),s+t,-(s+t))\in W$, $cu=(3(cs),cs,-(cs))\in W$이므로 $W$는 $\mathbb{R}^3$의 부분공간이다.
(b) 부분공간이 아니다. $0=(0,0,0)$은 $0+2\cdot0-3\cdot0=0\neq1$이므로 $0\notin W$이다. 부분공간은 반드시 영벡터를 포함해야 하므로 $W$는 부분공간이 아니다.
(c) 부분공간이 아니다. $u=(\sqrt3,\sqrt5,0)$, $v=(\sqrt3,-\sqrt5,0)$이라 하면 $5(\sqrt3)^2-3(\sqrt5)^2+6\cdot0^2 = 15-15=0$이므로 $u,v\in W$이다. 그러나 $u+v=(2\sqrt3,0,0)$에 대하여 $5(2\sqrt3)^2-3\cdot0^2+6\cdot0^2 = 5\cdot12=60\neq0$이므로 $u+v\notin W$이다. 따라서 $W$는 덧셈에 대해 닫혀 있지 않으므로 부분공간이 아니다.
Problem. Determine whether the following sets are subspaces of $\mathbb{R}^3$ with the usual vector space structure.
- $W = \{ (a_1, a_2, a_3) \in \mathbb{R}^3 : a_1 = 3a_2, \ a_3 = -a_2 \}$
- $W = \{ (a_1, a_2, a_3) \in \mathbb{R}^3 : a_1 + 2a_2 - 3a_3 = 1 \}$
- $W = \{ (a_1, a_2, a_3) \in \mathbb{R}^3 : 5a_1^2 - 3a_2^2 + 6a_3^2 = 0 \}$
Solution.
(a) It is a subspace. $W=\{(3a_2,a_2,-a_2):a_2\in\mathbb{R}\}=\operatorname{span}\{(3,1,-1)\}$. We have $0=(0,0,0)\in W$ (take $a_2=0$), and for $u=(3s,s,-s)$, $v=(3t,t,-t)\in W$, $c\in\mathbb{R}$, $u+v=(3(s+t),s+t,-(s+t))\in W$ and $cu=(3(cs),cs,-(cs))\in W$. Hence $W$ is a subspace of $\mathbb{R}^3$.
(b) It is not a subspace. $0=(0,0,0)$ satisfies $0+2\cdot0-3\cdot0=0\neq1$, so $0\notin W$. Since a subspace must contain the zero vector, $W$ is not a subspace.
(c) It is not a subspace. Let $u=(\sqrt3,\sqrt5,0)$ and $v=(\sqrt3,-\sqrt5,0)$. Then $5(\sqrt3)^2-3(\sqrt5)^2+6\cdot0^2=15-15=0$, so $u,v\in W$. But for $u+v=(2\sqrt3,0,0)$, $5(2\sqrt3)^2-3\cdot0^2+6\cdot0^2=5\cdot12=60\neq0$, so $u+v\notin W$. Hence $W$ is not closed under addition and is not a subspace.
문제. 다음 집합들이 주어진 벡터공간 $V$의 부분공간인지 판정하라.
- $W = \{ f(x) \in P(F) : f(x) = 0 \text{ or } f(x) \text{ has degree } n \}$, $V = P(F)$
- $W = \{ A \in M_{m\times n}(F) : A \text{ is upper triangular} \}$, $V = M_{m\times n}(F)$
- 공집합이 아닌 집합 $S$와 $s_0 \in S$에 대하여, $W = \{ f \in \mathcal{F}(S, F) : f(s_0) = 0 \}$, $V = \mathcal{F}(S, F)$
- 연속인 $n$계 도함수를 갖는 함수 $f : \mathbb{R} \to \mathbb{R}$ 전체의 집합 $C^n(\mathbb{R})$, $V = \mathcal{F}(\mathbb{R}, \mathbb{R})$
풀이.
