예제 · Exercises
문제. 다음 함수가 선형인지 판정하라.
- $T : \mathbb{R}^3 \to \mathbb{R}^2$, $T(a_1, a_2, a_3) = (a_1 - a_2, 2a_3)$
- $T : P_2(\mathbb{R}) \to P_3(\mathbb{R})$, $T(f(x)) = xf(x) + f'(x)$
- $T : M_{n\times n}(F) \to F$, $T(A) = \operatorname{tr}(A)$
- $T : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$, $T(a_1, a_2) = (a_1 + 1, a_2)$
- $T : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$, $T(a_1, a_2) = (\sin a_1, 0)$
풀이. 각 함수의 선형성을 가법성과 동차성으로 직접 확인한다.
- $T(a_1,a_2,a_3)=(a_1-a_2,2a_3)$는 선형이다. $x=(a_1,a_2,a_3)$, $y=(b_1,b_2,b_3)$라 하면 $$T(x+y) = ((a_1+b_1)-(a_2+b_2),\, 2(a_3+b_3)) = (a_1-a_2,2a_3)+(b_1-b_2,2b_3) = T(x)+T(y),$$ $$T(cx) = (ca_1-ca_2,\, 2ca_3) = c(a_1-a_2,2a_3) = cT(x)$$ 이므로 가법성과 동차성이 모두 성립한다.
- $T(f(x)) = xf(x)+f'(x)$는 선형이다. $f,g\in P_2(\mathbb{R})$, $c\in\mathbb{R}$에 대해 $$T(f+g) = x(f+g)(x)+(f+g)'(x) = \big(xf(x)+f'(x)\big)+\big(xg(x)+g'(x)\big) = T(f)+T(g),$$ $$T(cf) = x(cf)(x)+(cf)'(x) = c\big(xf(x)+f'(x)\big) = cT(f)$$ 이므로 선형이다.
- $T(A)=\operatorname{tr}(A)$는 선형이다. 대각합은 대각성분의 합이므로 $\operatorname{tr}(A+B)=\operatorname{tr}(A)+\operatorname{tr}(B)$, $\operatorname{tr}(cA)=c\operatorname{tr}(A)$가 성립하여 가법성과 동차성을 모두 만족한다.
- $T(a_1,a_2)=(a_1+1,a_2)$는 선형이 아니다. $T(0,0)=(1,0)\ne(0,0)$이므로 선형변환이라면 성립해야 할 $T(0)=0$이 깨진다. (직접 확인: $T(1,0)+T(1,0)=(2,0)+(2,0)=(4,0)$인데 $T((1,0)+(1,0))=T(2,0)=(3,0)$이므로 가법성도 실패한다.)
- $T(a_1,a_2)=(\sin a_1,0)$은 선형이 아니다. $x=(\pi/2,0)$, $c=2$라 하면 $$T(cx) = T(\pi,0) = (\sin\pi,0)=(0,0), \qquad cT(x) = 2(\sin(\pi/2),0)=(2,0)$$ 이므로 $T(cx)\ne cT(x)$가 되어 동차성이 실패한다.
Problem. Determine whether the following functions are linear.
- $T : \mathbb{R}^3 \to \mathbb{R}^2$, $T(a_1, a_2, a_3) = (a_1 - a_2, 2a_3)$
- $T : P_2(\mathbb{R}) \to P_3(\mathbb{R})$, $T(f(x)) = xf(x) + f'(x)$
- $T : M_{n\times n}(F) \to F$, $T(A) = \operatorname{tr}(A)$
- $T : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$, $T(a_1, a_2) = (a_1 + 1, a_2)$
- $T : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$, $T(a_1, a_2) = (\sin a_1, 0)$
Solution. We check additivity and homogeneity directly for each function.
- $T(a_1,a_2,a_3)=(a_1-a_2,2a_3)$ is linear. For $x=(a_1,a_2,a_3)$, $y=(b_1,b_2,b_3)$, $$T(x+y) = ((a_1+b_1)-(a_2+b_2),\, 2(a_3+b_3)) = (a_1-a_2,2a_3)+(b_1-b_2,2b_3) = T(x)+T(y),$$ $$T(cx) = (ca_1-ca_2,\, 2ca_3) = c(a_1-a_2,2a_3) = cT(x),$$ so both additivity and homogeneity hold.
