예제 · Exercises

EX 1 연산자의 좌표변환 행렬
한국어

문제. $T$를 $$T(a,b) = (2a+b, a-3b)$$로 정의된 $\mathbb{R}^2$ 위의 선형연산자라 하자. $\beta$를 $\mathbb{R}^2$의 표준순서기저라 하고 $\beta' = \{(1,1), (1,2)\}$라 하자.

  1. $\beta$-좌표를 $\beta'$-좌표로 바꾸는 행렬을 구하라.
  2. $[T]_{\beta'}$를 계산하라.

풀이. $\beta = \{(1,0),(0,1)\}$은 표준순서기저이고 $\beta' = \{(1,1),(1,2)\}$이다.

(1) 구하는 행렬은 표준기저의 각 벡터를 $\beta'$-좌표로 나타낸 것을 열로 갖는 행렬이다. $e_1=(1,0)$, $e_2=(0,1)$을 $\beta'$의 일차결합으로 쓰면

$$(1,0) = 2(1,1) - (1,2), \qquad (0,1) = -(1,1) + (1,2)$$

이므로 $[e_1]_{\beta'} = \begin{pmatrix} 2 \\ -1 \end{pmatrix}$, $[e_2]_{\beta'} = \begin{pmatrix} -1 \\ 1 \end{pmatrix}$이다. 따라서 $\beta$-좌표를 $\beta'$-좌표로 바꾸는 행렬은

$$Q^{-1} = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ -1 & 1 \end{pmatrix}$$

이다. (검산: $Q = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}$는 $\beta'$-좌표를 $\beta$-좌표로 바꾸는 행렬이고 $\det Q = 1$이므로, 직접 역행렬을 계산해도 위와 일치한다.)

(2) $T(a,b) = (2a+b, a-3b)$이므로 $T(1,0) = (2,1)$, $T(0,1) = (1,-3)$이고

$$[T]_\beta = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 1 & -3 \end{pmatrix}$$

이다. 좌표변환 정리에 의해 $[T]_{\beta'} = Q^{-1}[T]_\beta Q$이므로 먼저

$$[T]_\beta Q = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 1 & -3 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3 & 4 \\ -2 & -5 \end{pmatrix}$$

를 계산하고, 이어서

$$[T]_{\beta'} = Q^{-1}([T]_\beta Q) = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ -1 & 1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 3 & 4 \\ -2 & -5 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 8 & 13 \\ -5 & -9 \end{pmatrix}$$

를 얻는다. (검산: $T(1,1) = (3,-2) = 8(1,1) - 5(1,2)$, $T(1,2) = (4,-5) = 13(1,1) - 9(1,2)$이므로 각각 $[T]_{\beta'}$의 첫째, 둘째 열과 일치한다.)

English

Problem. Let $T$ be the linear operator on $\mathbb{R}^2$ defined by $$T(a,b) = (2a+b, a-3b).$$ Let $\beta$ be the standard ordered basis for $\mathbb{R}^2$ and let $\beta' = \{(1,1), (1,2)\}$.

  1. Find the matrix that changes $\beta$-coordinates to $\beta'$-coordinates.
  2. Compute $[T]_{\beta'}$.

Solution. Here $\beta = \{(1,0),(0,1)\}$ is the standard ordered basis and $\beta' = \{(1,1),(1,2)\}$.

(1) The desired matrix has as its columns the $\beta'$-coordinates of the standard basis vectors. Writing $e_1=(1,0)$, $e_2=(0,1)$ as linear combinations of $\beta'$,

$$(1,0) = 2(1,1) - (1,2), \qquad (0,1) = -(1,1) + (1,2),$$

so $[e_1]_{\beta'} = \begin{pmatrix} 2 \\ -1 \end{pmatrix}$ and $[e_2]_{\beta'} = \begin{pmatrix} -1 \\ 1 \end{pmatrix}$. Hence the matrix changing $\beta$-coordinates to $\beta'$-coordinates is

$$Q^{-1} = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ -1 & 1 \end{pmatrix}.$$

(Check: $Q = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}$ changes $\beta'$-coordinates to $\beta$-coordinates and $\det Q = 1$, so inverting directly gives the same $Q^{-1}$.)

