예제 · Exercises

EX 1 $\mathbb{R}^3$의 쌍대기저
한국어

문제. $V = \mathbb{R}^3$라 하자.

  1. $\beta = \{(1, 0, 1), (1, 2, 1), (0, 0, 1)\}$라 하자. $V^*$의 쌍대기저 $\beta^*$를 구하라.
  2. $f_1, f_2, f_3 \in V^*$를 다음과 같이 정의하자.

    $$f_1(x, y, z) = x - 2y, \quad f_2(x, y, z) = x + y + z, \quad f_3(x, y, z) = y - 3z.$$

    $\{f_1, f_2, f_3\}$가 $V^*$의 기저임을 증명하고, 그 쌍대기저가 $\{f_1, f_2, f_3\}$인 $V$의 기저를 구하라.

증명. (1) $f(x,y,z) = ax+by+cz$ 꼴의 범함수에 대하여 쌍대기저의 정의 $f_i(v_j)=\delta_{ij}$ ($v_1=(1,0,1)$, $v_2=(1,2,1)$, $v_3=(0,0,1)$)를 만족하는 계수 $a,b,c$를 각각 구하면 된다.

$f_1$: $f_1(v_1)=a+c=1$, $f_1(v_2)=a+2b+c=0$, $f_1(v_3)=c=0$을 연립하면 $c=0$, $a=1$, $b=-\frac12$이므로

$$f_1(x,y,z) = x - \frac12 y.$$

$f_2$: $f_2(v_1)=a+c=0$, $f_2(v_2)=a+2b+c=1$, $f_2(v_3)=c=0$을 연립하면 $c=0$, $a=0$, $b=\frac12$이므로

$$f_2(x,y,z) = \frac12 y.$$

$f_3$: $f_3(v_1)=a+c=0$, $f_3(v_2)=a+2b+c=0$, $f_3(v_3)=c=1$을 연립하면 $c=1$, $a=-1$, $b=0$이므로

$$f_3(x,y,z) = -x+z.$$

각 $f_i$가 $f_i(v_j)=\delta_{ij}$를 만족함은 직접 대입하여 확인되므로 $\beta^* = \{f_1,f_2,f_3\}$이다.

(2) 표준기저의 쌍대기저를 $\{e_1^*,e_2^*,e_3^*\}$라 하면 $f_1=e_1^*-2e_2^*$, $f_2=e_1^*+e_2^*+e_3^*$, $f_3=e_2^*-3e_3^*$이므로, $f_1,f_2,f_3$의 $\{e_1^*,e_2^*,e_3^*\}$에 대한 좌표를 행으로 갖는 행렬은

$$A = \begin{pmatrix} 1 & -2 & 0 \\ 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & -3 \end{pmatrix}$$

이다. $\det A = -10 \neq 0$이므로 $A$의 행벡터, 즉 $f_1,f_2,f_3$의 좌표벡터는 일차독립이고, 따라서 $f_1,f_2,f_3$ 자신도 $V^*$에서 일차독립이다. $\dim V^* = 3$이므로 $\{f_1,f_2,f_3\}$는 $V^*$의 기저이다.

쌍대기저가 $\{f_1,f_2,f_3\}$인 $V$의 기저 $\{v_1,v_2,v_3\}$를 구하려면 $f_i(v_j)=\delta_{ij}$, 즉 $A[v_j] = e_j$를 풀면 되므로 $[v_j] = A^{-1}e_j$, 곧 $A^{-1}$의 $j$번째 열이 $v_j$의 좌표이다. 계산하면

$$A^{-1} = \frac{1}{10}\begin{pmatrix} 4 & 6 & 2 \\ -3 & 3 & 1 \\ -1 & 1 & -3 \end{pmatrix}$$

이므로

$$v_1 = \left(\frac{2}{5}, -\frac{3}{10}, -\frac{1}{10}\right), \quad v_2 = \left(\frac{3}{5}, \frac{3}{10}, \frac{1}{10}\right), \quad v_3 = \left(\frac{1}{5}, \frac{1}{10}, -\frac{3}{10}\right)$$

이다. $f_i(v_j)=\delta_{ij}$임은 직접 대입으로 확인되고, $A^{-1}$이 가역이므로 $\{v_1,v_2,v_3\}$는 $V$의 기저이다. 그 쌍대기저는 정의에 의해 바로 $\{f_1,f_2,f_3\}$이다.