(a) 부분공간이 아니다 ($n\geq1$인 경우). $f(x)=x^n$과 $g(x)=-x^n+1$은 모두 차수가 $n$이므로 $f,g\in W$이다. 그러나 $(f+g)(x)=1$은 영다항식도 아니고 차수도 $0\neq n$이므로 $f+g\notin W$이다. 따라서 $W$는 덧셈에 대해 닫혀 있지 않으므로 $P(F)$의 부분공간이 아니다.
(b) 부분공간이다. 영행렬은 모든 성분이 $0$이므로 상삼각행렬이고 $O\in W$이다. $A,B\in W$, 즉 $i>j$이면 $A_{ij}=B_{ij}=0$이라 하면, $i>j$일 때 $(A+B)_{ij}=A_{ij}+B_{ij}=0$이므로 $A+B\in W$이고, $c\in F$에 대하여 $(cA)_{ij}=cA_{ij}=0$이므로 $cA\in W$이다. 따라서 $W$는 $M_{m\times n}(F)$의 부분공간이다.
(c) 부분공간이다. 영함수 $0$은 $0(s_0)=0$이므로 $0\in W$이다. $f,g\in W$이면 $(f+g)(s_0)=f(s_0)+g(s_0)=0+0=0$이므로 $f+g\in W$이고, $c\in F$에 대하여 $(cf)(s_0)=cf(s_0)=c\cdot0=0$이므로 $cf\in W$이다. 따라서 $W$는 $\mathcal{F}(S,F)$의 부분공간이다.
(d) 부분공간이다. 영함수는 모든 계수의 도함수가 $0$인 연속함수이므로 $C^n(\mathbb{R})$에 속한다. $f,g\in C^n(\mathbb{R})$이면 $(f+g)^{(n)} = f^{(n)}+g^{(n)}$이 두 연속함수의 합이므로 연속이고, $c\in\mathbb{R}$에 대하여 $(cf)^{(n)} = cf^{(n)}$이 연속함수의 상수배이므로 연속이다. 따라서 $f+g, cf \in C^n(\mathbb{R})$이고, $C^n(\mathbb{R})$은 $\mathcal{F}(\mathbb{R},\mathbb{R})$의 부분공간이다.
Problem. Determine whether the following sets are subspaces of the given vector space $V$.
- $W = \{ f(x) \in P(F) : f(x) = 0 \text{ or } f(x) \text{ has degree } n \}$, $V = P(F)$
- $W = \{ A \in M_{m\times n}(F) : A \text{ is upper triangular} \}$, $V = M_{m\times n}(F)$
- For a nonempty set $S$ and $s_0 \in S$, $W = \{ f \in \mathcal{F}(S, F) : f(s_0) = 0 \}$, $V = \mathcal{F}(S, F)$
- The set $C^n(\mathbb{R})$ of functions $f : \mathbb{R} \to \mathbb{R}$ which has a continuous $n$th derivative, $V = \mathcal{F}(\mathbb{R}, \mathbb{R})$
Solution.
(a) It is not a subspace (for $n\geq1$). Both $f(x)=x^n$ and $g(x)=-x^n+1$ have degree $n$, so $f,g\in W$. But $(f+g)(x)=1$ is neither the zero polynomial nor of degree $n$, so $f+g\notin W$. Hence $W$ is not closed under addition and is not a subspace of $P(F)$.
(b) It is a subspace. The zero matrix has all entries $0$, hence is upper triangular, so $O\in W$. If $A,B\in W$, i.e., $A_{ij}=B_{ij}=0$ for $i>j$, then $(A+B)_{ij}=A_{ij}+B_{ij}=0$ for $i>j$, so $A+B\in W$, and $(cA)_{ij}=cA_{ij}=0$ for $i>j$ and $c\in F$, so $cA\in W$. Hence $W$ is a subspace of $M_{m\times n}(F)$.
(c) It is a subspace. The zero function satisfies $0(s_0)=0$, so $0\in W$. If $f,g\in W$, then $(f+g)(s_0)=f(s_0)+g(s_0)=0+0=0$, so $f+g\in W$, and for $c\in F$, $(cf)(s_0)=cf(s_0)=c\cdot0=0$, so $cf\in W$. Hence $W$ is a subspace of $\mathcal{F}(S,F)$.