(2) Since $T(a,b) = (2a+b, a-3b)$, $T(1,0) = (2,1)$ and $T(0,1) = (1,-3)$, so

$$[T]_\beta = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 1 & -3 \end{pmatrix}.$$

By the change-of-coordinates theorem, $[T]_{\beta'} = Q^{-1}[T]_\beta Q$. First,

$$[T]_\beta Q = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 1 & -3 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3 & 4 \\ -2 & -5 \end{pmatrix},$$

and then

$$[T]_{\beta'} = Q^{-1}([T]_\beta Q) = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ -1 & 1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 3 & 4 \\ -2 & -5 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 8 & 13 \\ -5 & -9 \end{pmatrix}.$$

(Check: $T(1,1) = (3,-2) = 8(1,1) - 5(1,2)$ and $T(1,2) = (4,-5) = 13(1,1) - 9(1,2)$, matching the first and second columns of $[T]_{\beta'}$.)

EX 1.1 기저 쌍의 좌표변환 행렬
한국어

문제. 주어진 벡터공간 $V$에 대한 다음 순서기저 쌍 $\beta, \beta'$ 각각에 대해, $\beta'$-좌표를 $\beta$-좌표로 바꾸는 행렬을 구하라.

  1. $V = \mathbb{R}^2$, $\beta = \{(-1,3), (2,-1)\}$, $\beta' = \{(0,10), (5,0)\}$
  2. $V = P_2(\mathbb{R})$, $\beta = \{x^2, x, 1\}$, $\beta' = \{a_2 x^2 + a_1 x + a_0, b_2 x^2 + b_1 x + b_0, c_2 x^2 + c_1 x + c_0\}$

풀이. 구하는 행렬은 $\beta'$의 각 벡터를 $\beta$-좌표로 나타낸 것을 열로 갖는다.

(1) $(0,10) = a(-1,3) + b(2,-1)$이라 하면 $-a+2b=0$, $3a-b=10$이다. 첫 식에서 $a=2b$이고, 이를 대입하면 $6b-b=10$이므로 $b=2$, $a=4$이다. 따라서 $[(0,10)]_\beta = (4,2)$이다.

$(5,0) = c(-1,3)+d(2,-1)$이라 하면 $-c+2d=5$, $3c-d=0$이다. 둘째 식에서 $d=3c$이고, 이를 대입하면 $-c+6c=5$이므로 $c=1$, $d=3$이다. 따라서 $[(5,0)]_\beta = (1,3)$이다.

따라서 구하는 행렬은

$$Q = \begin{pmatrix} 4 & 1 \\ 2 & 3 \end{pmatrix}$$

이다. (검산: $4(-1,3)+2(2,-1) = (-4,12)+(4,-2) = (0,10)$, $(-1,3)+3(2,-1) = (-1,3)+(6,-3) = (5,0)$이므로 모두 일치한다.)

(2) $\beta = \{x^2,x,1\}$에 대해 다항식의 $\beta$-좌표는 그 계수 벡터와 같다: $a_2x^2+a_1x+a_0$의 $\beta$-좌표는 $(a_2,a_1,a_0)$이다. 마찬가지로 나머지 두 벡터의 $\beta$-좌표는 각각 $(b_2,b_1,b_0)$, $(c_2,c_1,c_0)$이다. 따라서 구하는 행렬은

$$Q = \begin{pmatrix} a_2 & b_2 & c_2 \\ a_1 & b_1 & c_1 \\ a_0 & b_0 & c_0 \end{pmatrix}$$

이다.

English

Problem. For each of the following pairs of ordered bases $\beta, \beta'$ for the given vector space $V$, find the matrix that changes $\beta'$-coordinates to $\beta$-coordinates.

  1. $V = \mathbb{R}^2$, $\beta = \{(-1,3), (2,-1)\}$, $\beta' = \{(0,10), (5,0)\}$
  2. $V = P_2(\mathbb{R})$, $\beta = \{x^2, x, 1\}$, $\beta' = \{a_2 x^2 + a_1 x + a_0, b_2 x^2 + b_1 x + b_0, c_2 x^2 + c_1 x + c_0\}$

Solution. The desired matrix has as its columns the $\beta$-coordinates of the vectors of $\beta'$.

(1) Write $(0,10) = a(-1,3) + b(2,-1)$, so $-a+2b=0$ and $3a-b=10$. The first equation gives $a=2b$; substituting, $6b-b=10$, so $b=2$, $a=4$. Hence $[(0,10)]_\beta = (4,2)$.

Write $(5,0) = c(-1,3)+d(2,-1)$, so $-c+2d=5$ and $3c-d=0$. The second equation gives $d=3c$; substituting, $-c+6c=5$, so $c=1$, $d=3$. Hence $[(5,0)]_\beta = (1,3)$.