$\square$
English

Problem. Let $V = \mathbb{R}^3$.

  1. Let $\beta = \{(1, 0, 1), (1, 2, 1), (0, 0, 1)\}$. Find the dual basis $\beta^*$ of $V^*$.
  2. Define $f_1, f_2, f_3 \in V^*$ as follows.

    $$f_1(x, y, z) = x - 2y, \quad f_2(x, y, z) = x + y + z, \quad f_3(x, y, z) = y - 3z.$$

    Prove that $\{f_1, f_2, f_3\}$ is a basis for $V^*$ and find the basis of $V$ whose dual basis is $\{f_1, f_2, f_3\}$.

Proof. (1) For a functional of the form $f(x,y,z)=ax+by+cz$, it suffices to solve for the coefficients $a,b,c$ satisfying the defining relations $f_i(v_j)=\delta_{ij}$ ($v_1=(1,0,1)$, $v_2=(1,2,1)$, $v_3=(0,0,1)$).

For $f_1$: $f_1(v_1)=a+c=1$, $f_1(v_2)=a+2b+c=0$, $f_1(v_3)=c=0$ give $c=0$, $a=1$, $b=-\frac12$, so

$$f_1(x,y,z) = x - \frac12 y.$$

For $f_2$: $f_2(v_1)=a+c=0$, $f_2(v_2)=a+2b+c=1$, $f_2(v_3)=c=0$ give $c=0$, $a=0$, $b=\frac12$, so

$$f_2(x,y,z) = \frac12 y.$$

For $f_3$: $f_3(v_1)=a+c=0$, $f_3(v_2)=a+2b+c=0$, $f_3(v_3)=c=1$ give $c=1$, $a=-1$, $b=0$, so

$$f_3(x,y,z) = -x+z.$$

Direct substitution confirms $f_i(v_j)=\delta_{ij}$ for each $i,j$, so $\beta^* = \{f_1,f_2,f_3\}$.

(2) Let $\{e_1^*,e_2^*,e_3^*\}$ be the dual basis of the standard basis. Since $f_1=e_1^*-2e_2^*$, $f_2=e_1^*+e_2^*+e_3^*$, $f_3=e_2^*-3e_3^*$, the matrix whose rows are the coordinates of $f_1,f_2,f_3$ relative to $\{e_1^*,e_2^*,e_3^*\}$ is

$$A = \begin{pmatrix} 1 & -2 & 0 \\ 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & -3 \end{pmatrix}.$$

Since $\det A = -10 \neq 0$, the rows of $A$ — the coordinate vectors of $f_1,f_2,f_3$ — are linearly independent, hence $f_1,f_2,f_3$ themselves are linearly independent in $V^*$. As $\dim V^* = 3$, $\{f_1,f_2,f_3\}$ is a basis for $V^*$.

To find a basis $\{v_1,v_2,v_3\}$ of $V$ whose dual basis is $\{f_1,f_2,f_3\}$, we solve $f_i(v_j)=\delta_{ij}$, i.e. $A[v_j]=e_j$, so $[v_j]=A^{-1}e_j$; that is, the $j$-th column of $A^{-1}$ gives the coordinates of $v_j$. Computing,

$$A^{-1} = \frac{1}{10}\begin{pmatrix} 4 & 6 & 2 \\ -3 & 3 & 1 \\ -1 & 1 & -3 \end{pmatrix},$$

so

$$v_1 = \left(\frac{2}{5}, -\frac{3}{10}, -\frac{1}{10}\right), \quad v_2 = \left(\frac{3}{5}, \frac{3}{10}, \frac{1}{10}\right), \quad v_3 = \left(\frac{1}{5}, \frac{1}{10}, -\frac{3}{10}\right).$$

Direct substitution confirms $f_i(v_j)=\delta_{ij}$, and since $A^{-1}$ is invertible, $\{v_1,v_2,v_3\}$ is a basis of $V$. By definition, its dual basis is exactly $\{f_1,f_2,f_3\}$.