(d) It is a subspace. The zero function has all derivatives equal to $0$, hence continuous, so it belongs to $C^n(\mathbb{R})$. If $f,g\in C^n(\mathbb{R})$, then $(f+g)^{(n)}=f^{(n)}+g^{(n)}$ is a sum of continuous functions, hence continuous, and for $c\in\mathbb{R}$, $(cf)^{(n)}=cf^{(n)}$ is a constant multiple of a continuous function, hence continuous. Thus $f+g,cf\in C^n(\mathbb{R})$, and $C^n(\mathbb{R})$ is a subspace of $\mathcal{F}(\mathbb{R},\mathbb{R})$.
문제. $F_1, F_2$를 체라 하자. 짝함수 전체의 집합과 홀함수 전체의 집합이 $\mathcal{F}(F_1, F_2)$의 부분공간임을 증명하라.
증명. $F_1$이 체이므로 모든 $x\in F_1$에 대하여 $-x\in F_1$이고, 짝함수와 홀함수는 각각 $f(-x)=f(x)$, $f(-x)=-f(x)$ (모든 $x\in F_1$)를 만족하는 함수 $f\in\mathcal{F}(F_1,F_2)$로 정의된다. $W_e$를 짝함수 전체의 집합, $W_o$를 홀함수 전체의 집합이라 하자.
영함수 $0$은 모든 $x$에 대하여 $0(-x)=0=0(x)$이고 $0(-x)=0=-0(x)$이므로 $0\in W_e$이고 $0\in W_o$이다.
$f,g\in W_e$, $c\in F_2$라 하면, 모든 $x\in F_1$에 대하여
$$(f+g)(-x) = f(-x)+g(-x) = f(x)+g(x) = (f+g)(x), \quad (cf)(-x)=cf(-x)=cf(x)=(cf)(x)$$
이므로 $f+g\in W_e$, $cf\in W_e$이다. 따라서 $W_e$는 $\mathcal{F}(F_1,F_2)$의 부분공간이다.
$f,g\in W_o$, $c\in F_2$라 하면, 모든 $x\in F_1$에 대하여
$$(f+g)(-x) = f(-x)+g(-x) = -f(x)-g(x) = -(f+g)(x), \quad (cf)(-x)=cf(-x)=-cf(x)=-(cf)(x)$$
이므로 $f+g\in W_o$, $cf\in W_o$이다. 따라서 $W_o$ 역시 $\mathcal{F}(F_1,F_2)$의 부분공간이다.
Problem. Let $F_1, F_2$ be fields. Show that the set of even functions and the set of odd functions are subspaces of $\mathcal{F}(F_1, F_2)$.
Proof. Since $F_1$ is a field, $-x\in F_1$ for every $x\in F_1$, and an even (resp. odd) function is a function $f\in\mathcal{F}(F_1,F_2)$ satisfying $f(-x)=f(x)$ (resp. $f(-x)=-f(x)$) for all $x\in F_1$. Let $W_e$ denote the set of even functions and $W_o$ the set of odd functions.
The zero function $0$ satisfies $0(-x)=0=0(x)$ and $0(-x)=0=-0(x)$ for all $x$, so $0\in W_e$ and $0\in W_o$.
Let $f,g\in W_e$ and $c\in F_2$. For all $x\in F_1$,
$$(f+g)(-x) = f(-x)+g(-x) = f(x)+g(x) = (f+g)(x), \quad (cf)(-x)=cf(-x)=cf(x)=(cf)(x),$$
so $f+g\in W_e$ and $cf\in W_e$. Hence $W_e$ is a subspace of $\mathcal{F}(F_1,F_2)$.