Therefore the desired matrix is

$$Q = \begin{pmatrix} 4 & 1 \\ 2 & 3 \end{pmatrix}.$$

(Check: $4(-1,3)+2(2,-1) = (-4,12)+(4,-2) = (0,10)$ and $(-1,3)+3(2,-1) = (-1,3)+(6,-3) = (5,0)$, both correct.)

(2) For $\beta = \{x^2,x,1\}$, the $\beta$-coordinates of a polynomial are exactly its coefficient vector: $a_2x^2+a_1x+a_0$ has $\beta$-coordinates $(a_2,a_1,a_0)$, and likewise the other two vectors have $\beta$-coordinates $(b_2,b_1,b_0)$ and $(c_2,c_1,c_0)$. Therefore the desired matrix is

$$Q = \begin{pmatrix} a_2 & b_2 & c_2 \\ a_1 & b_1 & c_1 \\ a_0 & b_0 & c_0 \end{pmatrix}.$$
EX 1.2 기저로부터 닮음행렬 구하기
한국어

문제. $A = \begin{pmatrix} 1 & 3 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}$이고 $\beta = \left\{ \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix}, \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix} \right\}$라 하자. $[L_A]_\beta = Q^{-1} A Q$를 만족하는 가역행렬 $Q$를 구하라.

풀이. 좌표변환 정리에 의해, $\beta$의 벡터를 표준기저에 대한 좌표 — 즉 그 자체 — 로 하여 열로 갖는 행렬 $Q$를 잡으면 $[L_A]_\beta = Q^{-1}AQ$가 성립한다. 따라서

$$Q = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}$$

가 구하는 행렬이다.

검산. $\det Q = 1\cdot2 - 1\cdot1 = 1 \neq 0$이므로 $Q$는 가역이고 $Q^{-1} = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ -1 & 1 \end{pmatrix}$이다. 먼저

$$AQ = \begin{pmatrix} 1 & 3 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 4 & 7 \\ 2 & 3 \end{pmatrix}$$

이고

$$Q^{-1}AQ = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ -1 & 1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 4 & 7 \\ 2 & 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 6 & 11 \\ -2 & -4 \end{pmatrix}$$

이다. 한편 $L_A(1,1) = A\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}4\\2\end{pmatrix} = 6(1,1) - 2(1,2)$이고 $L_A(1,2) = A\begin{pmatrix}1\\2\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}7\\3\end{pmatrix} = 11(1,1) - 4(1,2)$이므로

$$[L_A]_\beta = \begin{pmatrix} 6 & 11 \\ -2 & -4 \end{pmatrix}$$

이고, 이는 위에서 계산한 $Q^{-1}AQ$와 정확히 일치한다.

English

Problem. Let $A = \begin{pmatrix} 1 & 3 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}$ and $\beta = \left\{ \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix}, \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix} \right\}$. Find an invertible matrix $Q$ such that $[L_A]_\beta = Q^{-1} A Q$.

Solution. By the change-of-coordinates theorem, if $Q$ is the matrix whose columns are the vectors of $\beta$ (i.e. their standard coordinates), then $[L_A]_\beta = Q^{-1}AQ$. Hence

$$Q = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}$$

is the desired matrix.

Check. $\det Q = 1\cdot2 - 1\cdot1 = 1 \neq 0$, so $Q$ is invertible with $Q^{-1} = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ -1 & 1 \end{pmatrix}$. First,

$$AQ = \begin{pmatrix} 1 & 3 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 4 & 7 \\ 2 & 3 \end{pmatrix},$$

and then

$$Q^{-1}AQ = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ -1 & 1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 4 & 7 \\ 2 & 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 6 & 11 \\ -2 & -4 \end{pmatrix}.$$

On the other hand, $L_A(1,1) = A\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}4\\2\end{pmatrix} = 6(1,1) - 2(1,2)$ and $L_A(1,2) = A\begin{pmatrix}1\\2\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}7\\3\end{pmatrix} = 11(1,1) - 4(1,2)$, so

$$[L_A]_\beta = \begin{pmatrix} 6 & 11 \\ -2 & -4 \end{pmatrix},$$

which agrees exactly with $Q^{-1}AQ$ computed above.

EX 1.3 직선 $y = mx$에 대한 반사
한국어

문제. 직선 $L : y = mx$ ($m \neq 0$)에 대한 $\mathbb{R}^2$의 반사에 대한 식을 구하라.