$\square$
EX 1.1 선형범함수 판정
한국어

문제. 벡터공간 $V$ 위에서 $f$가 선형범함수인지 판정하라.

  1. $V = P(\mathbb{R})$, $f(p(x)) = 2p'(0) + p''(1)$.
  2. $V = \mathbb{R}^3$, $f(x, y, z) = x^2 + y^2 + z^2$.
  3. $V = \mathbb{R}^2$, $f(x, y) = (2x, 4y)$.

풀이. (1) $f(p(x)) = 2p'(0)+p''(1)$은 선형범함수이다. 임의의 $p,q \in P(\mathbb{R})$와 스칼라 $c$에 대하여 미분의 선형성에 의해 $(p+cq)'(0) = p'(0)+cq'(0)$, $(p+cq)''(1) = p''(1)+cq''(1)$이므로

$$f(p+cq) = 2(p'(0)+cq'(0)) + (p''(1)+cq''(1)) = \bigl(2p'(0)+p''(1)\bigr) + c\bigl(2q'(0)+q''(1)\bigr) = f(p)+cf(q)$$

이다. 따라서 $f$는 선형범함수이다.

(2) $f(x,y,z)=x^2+y^2+z^2$은 선형범함수가 아니다. 예를 들어 $f(1,0,0)=1$이지만 $f(2,0,0)=4 \neq 2f(1,0,0)=2$이므로 스칼라곱을 보존하지 않는다. 따라서 $f$는 선형범함수가 아니다.

(3) $f(x,y)=(2x,4y)$는 선형범함수가 아니다. 선형범함수는 $V$에서 스칼라체 $F$로 가는 선형변환으로 정의되는데, 이 $f$는 $\mathbb{R}^2$에서 $\mathbb{R}^2$로 가는 사상이지 $\mathbb{R}$로 가는 사상이 아니다. 사상 자체는 선형이지만 공역이 $F=\mathbb{R}$가 아니므로, $f$는 정의상 선형범함수가 될 수 없다.

English

Problem. Determine whether $f$ is a linear functional on a vector space $V$.

  1. $V = P(\mathbb{R})$, $f(p(x)) = 2p'(0) + p''(1)$.
  2. $V = \mathbb{R}^3$, $f(x, y, z) = x^2 + y^2 + z^2$.
  3. $V = \mathbb{R}^2$, $f(x, y) = (2x, 4y)$.

Solution. (1) $f(p(x)) = 2p'(0)+p''(1)$ is a linear functional. For any $p,q \in P(\mathbb{R})$ and scalar $c$, linearity of differentiation gives $(p+cq)'(0) = p'(0)+cq'(0)$ and $(p+cq)''(1) = p''(1)+cq''(1)$, so

$$f(p+cq) = 2(p'(0)+cq'(0)) + (p''(1)+cq''(1)) = \bigl(2p'(0)+p''(1)\bigr) + c\bigl(2q'(0)+q''(1)\bigr) = f(p)+cf(q).$$

Hence $f$ is a linear functional.

(2) $f(x,y,z)=x^2+y^2+z^2$ is not a linear functional. For instance, $f(1,0,0)=1$ but $f(2,0,0)=4 \neq 2f(1,0,0)=2$, so $f$ fails to preserve scalar multiplication. Hence $f$ is not a linear functional.