- $T(f(x)) = xf(x)+f'(x)$ is linear. For $f,g\in P_2(\mathbb{R})$, $c\in\mathbb{R}$, $$T(f+g) = x(f+g)(x)+(f+g)'(x) = \big(xf(x)+f'(x)\big)+\big(xg(x)+g'(x)\big) = T(f)+T(g),$$ $$T(cf) = x(cf)(x)+(cf)'(x) = c\big(xf(x)+f'(x)\big) = cT(f).$$
- $T(A)=\operatorname{tr}(A)$ is linear, since the trace is the sum of the diagonal entries, so $\operatorname{tr}(A+B)=\operatorname{tr}(A)+\operatorname{tr}(B)$ and $\operatorname{tr}(cA)=c\operatorname{tr}(A)$.
- $T(a_1,a_2)=(a_1+1,a_2)$ is not linear. Since $T(0,0)=(1,0)\ne(0,0)$, the necessary condition $T(0)=0$ fails. (Directly: $T(1,0)+T(1,0)=(2,0)+(2,0)=(4,0)$ while $T\big((1,0)+(1,0)\big)=T(2,0)=(3,0)$, so additivity also fails.)
- $T(a_1,a_2)=(\sin a_1,0)$ is not linear. Taking $x=(\pi/2,0)$ and $c=2$, $$T(cx) = T(\pi,0) = (\sin\pi,0)=(0,0), \qquad cT(x) = 2(\sin(\pi/2),0)=(2,0),$$ so $T(cx)\ne cT(x)$ and homogeneity fails.
문제. $T : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$가 선형이라 하자. $T(1,0) = (1,4)$이고 $T(1,1) = (2,5)$일 때, $T(2,3)$의 값을 구하라.
풀이. $(2,3)$을 $(1,0)$과 $(1,1)$의 일차결합으로 나타내면 된다. $(2,3) = a(1,0)+b(1,1) = (a+b,\,b)$라 하면 $b=3$, $a+b=2$이므로 $a=-1$이다. 즉 $$(2,3) = -(1,0) + 3(1,1).$$ $T$가 선형이므로 $$T(2,3) = -T(1,0) + 3T(1,1) = -(1,4) + 3(2,5) = (-1,-4)+(6,15) = (5,11).$$ 따라서 $T(2,3) = (5,11)$이다.
Problem. Suppose that $T : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$ is linear. Suppose that $T(1,0) = (1,4)$ and $T(1,1) = (2,5)$. Find the value of $T(2,3)$.
Solution. Write $(2,3)$ as a linear combination of $(1,0)$ and $(1,1)$. Setting $(2,3)=a(1,0)+b(1,1)=(a+b,\,b)$ gives $b=3$ and $a+b=2$, so $a=-1$, i.e., $$(2,3) = -(1,0) + 3(1,1).$$ Since $T$ is linear, $$T(2,3) = -T(1,0) + 3T(1,1) = -(1,4) + 3(2,5) = (-1,-4)+(6,15) = (5,11).$$ Hence $T(2,3) = (5,11)$.
문제. $xy$평면에 대한 반사에 대응하는 선형변환 $T : \mathbb{R}^3 \to \mathbb{R}^3$를 구하라.
풀이. $xy$평면은 $z$좌표가 $0$인 점들의 집합이므로, 이 평면에 대한 반사는 $x, y$좌표는 그대로 두고 $z$좌표의 부호만 바꾸는 변환이다. 즉 $$T(a,b,c) = (a, b, -c).$$ 이는 좌표별 일차식이므로 선형이다: $T(x+y) = T(x)+T(y)$와 $T(cx)=cT(x)$가 각 성분에서 자명하게 성립한다.
Problem. Find the linear transform $T : \mathbb{R}^3 \to \mathbb{R}^3$, which corresponds to the reflection about the $xy$-plane.