풀이. $\beta' = \{(1,m), (-m,1)\}$로 놓자. $(1,m)\cdot(-m,1) = -m+m = 0$이므로 두 벡터는 서로 수직이고, $(1,m) \neq (0,0)$이므로 일차독립이다. 즉 $\beta'$는 $\mathbb{R}^2$의 순서기저이며, $(1,m)$은 직선 $L$의 방향벡터, $(-m,1)$은 $L$에 수직인 방향벡터이다.

반사 $T$는 $L$ 위의 벡터를 그대로 두고 $L$에 수직인 벡터의 부호를 바꾼다. 따라서 $T(1,m) = (1,m)$, $T(-m,1) = -(-m,1) = (m,-1)$이고

$$[T]_{\beta'} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & -1 \end{pmatrix}$$

이다. $\beta$를 $\mathbb{R}^2$의 표준순서기저라 하면, $\beta'$-좌표를 $\beta$-좌표로 바꾸는 행렬은 $\beta'$의 벡터를 열로 갖는

$$Q = \begin{pmatrix} 1 & -m \\ m & 1 \end{pmatrix}, \qquad \det Q = 1+m^2 \neq 0$$

이고 좌표변환 정리에 의해 $[T]_\beta = Q[T]_{\beta'}Q^{-1}$이다. $\det Q = 1+m^2$이므로

$$Q^{-1} = \frac{1}{1+m^2}\begin{pmatrix} 1 & m \\ -m & 1 \end{pmatrix}$$

이다. 먼저

$$Q[T]_{\beta'} = \begin{pmatrix} 1 & -m \\ m & 1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & -1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & m \\ m & -1 \end{pmatrix}$$

를 계산하고, 이어서

$$[T]_\beta = \begin{pmatrix} 1 & m \\ m & -1 \end{pmatrix} \cdot \frac{1}{1+m^2}\begin{pmatrix} 1 & m \\ -m & 1 \end{pmatrix} = \frac{1}{1+m^2}\begin{pmatrix} 1-m^2 & 2m \\ 2m & m^2-1 \end{pmatrix}$$

를 얻는다. 즉 임의의 $(a,b) \in \mathbb{R}^2$에 대해

$$T(a,b) = \frac{1}{1+m^2}\big((1-m^2)a + 2mb,\ 2ma + (m^2-1)b\big)$$

이다. (검산: $m=1$일 때, 즉 직선 $y=x$에 대한 반사는 위 식에서 $\frac{1}{2}\begin{pmatrix} 0 & 2 \\ 2 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}$을 주어 $(a,b) \mapsto (b,a)$가 되며, 이는 $y=x$에 대한 반사와 일치한다.)

English

Problem. Find an expression for the reflection of $\mathbb{R}^2$ about the line $L : y = mx$ ($m \neq 0$).

Solution. Let $\beta' = \{(1,m), (-m,1)\}$. Since $(1,m)\cdot(-m,1) = -m+m = 0$, the two vectors are perpendicular, and since $(1,m) \neq (0,0)$ they are linearly independent; so $\beta'$ is an ordered basis for $\mathbb{R}^2$, with $(1,m)$ a direction vector for $L$ and $(-m,1)$ a direction vector perpendicular to $L$.

The reflection $T$ fixes vectors along $L$ and negates vectors perpendicular to $L$. So $T(1,m) = (1,m)$ and $T(-m,1) = -(-m,1) = (m,-1)$, giving

$$[T]_{\beta'} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & -1 \end{pmatrix}.$$

Let $\beta$ be the standard ordered basis for $\mathbb{R}^2$. The matrix changing $\beta'$-coordinates to $\beta$-coordinates is the matrix with the vectors of $\beta'$ as columns,

$$Q = \begin{pmatrix} 1 & -m \\ m & 1 \end{pmatrix}, \qquad \det Q = 1+m^2 \neq 0,$$

and by the change-of-coordinates theorem $[T]_\beta = Q[T]_{\beta'}Q^{-1}$. Since $\det Q = 1+m^2$,

$$Q^{-1} = \frac{1}{1+m^2}\begin{pmatrix} 1 & m \\ -m & 1 \end{pmatrix}.$$

First,

$$Q[T]_{\beta'} = \begin{pmatrix} 1 & -m \\ m & 1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & -1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & m \\ m & -1 \end{pmatrix},$$

and then

$$[T]_\beta = \begin{pmatrix} 1 & m \\ m & -1 \end{pmatrix} \cdot \frac{1}{1+m^2}\begin{pmatrix} 1 & m \\ -m & 1 \end{pmatrix} = \frac{1}{1+m^2}\begin{pmatrix} 1-m^2 & 2m \\ 2m & m^2-1 \end{pmatrix}.$$