(3) $f(x,y)=(2x,4y)$ is not a linear functional. A linear functional on $V$ is by definition a linear transformation from $V$ into the scalar field $F$, but this $f$ maps $\mathbb{R}^2$ into $\mathbb{R}^2$, not into $\mathbb{R}$. The map itself is linear, but its codomain is $\mathbb{R}^2 \neq F$, so by definition $f$ cannot be a linear functional.

EX 1.2 영공간이 주어진 선형범함수
한국어

문제. $\{u, v\}$를 $\mathbb{R}^3$의 일차독립인 집합이라 하자. 영공간이 평면 $\{su + tv : s, t \in \mathbb{R}\}$인 $(\mathbb{R}^3)^*$의 벡터를 구하라.

풀이. $u=(u_1,u_2,u_3)$, $v=(v_1,v_2,v_3)$라 하고,

$$f(x,y,z) = \det\begin{pmatrix} x & y & z \\ u_1 & u_2 & u_3 \\ v_1 & v_2 & v_3 \end{pmatrix} = (u_2v_3-u_3v_2)x - (u_1v_3-u_3v_1)y + (u_1v_2-u_2v_1)z$$

로 정의하자. 행렬식은 각 행에 대하여 선형이므로 $f$는 $\mathbb{R}^3$ 위의 선형범함수이다. $\{u,v\}$가 일차독립이므로 $(u_2v_3-u_3v_2,\ u_3v_1-u_1v_3,\ u_1v_2-u_2v_1) = u \times v \neq (0,0,0)$이고, 따라서 $f \neq 0$이다.

$f(u)$와 $f(v)$는 각각 첫 번째 행이 두 번째 행 또는 세 번째 행과 같은 행렬식이므로 $f(u)=f(v)=0$이다. 즉 $\operatorname{span}\{u,v\} \subseteq \operatorname{Ker}(f)$이다. 한편 $f \neq 0$이므로 $\dim(\operatorname{Ker} f) = 3 - \operatorname{rank}(f) = 3-1=2$이고, $\{u,v\}$가 일차독립이므로 $\dim(\operatorname{span}\{u,v\})=2$이다. 두 부분공간의 차원이 같고 하나가 다른 하나에 포함되므로

$$\operatorname{Ker}(f) = \operatorname{span}\{u,v\}$$

이다. 따라서 이 $f$가 원하는 범함수이다.

English

Problem. Let $\{u, v\}$ be a linearly independent set in $\mathbb{R}^3$. Find a vector in $(\mathbb{R}^3)^*$ whose null space is the plane $\{su + tv : s, t \in \mathbb{R}\}$.

Solution. Write $u=(u_1,u_2,u_3)$, $v=(v_1,v_2,v_3)$, and define

$$f(x,y,z) = \det\begin{pmatrix} x & y & z \\ u_1 & u_2 & u_3 \\ v_1 & v_2 & v_3 \end{pmatrix} = (u_2v_3-u_3v_2)x - (u_1v_3-u_3v_1)y + (u_1v_2-u_2v_1)z.$$

Since the determinant is linear in each row, $f$ is a linear functional on $\mathbb{R}^3$. As $\{u,v\}$ is linearly independent, $(u_2v_3-u_3v_2,\ u_3v_1-u_1v_3,\ u_1v_2-u_2v_1) = u \times v \neq (0,0,0)$, so $f \neq 0$.

Since $f(u)$ and $f(v)$ are determinants with a repeated row, $f(u)=f(v)=0$, so $\operatorname{span}\{u,v\} \subseteq \operatorname{Ker}(f)$. On the other hand, since $f \neq 0$, $\dim(\operatorname{Ker} f) = 3 - \operatorname{rank}(f) = 3-1=2$, and since $\{u,v\}$ is linearly independent, $\dim(\operatorname{span}\{u,v\})=2$. As the two subspaces have equal dimension and one contains the other,

$$\operatorname{Ker}(f) = \operatorname{span}\{u,v\},$$

so this $f$ is the desired functional.