Let $f,g\in W_o$ and $c\in F_2$. For all $x\in F_1$,
$$(f+g)(-x) = f(-x)+g(-x) = -f(x)-g(x) = -(f+g)(x), \quad (cf)(-x)=cf(-x)=-cf(x)=-(cf)(x),$$
so $f+g\in W_o$ and $cf\in W_o$. Hence $W_o$ is also a subspace of $\mathcal{F}(F_1,F_2)$.
심화 문제 · Problems
문제. $S = \{0, 1\}$, $F = \mathbb{R}$이라 하자. $\mathcal{F}(S, \mathbb{R})$의 다음 원소들을 생각하자.
$$f(t) = 2t + 1, \ \ g(t) = 1 + 4t - 2t^2, \ \ h(t) = 5^t + 1$$
$f = g$이고 $f + g = h$임을 증명하라.
Problem. Let $S = \{0, 1\}$ and $F = \mathbb{R}$. Consider the following elements in $\mathcal{F}(S, \mathbb{R})$.
$$f(t) = 2t + 1, \ \ g(t) = 1 + 4t - 2t^2, \ \ h(t) = 5^t + 1$$
Show that $f = g$ and $f + g = h$.
문제. $p$가 소수일 때 $M_{m\times n}(\mathbb{F}_p)$의 원소의 개수를 구하라.
Problem. Find the number of elements in $M_{m\times n}(\mathbb{F}_p)$ where $p$ is a prime number.
문제. $V$를 양의 실수 전체의 집합이라 하자. $x, y \in V$와 $c \in \mathbb{R}$에 대하여 $x + y := xy$, $cx := x^c$로 정의하되, 우변은 $\mathbb{R}$에서의 통상적인 연산으로 주어진다. $V$가 $\mathbb{R}$ 위의 벡터공간임을 증명하라.
Problem. Let $V$ be the set of positive real numbers. For $x, y \in V$ and $c \in \mathbb{R}$, define $x + y := xy$ and $cx := x^c$ where the right hand sides are given by the usual operations in $\mathbb{R}$. Show that $V$ is a vector space over $\mathbb{R}$.
문제. $V$를 벡터공간이라 하고 $W_1, W_2$를 $V$의 두 부분공간이라 하자. $W_1 \cup W_2$가 $V$의 부분공간일 필요충분조건은 $W_1 \subset W_2$ 또는 $W_2 \subset W_1$임을 증명하라.
Problem. Let $V$ be a vector space and $W_1, W_2$ be two subspaces of $V$. Show that $W_1 \cup W_2$ is a subspace of $V$ if and only if $W_1 \subset W_2$ or $W_2 \subset W_1$.
문제. $V$를 벡터공간이라 하자. $V$의 공집합이 아닌 부분집합 $S_1, S_2$에 대하여 이들의 합(sum)을 $S_1 + S_2 = \{ x_1 + x_2 : x_1 \in S_1, \ x_2 \in S_2 \}$로 정의한다.
- $W_1, W_2$를 $V$의 부분공간이라 하자. $W_1 + W_2$가 $W_1$과 $W_2$를 모두 포함하는 $V$의 부분공간임을 증명하라. 나아가 $V$의 부분공간 $W$가 $W_1$과 $W_2$를 모두 포함하면, $W$가 $W_1 + W_2$를 포함함을 증명하라.
- $W$를 $V$의 부분공간이라 하자. $v \in V$에 대하여 $v + W := \{v\} + W$를 $v$를 포함하는 $W$의 잉여류(coset)라 한다. 집합 $S = \{ v + W : v \in V \}$를 생각하고 다음과 같이 덧셈과 스칼라곱을 정의하자. (여기서 $v_1, v_2 \in W$, $a \in F$이다.)
$$(v_1 + W) + (v_2 + W) = (v_1 + v_2) + W, \quad a(v + W) = av + W$$
이 연산이 잘 정의되어 있음을 보이고, 이 연산에 대하여 $S$가 벡터공간이 됨을 증명하라. 이 벡터공간을 $W$에 대한 $V$의 몫공간(quotient space)이라 하고 $V/W$로 나타낸다.