Solution. The $xy$-plane consists of the points with $z$-coordinate $0$, so reflection about this plane keeps the $x$- and $y$-coordinates fixed and negates the $z$-coordinate. That is, $$T(a,b,c) = (a, b, -c).$$ This is linear, since $T(x+y)=T(x)+T(y)$ and $T(cx)=cT(x)$ hold componentwise trivially.
문제. 예제 1의 각 선형변환 $T$에 대해 $T$의 퇴화차수(nullity)와 계수(rank)를 구하고, $T$가 단사인지 전사인지 판정하라.
풀이. 예제 1에서 선형인 것은 (a), (b), (c)뿐이므로 이 셋에 대해서만 계산한다. (d), (e)는 선형변환이 아니므로 해당 없음.
- $T(a_1,a_2,a_3)=(a_1-a_2,2a_3)$. $\operatorname{Ker}(T) = \{(a,a,0): a\in\mathbb{R}\} = \operatorname{span}\{(1,1,0)\}$이므로 퇴화차수는 $1$이다. 차원정리에 의해 계수는 $3-1=2$이며, 이는 공역 $\mathbb{R}^2$의 차원과 같으므로 $T$는 전사이다. 그러나 $\operatorname{Ker}(T)\ne 0$이므로 단사가 아니다.
- $T(f(x))=xf(x)+f'(x)$. $f(x)=a+bx+cx^2$에 대해 $T(f) = b + (a+2c)x + bx^2 + cx^3$이다. $T(f)=0$이면 $b=0$, $c=0$, $a+2c=0$에서 $a=0$이므로 $\operatorname{Ker}(T)=0$, 퇴화차수는 $0$이다. 계수는 $3-0=3$이며, 공역 $P_3(\mathbb{R})$의 차원은 $4$이므로 $T$는 전사가 아니다. $\operatorname{Ker}(T)=0$이므로 $T$는 단사이다.
- $T(A)=\operatorname{tr}(A)$. $\operatorname{Ker}(T)$는 대각합이 $0$인 행렬 전체이며 차원은 $n^2-1$이므로 퇴화차수는 $n^2-1$이다. 계수는 $n^2-(n^2-1)=1$이며 공역 $F$의 차원과 같으므로(예: $\operatorname{tr}(E_{11})=1$이 $F$를 생성) $T$는 전사이다. $n\ge 2$이면 $\operatorname{Ker}(T)\ne 0$이므로 단사가 아니다. ($n=1$인 경우는 $T$가 자명한 동형사상이다.)
- 해당 없음 (선형이 아님).
- 해당 없음 (선형이 아님).
Problem. For each linear transform $T$ in Exercise 1, compute the nullity and rank of $T$ and determine whether $T$ is injective or surjective.
Solution. Only (a), (b), (c) of Exercise 1 are linear, so we compute for those; (d) and (e) are not linear and hence not applicable.
- $T(a_1,a_2,a_3)=(a_1-a_2,2a_3)$. $\operatorname{Ker}(T) = \{(a,a,0): a\in\mathbb{R}\} = \operatorname{span}\{(1,1,0)\}$, so the nullity is $1$. By the dimension theorem the rank is $3-1=2$, which equals the dimension of the codomain $\mathbb{R}^2$, so $T$ is onto. But $\operatorname{Ker}(T)\ne 0$, so $T$ is not one-to-one.
- $T(f(x))=xf(x)+f'(x)$. For $f(x)=a+bx+cx^2$, $T(f) = b + (a+2c)x + bx^2 + cx^3$. If $T(f)=0$ then $b=0$, $c=0$, and $a+2c=0$ gives $a=0$, so $\operatorname{Ker}(T)=0$ and the nullity is $0$. The rank is $3-0=3$, while the codomain $P_3(\mathbb{R})$ has dimension $4$, so $T$ is not onto. Since $\operatorname{Ker}(T)=0$, $T$ is one-to-one.
- $T(A)=\operatorname{tr}(A)$. $\operatorname{Ker}(T)$ consists of the traceless matrices, of dimension $n^2-1$, so the nullity is $n^2-1$. The rank is $n^2-(n^2-1)=1$, which equals the dimension of the codomain $F$ (e.g., $\operatorname{tr}(E_{11})=1$ generates $F$), so $T$ is onto. For $n\ge 2$, $\operatorname{Ker}(T)\ne 0$, so $T$ is not one-to-one. (For $n=1$, $T$ is the trivial isomorphism.)