EX 1.3 값매김범함수의 기저
한국어

문제. $V = P_n(F)$라 하고 $c_0, \cdots, c_n$을 $F$의 서로 다른 스칼라라 하자. $f_i(p(x)) = p(c_i)$ $(0 \leq i \leq n)$로 $f_i \in V^*$를 정의하자. $\{f_0, \cdots, f_n\}$가 $V^*$의 기저임을 증명하라.

증명. 각 $i=0,\ldots,n$에 대하여

$$p_i(x) = \prod_{j\neq i} \frac{x-c_j}{c_i-c_j} \in P_n(F)$$

로 라그랑주 보간다항식을 정의하자. $j \neq i$이면 $p_i(c_j) = 0$이고 $p_i(c_i)=1$이므로 $f_i(p_j) = p_j(c_i) = \delta_{ij}$이다.

먼저 $\{p_0,\ldots,p_n\}$이 $P_n(F)$의 일차독립인 집합임을 보이자. $\sum_{j=0}^n a_j p_j = 0$이라 하면, 양변에 $f_i$를 적용하여

$$0 = f_i\Bigl(\sum_{j=0}^n a_j p_j\Bigr) = \sum_{j=0}^n a_j f_i(p_j) = \sum_{j=0}^n a_j \delta_{ij} = a_i$$

를 얻으므로 모든 $i$에 대하여 $a_i=0$이다. 따라서 $\{p_0,\ldots,p_n\}$은 일차독립이다. $\dim P_n(F) = n+1$이고 $n+1$개의 일차독립인 벡터가 있으므로 $\gamma = \{p_0,\ldots,p_n\}$은 $P_n(F)$의 기저이다.

이제 $f_i(p_j)=\delta_{ij}$는 정확히 $\{f_0,\ldots,f_n\}$이 기저 $\gamma$의 쌍대기저 $\gamma^*$가 되기 위한 정의 관계식이므로, $\{f_0,\ldots,f_n\} = \gamma^*$이다. 유한차원 벡터공간에서 기저의 쌍대기저는 항상 쌍대공간의 기저이므로 $\{f_0,\ldots,f_n\}$은 $V^* = P_n(F)^*$의 기저이다.

$\square$
English

Problem. Let $V = P_n(F)$ and let $c_0, \cdots, c_n$ be distinct scalars in $F$. Define $f_i \in V^*$ by $f_i(p(x)) = p(c_i)$. $(0 \leq i \leq n)$. Show that $\{f_0, \cdots, f_n\}$ is a basis for $V^*$.

Proof. For each $i=0,\ldots,n$, define the Lagrange interpolating polynomial

$$p_i(x) = \prod_{j\neq i} \frac{x-c_j}{c_i-c_j} \in P_n(F).$$

If $j \neq i$ then $p_i(c_j)=0$, and $p_i(c_i)=1$, so $f_i(p_j) = p_j(c_i) = \delta_{ij}$.

We first show that $\{p_0,\ldots,p_n\}$ is a linearly independent subset of $P_n(F)$. Suppose $\sum_{j=0}^n a_j p_j = 0$. Applying $f_i$ to both sides gives

$$0 = f_i\Bigl(\sum_{j=0}^n a_j p_j\Bigr) = \sum_{j=0}^n a_j f_i(p_j) = \sum_{j=0}^n a_j \delta_{ij} = a_i$$

for every $i$, so all $a_i=0$. Hence $\{p_0,\ldots,p_n\}$ is linearly independent. Since $\dim P_n(F) = n+1$ and we have $n+1$ linearly independent vectors, $\gamma = \{p_0,\ldots,p_n\}$ is a basis for $P_n(F)$.

Now $f_i(p_j)=\delta_{ij}$ is precisely the defining relation for $\{f_0,\ldots,f_n\}$ to be the dual basis $\gamma^*$ of $\gamma$, so $\{f_0,\ldots,f_n\} = \gamma^*$. Since the dual basis of a basis of a finite-dimensional vector space is always a basis of the dual space, $\{f_0,\ldots,f_n\}$ is a basis for $V^* = P_n(F)^*$.