That is, for every $(a,b) \in \mathbb{R}^2$,

$$T(a,b) = \frac{1}{1+m^2}\big((1-m^2)a + 2mb,\ 2ma + (m^2-1)b\big).$$

(Check: for $m=1$, the reflection about $y=x$, this gives $\frac{1}{2}\begin{pmatrix} 0 & 2 \\ 2 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}$, i.e. $(a,b) \mapsto (b,a)$, which is indeed the reflection about $y=x$.)

EX 2 닮은 행렬의 역행렬과 전치
한국어

문제. $A, B$가 닮은 $n \times n$ 행렬이라 하자. 다음을 증명하라.

  1. $A, B$가 가역이면 $A^{-1}, B^{-1}$은 닮았다.
  2. $A^t, B^t$는 닮았다.

증명. $A, B$가 닮았으므로 어떤 가역행렬 $Q$가 존재하여 $B = Q^{-1}AQ$이다.

(1) $A, B$가 가역이라 하자. $Q^{-1}AQ$가 가역행렬들의 곱이므로 $B$는 가역이고, 역행렬의 곱 공식에 의해

$$B^{-1} = (Q^{-1}AQ)^{-1} = Q^{-1}A^{-1}(Q^{-1})^{-1} = Q^{-1}A^{-1}Q$$

이다. 따라서 $A^{-1}$과 $B^{-1}$은 (같은 가역행렬 $Q$에 대해) 닮았다.

(2) $B = Q^{-1}AQ$의 양변에 전치를 취하면 $(XY)^t = Y^tX^t$에 의해

$$B^t = (Q^{-1}AQ)^t = Q^t A^t (Q^{-1})^t$$

이다. 한편 $QQ^{-1}=I$의 양변에 전치를 취하면 $(Q^{-1})^tQ^t = I$이므로 $(Q^{-1})^t = (Q^t)^{-1}$이다. 따라서

$$B^t = Q^t A^t (Q^t)^{-1}$$

이다. $P := (Q^t)^{-1}$로 놓으면 $Q^t$가 가역이므로 $P$도 가역이고 $Q^t = P^{-1}$이다. 즉

$$B^t = P^{-1} A^t P$$

이므로 $A^t$와 $B^t$는 (가역행렬 $P = (Q^t)^{-1} = (Q^{-1})^t$에 대해) 닮았다.

$\square$
English

Problem. Suppose that $A, B$ are similar $n \times n$ matrices. Prove the following.

  1. If $A, B$ are invertible, then $A^{-1}, B^{-1}$ are similar.
  2. $A^t, B^t$ are similar.

Proof. Since $A, B$ are similar, there is an invertible matrix $Q$ with $B = Q^{-1}AQ$.

(1) Suppose $A, B$ are invertible. As a product of invertible matrices, $Q^{-1}AQ$ is invertible, so $B$ is invertible, and

$$B^{-1} = (Q^{-1}AQ)^{-1} = Q^{-1}A^{-1}(Q^{-1})^{-1} = Q^{-1}A^{-1}Q.$$

Hence $A^{-1}$ and $B^{-1}$ are similar, via the same $Q$.

(2) Transposing $B = Q^{-1}AQ$ and using $(XY)^t = Y^tX^t$,

$$B^t = (Q^{-1}AQ)^t = Q^t A^t (Q^{-1})^t.$$

Transposing $QQ^{-1} = I$ gives $(Q^{-1})^tQ^t = I$, so $(Q^{-1})^t = (Q^t)^{-1}$. Thus

$$B^t = Q^t A^t (Q^t)^{-1}.$$

Set $P := (Q^t)^{-1}$; since $Q^t$ is invertible, so is $P$, and $Q^t = P^{-1}$. Then

$$B^t = P^{-1} A^t P,$$

so $A^t$ and $B^t$ are similar, via the invertible matrix $P = (Q^t)^{-1} = (Q^{-1})^t$.

$\square$
EX 2.1 대각합은 닮음불변량
한국어

문제. $A, B$가 닮은 $n \times n$ 행렬이라 하자.

  1. $\operatorname{tr}(A) = \operatorname{tr}(B)$임을 증명하라.
  2. 선형변환의 대각합을 정의하는 방법을 서술하고 그것이 잘 정의됨을 증명하라.