Problem. Let $V$ be a vector space. For nonempty subsets $S_1, S_2$ of $V$, we define their sum by $S_1 + S_2 = \{ x_1 + x_2 : x_1 \in S_1, \ x_2 \in S_2 \}$.
- Let $W_1, W_2$ be subspaces of $V$. Show that $W_1 + W_2$ is a subspace of $V$ that contains both $W_1$ and $W_2$. Furthermore, show that if a subspace $W$ of $V$ contains both $W_1$ and $W_2$, then $W$ contains $W_1 + W_2$.
- Let $W$ be a subspace of $V$. For $v \in V$, $v + W := \{v\} + W$ is called the coset of $W$ containing $v$. Consider the set $S = \{ v + W : v \in V \}$ and define the addition and scalar multiplication as follows. (Here, $v_1, v_2 \in W$ and $a \in F$.)
$$(v_1 + W) + (v_2 + W) = (v_1 + v_2) + W, \quad a(v + W) = av + W$$
Show that the operations are well-defined and $S$ becomes a vector space with respect to the operations. The vector space is called the quotient space $V$ modulo $W$ and denoted by $V/W$.
문제. 벡터공간 $V$의 부분공간 $W_1, W_2$가 $W_1 \cap W_2 = 0$이고 $W_1 + W_2 = V$를 만족하면, $V$를 $W_1$과 $W_2$의 직합(direct sum)이라 한다. 이 경우 $V = W_1 \oplus W_2$로 나타낸다.
- $M_{m\times n}(F)$의 다음 부분집합을 생각하자.
$$W_1 = \{ A \in M_{m\times n}(F) : A_{ij} = 0 \text{ for all } i > j \}$$
$$W_2 = \{ A \in M_{m\times n}(F) : A_{ij} = 0 \text{ for all } i \leq j \}$$
$M_{m\times n}(F) = W_1 \oplus W_2$임을 증명하라. - 행렬 $A$가 $A^t = -A$를 만족하면 $A$를 반대칭행렬(skew symmetric)이라 한다. $W_1$을 $\mathbb{R}$ 위의 $n \times n$ 반대칭행렬 전체의 집합, $W_2$를 $\mathbb{R}$ 위의 $n \times n$ 대칭행렬 전체의 집합이라 하자. $M_{n\times n}(F) = W_1 \oplus W_2$임을 증명하라.
- $W_1, W_2$를 벡터공간 $V$의 부분공간이라 하자. $V = W_1 \oplus W_2$일 필요충분조건은 각 $v \in V$가 $x_1 \in W_1$, $x_2 \in W_2$인 $x_1 + x_2$의 꼴로 유일하게 표현되는 것임을 증명하라.
Problem. A vector space $V$ is called the direct sum of $W_1$ and $W_2$ if $W_1, W_2$ are subspaces of $V$ such that $W_1 \cap W_2 = 0$ and $W_1 + W_2 = V$. In this case, we write $V = W_1 \oplus W_2$.
- Consider the following subsets of $M_{m\times n}(F)$.
$$W_1 = \{ A \in M_{m\times n}(F) : A_{ij} = 0 \text{ for all } i > j \}$$
$$W_2 = \{ A \in M_{m\times n}(F) : A_{ij} = 0 \text{ for all } i \leq j \}$$
Show that $M_{m\times n}(F) = W_1 \oplus W_2$. - A matrix $A$ is called skew symmetric if $A^t = -A$. Let $W_1$ be the set of $n \times n$ skew-symmetric matrices over $\mathbb{R}$ and let $W_2$ be the set of $n \times n$ symmetric matrices over $\mathbb{R}$. Show that $M_{n\times n}(F) = W_1 \oplus W_2$.
- Let $W_1, W_2$ be subspaces of a vector space $V$. Show that $V = W_1 \oplus W_2$ if and only if each $v \in V$ can be uniquely written as $x_1 + x_2$ where $x_1 \in W_1$ and $x_2 \in W_2$.