$\square$
EX 2 선형변환의 전치사상
한국어

문제. $T(x, y) = (3x + 2y, x)$로 $T : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$를 정의하고, $f(x, y) = 2x + y$로 $f : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}$를 정의하자.

  1. $T^t(f)$를 계산하라.
  2. $\beta$를 $\mathbb{R}^2$의 표준기저라 할 때 $[T]_\beta$와 $[T^t]_{\beta^*}$를 계산하라. 이 둘 사이의 관계를 구하라.

풀이. (1) 전치사상의 정의에 의해 $T^t(f) = f \circ T$이므로

$$T^t(f)(x,y) = f(T(x,y)) = f(3x+2y, x) = 2(3x+2y)+x = 7x+4y$$

이다. 따라서 $T^t(f)(x,y) = 7x+4y$이다.

(2) $\beta = \{e_1,e_2\}$를 표준기저라 하면 $T(e_1)=T(1,0)=(3,1)$, $T(e_2)=T(0,1)=(2,0)$이므로

$$[T]_\beta = \begin{pmatrix} 3 & 2 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}$$

이다. $\beta^* = \{e_1^*,e_2^*\}$를 표준쌍대기저라 하면 $e_1^*(x,y)=x$, $e_2^*(x,y)=y$이고,

$$(T^t(e_1^*))(x,y) = e_1^*(3x+2y,x) = 3x+2y = 3e_1^*(x,y)+2e_2^*(x,y),$$

$$(T^t(e_2^*))(x,y) = e_2^*(3x+2y,x) = x = e_1^*(x,y)$$

이므로 $T^t(e_1^*) = 3e_1^*+2e_2^*$, $T^t(e_2^*) = e_1^*$이다. 따라서

$$[T^t]_{\beta^*} = \begin{pmatrix} 3 & 1 \\ 2 & 0 \end{pmatrix}$$

이다. $([T]_\beta)^t = \begin{pmatrix} 3 & 1 \\ 2 & 0 \end{pmatrix}$이므로

$$[T^t]_{\beta^*} = ([T]_\beta)^t$$

임을 확인할 수 있다.

English

Problem. Define $T : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^2$ by $T(x, y) = (3x + 2y, x)$ and $f : \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}$ by $f(x, y) = 2x + y$.

  1. Compute $T^t(f)$.
  2. Compute $[T]_\beta$ and $[T^t]_{\beta^*}$ where $\beta$ is the standard basis for $\mathbb{R}^2$. Find a relation between them.

Solution. (1) By the definition of the transpose, $T^t(f) = f \circ T$, so

$$T^t(f)(x,y) = f(T(x,y)) = f(3x+2y, x) = 2(3x+2y)+x = 7x+4y.$$

Hence $T^t(f)(x,y) = 7x+4y$.

(2) Let $\beta = \{e_1,e_2\}$ be the standard basis. Since $T(e_1)=T(1,0)=(3,1)$ and $T(e_2)=T(0,1)=(2,0)$,

$$[T]_\beta = \begin{pmatrix} 3 & 2 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}.$$

Let $\beta^* = \{e_1^*,e_2^*\}$ be the standard dual basis, so $e_1^*(x,y)=x$ and $e_2^*(x,y)=y$. Then

$$(T^t(e_1^*))(x,y) = e_1^*(3x+2y,x) = 3x+2y = 3e_1^*(x,y)+2e_2^*(x,y),$$

$$(T^t(e_2^*))(x,y) = e_2^*(3x+2y,x) = x = e_1^*(x,y),$$

so $T^t(e_1^*) = 3e_1^*+2e_2^*$ and $T^t(e_2^*) = e_1^*$. Hence

$$[T^t]_{\beta^*} = \begin{pmatrix} 3 & 1 \\ 2 & 0 \end{pmatrix}.$$

Since $([T]_\beta)^t = \begin{pmatrix} 3 & 1 \\ 2 & 0 \end{pmatrix}$, we confirm that

$$[T^t]_{\beta^*} = ([T]_\beta)^t.$$

EX 2.1 이중쌍대공간으로의 표준사상
한국어

문제. $V$를 유한차원 벡터공간이라 하고 $\beta$를 그 기저라 하자. $\psi(x)(f) = f(x)$로 정의된 $\psi : V \to V^{**}$를 생각하자. $\psi(\beta) = \beta^{**}$임을 증명하라.