- Not applicable (not linear).
- Not applicable (not linear).
문제. $V$를 실수열 전체의 공간이라 하자. $T, U : V \to V$를 다음과 같이 정의하자.
$$T(a_1, a_2, \cdots) = (a_2, a_3, \cdots), \ \ U(a_1, a_2, \cdots) = (0, a_1, a_2, \cdots)$$
- $T, U$가 선형임을 증명하라.
- $T$는 전사이지만 단사가 아님을 증명하라.
- $U$는 단사이지만 전사가 아님을 증명하라.
증명.
- $x=(a_1,a_2,\cdots)$, $y=(b_1,b_2,\cdots)\in V$, $c\in\mathbb{R}$라 하자. $$T(x+y) = (a_2+b_2,a_3+b_3,\cdots) = (a_2,a_3,\cdots)+(b_2,b_3,\cdots) = T(x)+T(y), \quad T(cx) = (ca_2,ca_3,\cdots) = cT(x)$$ 이므로 $T$는 선형이다. 마찬가지로 $$U(x+y) = (0,a_1+b_1,a_2+b_2,\cdots) = (0,a_1,a_2,\cdots)+(0,b_1,b_2,\cdots) = U(x)+U(y), \quad U(cx) = (0,ca_1,ca_2,\cdots) = cU(x)$$ 이므로 $U$도 선형이다.
- $T$가 전사임을 보이자. 임의의 $y=(b_1,b_2,\cdots)\in V$에 대해 $x=(0,b_1,b_2,\cdots)\in V$라 하면 $T(x) = (b_1,b_2,\cdots) = y$이므로 $T$는 전사이다. 한편 $x_0=(1,0,0,\cdots)\ne 0$에 대해 $T(x_0) = (0,0,\cdots) = 0$이므로 $x_0\in\operatorname{Ker}(T)$, $x_0 \ne 0$이다. 즉 $\operatorname{Ker}(T)\ne 0$이므로 $T$는 단사가 아니다.
- $U$가 단사임을 보이자. $U(x)=0$이라 하면 $x=(a_1,a_2,\cdots)$에 대해 $(0,a_1,a_2,\cdots)=(0,0,0,\cdots)$이므로 모든 $i$에 대해 $a_i=0$, 즉 $x=0$이다. 따라서 $\operatorname{Ker}(U)=0$이고 $U$는 단사이다. 한편 $y_0=(1,0,0,\cdots)\in V$를 생각하면 $U(x)$의 첫 좌표는 항상 $0$이므로 어떤 $x\in V$에 대해서도 $U(x)=y_0$일 수 없다. 즉 $U$는 전사가 아니다.
Problem. Let $V$ be the space of real sequences. Define $T, U : V \to V$ as follows.
$$T(a_1, a_2, \cdots) = (a_2, a_3, \cdots), \ \ U(a_1, a_2, \cdots) = (0, a_1, a_2, \cdots)$$
- Show that $T, U$ are linear.
- Show that $T$ is onto but not one-to-one.
- Show that $U$ is one-to-one but not onto.
Proof.
- Let $x=(a_1,a_2,\cdots)$, $y=(b_1,b_2,\cdots)\in V$ and $c\in\mathbb{R}$. $$T(x+y) = (a_2+b_2,a_3+b_3,\cdots) = (a_2,a_3,\cdots)+(b_2,b_3,\cdots) = T(x)+T(y), \quad T(cx) = (ca_2,ca_3,\cdots) = cT(x),$$ so $T$ is linear. Likewise, $$U(x+y) = (0,a_1+b_1,a_2+b_2,\cdots) = (0,a_1,a_2,\cdots)+(0,b_1,b_2,\cdots) = U(x)+U(y), \quad U(cx) = (0,ca_1,ca_2,\cdots) = cU(x),$$ so $U$ is linear as well.