증명. $A, B$가 닮았으므로 어떤 가역행렬 $Q$가 존재하여 $B = Q^{-1}AQ$이다.

(1) 먼저 임의의 $n \times n$ 행렬 $X, Y$에 대해 $\operatorname{tr}(XY) = \operatorname{tr}(YX)$임을 보이자. $(XY)_{ii} = \sum_{k=1}^n X_{ik}Y_{ki}$이므로

$$\operatorname{tr}(XY) = \sum_{i=1}^n \sum_{k=1}^n X_{ik}Y_{ki} = \sum_{k=1}^n \sum_{i=1}^n Y_{ki}X_{ik} = \sum_{k=1}^n (YX)_{kk} = \operatorname{tr}(YX)$$

이다 (유한 이중합이므로 합의 순서를 바꿀 수 있다). 이제 $X = Q^{-1}$, $Y = AQ$로 놓으면

$$\operatorname{tr}(B) = \operatorname{tr}\big(Q^{-1}(AQ)\big) = \operatorname{tr}\big((AQ)Q^{-1}\big) = \operatorname{tr}\big(A(QQ^{-1})\big) = \operatorname{tr}(AI) = \operatorname{tr}(A)$$

이다.

(2) $V$가 유한차원 벡터공간이고 $T$가 $V$ 위의 선형연산자라 하자. $V$의 순서기저 $\beta$를 하나 고정하고

$$\operatorname{tr}(T) := \operatorname{tr}([T]_\beta)$$

로 정의한다. 이 정의가 잘 정의되려면 그 값이 기저 $\beta$의 선택에 의존하지 않아야 한다.

$\beta'$을 $V$의 또 다른 순서기저라 하면, 좌표변환 정리에 의해 어떤 가역행렬 $Q$가 존재하여 $[T]_{\beta'} = Q^{-1}[T]_\beta Q$이다. 즉 $[T]_\beta$와 $[T]_{\beta'}$는 닮은 행렬이다. (1)에 의해

$$\operatorname{tr}([T]_{\beta'}) = \operatorname{tr}([T]_\beta)$$

이므로 $\operatorname{tr}(T)$의 값은 기저의 선택에 무관하다. 따라서 위 정의는 잘 정의된다.

$\square$
English

Problem. Suppose that $A, B$ are similar $n \times n$ matrices.

  1. Show that $\operatorname{tr}(A) = \operatorname{tr}(B)$.
  2. Describe how to define the trace of a linear transform and show that it is well-defined.

Proof. Since $A, B$ are similar, there is an invertible matrix $Q$ with $B = Q^{-1}AQ$.

(1) First we show $\operatorname{tr}(XY) = \operatorname{tr}(YX)$ for any $n \times n$ matrices $X, Y$. Since $(XY)_{ii} = \sum_{k=1}^n X_{ik}Y_{ki}$,

$$\operatorname{tr}(XY) = \sum_{i=1}^n \sum_{k=1}^n X_{ik}Y_{ki} = \sum_{k=1}^n \sum_{i=1}^n Y_{ki}X_{ik} = \sum_{k=1}^n (YX)_{kk} = \operatorname{tr}(YX),$$

since the order of summation in a finite double sum may be interchanged. Now taking $X = Q^{-1}$, $Y = AQ$,

$$\operatorname{tr}(B) = \operatorname{tr}\big(Q^{-1}(AQ)\big) = \operatorname{tr}\big((AQ)Q^{-1}\big) = \operatorname{tr}\big(A(QQ^{-1})\big) = \operatorname{tr}(AI) = \operatorname{tr}(A).$$

(2) Let $V$ be a finite-dimensional vector space and $T$ a linear operator on $V$. Fix an ordered basis $\beta$ for $V$ and define

$$\operatorname{tr}(T) := \operatorname{tr}([T]_\beta).$$

For this to be well-defined, the value must not depend on the choice of $\beta$.

Let $\beta'$ be another ordered basis for $V$. By the change-of-coordinates theorem, there is an invertible matrix $Q$ with $[T]_{\beta'} = Q^{-1}[T]_\beta Q$, i.e. $[T]_\beta$ and $[T]_{\beta'}$ are similar matrices. By part (1),

$$\operatorname{tr}([T]_{\beta'}) = \operatorname{tr}([T]_\beta),$$

so the value of $\operatorname{tr}(T)$ does not depend on the choice of basis. Hence the definition above is well-defined.

$\square$