증명. $\dim V = n$이라 하고 $\beta = \{v_1,\ldots,v_n\}$, $\beta^* = \{f_1,\ldots,f_n\}$을 그 쌍대기저라 하자. $V$가 유한차원이므로 $V^*$도 유한차원이고 $\beta^*$는 $V^*$의 기저이며, 따라서 $\beta^*$ 역시 쌍대기저 $\beta^{**} = \{f_1^*,\ldots,f_n^*\} \subseteq V^{**}$를 가진다. 이때 $\beta^{**}$는 $f_i^*(f_j) = \delta_{ij}$ $(1 \leq i,j \leq n)$로 유일하게 특정된다.

$\psi(\beta) = \{\psi(v_1),\ldots,\psi(v_n)\}$이 $\beta^{**}$와 같음을 보이려면, 각 $i$에 대하여 $\psi(v_i)$가 $f_i^*$의 정의 관계식을 만족함을 보이면 충분하다. 임의의 $j=1,\ldots,n$에 대하여 $\psi$의 정의에 의해

$$\psi(v_i)(f_j) = f_j(v_i) = \delta_{ji} = \delta_{ij}$$

이다. (두 번째 등호는 $\beta^*$가 $\beta$의 쌍대기저라는 사실, 즉 $f_j(v_i)=\delta_{ji}$에서 나온다.) 이는 바로 $f_i^*$가 만족해야 하는 관계식과 일치하고, 쌍대기저는 이 관계식으로 유일하게 결정되므로

$$\psi(v_i) = f_i^* \quad (i=1,\ldots,n)$$

이다. 따라서

$$\psi(\beta) = \{\psi(v_1),\ldots,\psi(v_n)\} = \{f_1^*,\ldots,f_n^*\} = \beta^{**}$$

이다.

$\square$
English

Problem. Let $V$ be a finite dimensional vector space and let $\beta$ be its basis. Consider $\psi : V \to V^{**}$ defined by $\psi(x)(f) = f(x)$. Show that $\psi(\beta) = \beta^{**}$.

Proof. Let $\dim V = n$ and let $\beta = \{v_1,\ldots,v_n\}$ with dual basis $\beta^* = \{f_1,\ldots,f_n\}$. Since $V$ is finite-dimensional, $V^*$ is finite-dimensional as well and $\beta^*$ is a basis for $V^*$, so $\beta^*$ in turn has a dual basis $\beta^{**} = \{f_1^*,\ldots,f_n^*\} \subseteq V^{**}$, uniquely characterized by $f_i^*(f_j) = \delta_{ij}$ $(1 \leq i,j \leq n)$.

To show $\psi(\beta) = \{\psi(v_1),\ldots,\psi(v_n)\}$ equals $\beta^{**}$, it suffices to show that $\psi(v_i)$ satisfies the defining relation of $f_i^*$ for each $i$. For any $j=1,\ldots,n$, by the definition of $\psi$,

$$\psi(v_i)(f_j) = f_j(v_i) = \delta_{ji} = \delta_{ij}.$$

(The second equality holds because $\beta^*$ is the dual basis of $\beta$, i.e., $f_j(v_i)=\delta_{ji}$.) This is exactly the relation that $f_i^*$ must satisfy, and since a dual basis is uniquely determined by this relation,

$$\psi(v_i) = f_i^* \quad (i=1,\ldots,n).$$

Therefore

$$\psi(\beta) = \{\psi(v_1),\ldots,\psi(v_n)\} = \{f_1^*,\ldots,f_n^*\} = \beta^{**}.$$