- We show $T$ is onto. For any $y=(b_1,b_2,\cdots)\in V$, let $x=(0,b_1,b_2,\cdots)\in V$; then $T(x) = (b_1,b_2,\cdots) = y$, so $T$ is onto. On the other hand, for $x_0=(1,0,0,\cdots)\ne 0$ we have $T(x_0) = (0,0,\cdots) = 0$, so $x_0\in\operatorname{Ker}(T)$ with $x_0\ne 0$. Hence $\operatorname{Ker}(T)\ne 0$ and $T$ is not one-to-one.
- We show $U$ is one-to-one. Suppose $U(x)=0$ for $x=(a_1,a_2,\cdots)$; then $(0,a_1,a_2,\cdots)=(0,0,0,\cdots)$, so $a_i=0$ for all $i$, i.e., $x=0$. Thus $\operatorname{Ker}(U)=0$ and $U$ is one-to-one. On the other hand, consider $y_0=(1,0,0,\cdots)\in V$. Since the first coordinate of $U(x)$ is always $0$, no $x\in V$ satisfies $U(x)=y_0$. Hence $U$ is not onto.
문제. $\operatorname{Ker}(T) = \operatorname{Ker}(U)$이고 $\operatorname{Im}(T) = \operatorname{Im}(U)$를 만족하는 서로 다른 두 선형변환 $T, U : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$의 예를 구하라.
풀이. $T,U:\mathbb{R}^2\to\mathbb{R}^2$를 $$T(a,b) = (a,0), \qquad U(a,b) = (2a,0)$$ 로 정의하자. $T$는 좌표사영이므로 선형이고, $U = 2T$는 선형변환의 스칼라배이므로 역시 선형이다.
$\operatorname{Ker}(T) = \{(0,b): b\in\mathbb{R}\}$이고 $\operatorname{Ker}(U) = \{(a,b): 2a=0\} = \{(0,b): b\in\mathbb{R}\}$이므로 $\operatorname{Ker}(T)=\operatorname{Ker}(U)$이다.
$\operatorname{Im}(T) = \{(a,0): a\in\mathbb{R}\}$이고 $\operatorname{Im}(U) = \{(2a,0): a\in\mathbb{R}\} = \{(a,0): a\in\mathbb{R}\}$이므로 $\operatorname{Im}(T)=\operatorname{Im}(U)$이다.
그러나 $T(1,0)=(1,0)\ne(2,0)=U(1,0)$이므로 $T\ne U$이다. 따라서 이 $T,U$는 조건을 모두 만족하는 서로 다른 두 선형변환이다.
Problem. Find an example of two distinct linear transforms $T, U : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$ such that $\operatorname{Ker}(T) = \operatorname{Ker}(U)$ and $\operatorname{Im}(T) = \operatorname{Im}(U)$.
Solution. Define $T,U:\mathbb{R}^2\to\mathbb{R}^2$ by $$T(a,b) = (a,0), \qquad U(a,b) = (2a,0).$$ $T$ is linear as a coordinate projection, and $U=2T$ is a scalar multiple of a linear transform, hence also linear.
$\operatorname{Ker}(T) = \{(0,b): b\in\mathbb{R}\}$ and $\operatorname{Ker}(U) = \{(a,b): 2a=0\} = \{(0,b): b\in\mathbb{R}\}$, so $\operatorname{Ker}(T)=\operatorname{Ker}(U)$.
$\operatorname{Im}(T) = \{(a,0): a\in\mathbb{R}\}$ and $\operatorname{Im}(U) = \{(2a,0): a\in\mathbb{R}\} = \{(a,0): a\in\mathbb{R}\}$, so $\operatorname{Im}(T)=\operatorname{Im}(U)$.
However, $T(1,0)=(1,0)\ne(2,0)=U(1,0)$, so $T\ne U$. Thus these $T,U$ are distinct linear transforms satisfying both conditions.
문제. $T : V \to W$를 선형변환이라 하자.
- $T^{-1}(0) = \operatorname{Ker}(T)$임을 증명하라.
- $T(x) = y$이면 $T^{-1}(y) = x + \operatorname{Ker}(T)$임을 증명하라.
증명.