$\square$

심화 문제 · Problems

PR 1 부분집합의 소멸자
한국어

문제. $V$를 $F$ 위의 유한차원 벡터공간이라 하자. $V$의 부분집합 $S$에 대하여, $S$의 소멸자(annihilator)는 다음과 같이 정의된다.

$$S^\perp = \{f \in V^* : f(x) = 0 \text{ for all } x \in S\}.$$

  1. $S^\perp$가 $V^*$의 부분공간임을 증명하라.
  2. $(S^\perp)^\perp$가 $\operatorname{span}(S)$와 자연스럽게 동일시됨을 증명하라.
  3. 부분공간 $W_1, W_2$에 대하여, $W_1 = W_2$일 필요충분조건은 $W_1^\perp = W_2^\perp$임을 증명하라.
  4. 부분공간 $W_1, W_2$에 대하여, $(W_1 + W_2)^\perp = W_1^\perp \cap W_2^\perp$임을 증명하라.
  5. $V$의 부분공간 $W$에 대하여, $\dim(W) + \dim(W^\perp) = \dim(V)$임을 증명하라.
English

Problem. Let $V$ be a finite-dimensional vector space over $F$. For a subset $S$ of $V$, the annihilator of $S$ is defined by

$$S^\perp = \{f \in V^* : f(x) = 0 \text{ for all } x \in S\}.$$

  1. Prove that $S^\perp$ is a subspace of $V^*$.
  2. Prove that $(S^\perp)^\perp$ is naturally identified with $\operatorname{span}(S)$.
  3. For subspaces $W_1, W_2$, prove that $W_1 = W_2$ if and only if $W_1^\perp = W_2^\perp$.
  4. For subspaces $W_1, W_2$, prove that $(W_1 + W_2)^\perp = W_1^\perp \cap W_2^\perp$.
  5. For a subspace $W$ of $V$, prove that $\dim(W) + \dim(W^\perp) = \dim(V)$.
PR 2 전치사상의 영공간과 계수
한국어

문제. $V, W$가 $F$ 위의 유한차원 벡터공간이고 $T : V \to W$가 선형변환이라 하자. 다음을 증명하라.

  1. $\operatorname{Ker}(T^t) = (\operatorname{Im}(T))^\perp$
  2. $\operatorname{rank}(T) = \operatorname{rank}(T^t)$
English

Problem. Let $T : V \to W$ be a linear transform where $V, W$ are finite-dimensional vector spaces over $F$. Prove the following.

  1. $\operatorname{Ker}(T^t) = (\operatorname{Im}(T))^\perp$
  2. $\operatorname{rank}(T) = \operatorname{rank}(T^t)$
PR 3 전치사상과 전사·단사
한국어

문제. $V, W$가 $F$ 위의 영이 아닌 유한차원 벡터공간이고 $T : V \to W$가 선형변환이라 하자. 다음을 증명하라.

  1. $T$가 전사일 필요충분조건은 $T^t$가 단사인 것이다.
  2. $T$가 단사일 필요충분조건은 $T^t$가 전사인 것이다.
English

Problem. Let $T : V \to W$ be a linear transform where $V, W$ are nonzero finite-dimensional vector spaces over $F$. Prove the following.

  1. $T$ is surjective if and only if $T^t$ is injective.
  2. $T$ is injective if and only if $T^t$ is surjective.
PR 4 불변 부분공간과 전치사상
한국어

문제. $\dim V < \infty$이고 $T : V \to V$가 선형변환이며 $W$가 $V$의 부분공간이라 하자. $W$가 $T$-불변 부분공간일 필요충분조건은 $W^\perp$가 $T^t$-불변 부분공간인 것임을 증명하라.

English

Problem. Let $T : V \to V$ be a linear transform where $\dim V < \infty$ and let $W$ be a subspace of $V$. Prove that $W$ is $T$-invariant if and only if $W^\perp$ is $T^t$-invariant.