- $T^{-1}(0) = \operatorname{Ker}(T)$임을 보이자. $v\in T^{-1}(0)$이면 원상의 정의에 의해 $T(v)=0$이므로 $v\in\operatorname{Ker}(T)$이다. 역으로 $v\in\operatorname{Ker}(T)$이면 $T(v)=0$이므로 $v\in T^{-1}(0)$이다. 두 포함관계가 모두 성립하므로 $T^{-1}(0)=\operatorname{Ker}(T)$이다.
- $T(x)=y$라 하고 $T^{-1}(y) = x+\operatorname{Ker}(T)$임을 보이자. ($\subseteq$) $z\in T^{-1}(y)$라 하면 $T(z)=y=T(x)$이므로 $T$의 선형성에 의해 $T(z-x) = T(z)-T(x) = 0$이다. 따라서 $z-x\in\operatorname{Ker}(T)$이고 $z = x+(z-x)\in x+\operatorname{Ker}(T)$이다. ($\supseteq$) $z\in x+\operatorname{Ker}(T)$라 하면 $z=x+k$인 $k\in\operatorname{Ker}(T)$가 존재한다. $T$의 선형성에 의해 $T(z) = T(x)+T(k) = y+0 = y$이므로 $z\in T^{-1}(y)$이다. 두 포함관계로부터 $T^{-1}(y) = x+\operatorname{Ker}(T)$이다.
Problem. Let $T : V \to W$ be a linear transform.
- Show that $T^{-1}(0) = \operatorname{Ker}(T)$.
- Show that if $T(x) = y$, then $T^{-1}(y) = x + \operatorname{Ker}(T)$.
Proof.
- We show $T^{-1}(0) = \operatorname{Ker}(T)$. If $v\in T^{-1}(0)$, then by definition of the preimage $T(v)=0$, so $v\in\operatorname{Ker}(T)$. Conversely, if $v\in\operatorname{Ker}(T)$, then $T(v)=0$, so $v\in T^{-1}(0)$. Both inclusions hold, so $T^{-1}(0)=\operatorname{Ker}(T)$.
- Suppose $T(x)=y$; we show $T^{-1}(y) = x+\operatorname{Ker}(T)$. ($\subseteq$) Let $z\in T^{-1}(y)$. Then $T(z)=y=T(x)$, so by linearity of $T$, $T(z-x) = T(z)-T(x) = 0$. Hence $z-x\in\operatorname{Ker}(T)$ and $z = x+(z-x)\in x+\operatorname{Ker}(T)$. ($\supseteq$) Let $z\in x+\operatorname{Ker}(T)$, so $z=x+k$ for some $k\in\operatorname{Ker}(T)$. By linearity, $T(z) = T(x)+T(k) = y+0 = y$, so $z\in T^{-1}(y)$. Both inclusions give $T^{-1}(y) = x+\operatorname{Ker}(T)$.
심화 문제 · Problems
문제. $T : F^n \to F$를 선형변환이라 하자. 모든 $x_1, \cdots, x_n \in F$에 대해 $T(x_1, \cdots, x_n) = a_1 x_1 + \cdots + a_n x_n$을 만족하는 $a_1, \cdots, a_n \in F$가 존재함을 증명하라.
Problem. Let $T : F^n \to F$ be a linear transform. Show that there exist $a_1, \cdots, a_n \in F$ such that $T(x_1, \cdots, x_n) = a_1 x_1 + \cdots + a_n x_n$ for all $x_1, \cdots, x_n \in F$.
문제. $V$를 벡터공간이라 하고 $W_1, W_2$를 $V = W_1 \oplus W_2$를 만족하는 $V$의 부분공간이라 하자. $x_1 \in W_1, x_2 \in W_2$에 대해 $T(x_1 + x_2) = x_1$로 정의되는 함수 $T : V \to V$를 $W_2$를 따라 $W_1$ 위로의 $V$의 사영(projection)이라 한다.
- $T(a,b,c) = (a-c, b, 0)$으로 정의되는 $T : \mathbb{R}^3 \to \mathbb{R}^3$가 직선 $L = \{(a, 0, a) : a \in \mathbb{R}\}$를 따라 $xy$평면 위로의 사영임을 증명하라.
- $T$가 직선 $L = \{(s, s) : s \in \mathbb{R}\}$를 따라 $y$축 위로의 사영을 나타내는 선형변환 $T : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$를 구하라.
Problem. Let $V$ be a vector space and $W_1, W_2$ be subspaces of $V$ such that $V = W_1 \oplus W_2$. The function $T : V \to V$ defined by $T(x_1 + x_2) = x_1$ for $x_1 \in W_1, x_2 \in W_2$ is called the projection of $V$ on $W_1$ (along $W_2$).
- Show that $T : \mathbb{R}^3 \to \mathbb{R}^3$ defined by $T(a,b,c) = (a-c, b, 0)$ is the projection on the $xy$-plane along the line $L = \{(a, 0, a) : a \in \mathbb{R}\}$.
- Find the linear transform $T : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$ where $T$ represents the projection on the $y$-axis along the line $L = \{(s, s) : s \in \mathbb{R}\}$.
문제. $T : V \to V$를 선형변환이라 하자. $V$의 부분공간 $W$가 모든 $x \in W$에 대해 $T(x) \in W$를 만족하면 $W$를 $T$-불변($T$-invariant)이라 한다. 이 경우 $T|_W(x) = T(x)$로 정의되는 $T|_W : W \to W$를 $W$ 위로의 $T$의 제한(restriction)이라 한다.
- $T : V \to V$를 선형변환이라 하자. $0, V, \operatorname{Ker}(T), \operatorname{Im}(T)$가 $V$의 $T$-불변 부분공간임을 증명하라.
- $T : V \to V$가 $W_2$를 따라 $W_1$ 위로의 사영이라 하자. $W_1$이 $T$-불변임을 증명하라.
- $T : V \to V$를 선형변환이라 하고 $W$를 $V$의 $T$-불변 부분공간이라 하자. $\operatorname{Ker}(T|_W) = \operatorname{Ker}(T) \cap W$이고 $\operatorname{Im}(T|_W) = T(W)$임을 증명하라.
Problem. Let $T : V \to V$ be a linear transform. A subspace $W$ of $V$ is called $T$-invariant if $T(x) \in W$ for all $x \in W$. In this case, $T|_W : W \to W$ defined by $T|_W(x) = T(x)$ is called the restriction of $T$ on $W$.
- Let $T : V \to V$ be a linear transform. Show that $0, V, \operatorname{Ker}(T), \operatorname{Im}(T)$ are $T$-invariant subspaces of $V$.
- Let $T : V \to V$ be the projection on $W_1$ along $W_2$. Show that $W_1$ is $T$-invariant.
- Let $T : V \to V$ be a linear transform and let $W$ be a $T$-invariant subspace of $V$. Show that $\operatorname{Ker}(T|_W) = \operatorname{Ker}(T) \cap W$ and $\operatorname{Im}(T|_W) = T(W)$.
문제. 벡터공간 사이의 함수 $T : V \to W$가 모든 $x, y \in V$에 대해 $T(x+y) = T(x) + T(y)$를 만족하면 가법적(additive)이라 한다.
- $V, W$가 $\mathbb{Q}$ 위의 벡터공간이고 $T : V \to W$가 가법적이면 $T$가 선형임을 증명하라.
- 선형이 아닌 가법적 함수의 예를 구하라.
Problem. A function $T : V \to W$ between vector spaces is called additive if $T(x+y) = T(x) + T(y)$ for all $x, y \in V$.
- Show that if $V, W$ are vector spaces over $\mathbb{Q}$ and $T : V \to W$ is additive, then $T$ is linear.
- Find an additive function that is not linear.
문제. $V$를 유한차원 벡터공간이라 하고 $T : V \to V$를 선형변환이라 하자. $V = \operatorname{Ker}(T) + \operatorname{Im}(T)$인 것과 $\operatorname{Ker}(T) \cap \operatorname{Im}(T) = 0$인 것이 동치임을 증명하라.
Problem. Let $V$ be a finite-dimensional vector space and let $T : V \to V$ be a linear transform. Show that $V = \operatorname{Ker}(T) + \operatorname{Im}(T)$ if and only if $\operatorname{Ker}(T) \cap \operatorname{Im}(T) = 0$.