線型写像の表現行列とその例

定義

ベクトル空間 VVWW の基底をそれぞれ {v1,,vn}\{ v_1 , \cdots , v_n \}{w1,,wm}\{ w_1 , \cdots , w_m \} とする。

ベクトル空間の線型写像 f:VWf : V \to W について {f(v1)=a11w1+a21w2++am1wmf(v2)=a12w1+a22w2++am2wm  f(vm)=a1nw1+a2nw2++amnwm \begin{cases} f(v_1) = a_{11} w_1 + a_{21} w_2 + \cdots + a_{m1} w_m\\ f(v_2) = a_{12} w_1 + a_{22} w_2 + \cdots + a_{m2} w_m\\ \; \vdots\\ f(v_m) = a_{1n} w_1 + a_{2n} w_2 + \cdots + a_{mn} w_m \end{cases} と表されたとする。この係数を並べた行列 (a11a12a1na21a22a2nam1am2amn) \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{pmatrix} {v1,,vn}\{ v_1 , \cdots , v_n \}{w1,,wm}\{ w_1 , \cdots , w_m \} による線型写像の表現行列という。

つまり表現行列とは, (f(v1)f(vn))=(w1wm)A \begin{pmatrix} f(v_1) & \cdots & f(v_n) \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} w_1 & \cdots & w_m \end{pmatrix} A と表すことができる行列 AA のことである。

線型代数において非常に重要な概念である表現行列を解説します。

※ 表記について,行と列の向きを気を付けましょう。演習をしているとき,しばしば表現行列が転置になっていることがあります。

行列倍する写像(一次変換)

行列 AAA=(a11a12a1na21a22a2nam1am2amn) A = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{pmatrix} とおきます。

f:RnRmf : \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^mvRnv \in \mathbb{R}^n に対して f(v)=Av f(v) = Av と定義します。(ただの行列倍写像)

この写像の {e1(n),,en(n)}\left\{ e_{1}^{(n)} ,\cdots , e_{n}^{(n)} \right\}{e1(m),,em(m)}\left\{ e_{1}^{(m)} ,\cdots , e_{m}^{(m)} \right\} による表現行列を求めましょう。

※ ただし ei(j)e_{i}^{(j)}ii 番目だけが 11 でその他が 00jj 次元ベクトルとします。

計算

例えば f(e1(n))=A(100)=(a11a21am1)=a11(100)++am1(001)=a11e1(m)++am1em(m)\begin{aligned} f \left( e_{1}^{(n)} \right) &= A \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a_{11} \\ a_{21} \\ \vdots \\ a_{m1} \end{pmatrix} \\ &= a_{11} \begin{pmatrix} 1\\0\\ \vdots\\ 0 \end{pmatrix} + \cdots + a_{m1} \begin{pmatrix} 0 \\ \vdots \\ 0\\ 1 \end{pmatrix}\\ &= a_{11} e_{1}^{(m)} + \cdots + a_{m1} e_{m}^{(m)} \end{aligned} となる。同じように計算すると {f(e1(n))=a11e1(m)++am1em(m)f(e2(n))=a12e1(m)++am2em(m)  f(en(n))=a1ne1(m)++amnem(m) \begin{cases} f \left( e_{1}^{(n)} \right) = a_{11} e_{1}^{(m)} + \cdots + a_{m1} e_{m}^{(m)}\\ f \left( e_{2}^{(n)} \right) = a_{12} e_{1}^{(m)} + \cdots + a_{m2} e_{m}^{(m)}\\ \; \vdots\\ f \left( e_{n}^{(n)} \right) = a_{1n} e_{1}^{(m)} + \cdots + a_{mn} e_{m}^{(m)} \end{cases} である。

よって表現行列は A=(a11a12a1na21a22a2nam1am2amn) A = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{pmatrix} であり,元の行列 AA と一致する。

多項式から成るベクトル空間

VV を2次以下の XX の多項式からなるベクトル空間とします。

f:VVf: V \to VϕdϕdX\phi \mapsto \dfrac{d\phi}{dX} と定義します。

この線型写像の表現行列をいくつかのパターンで計算してみましょう。

パターン1

基底 {1,X,X2}\{ 1,X,X^2 \} から {1,X,X2}\{ 1,X,X^2 \} の場合

f(1)=0=01+0X+0X2f(X)=1=11+0X+0X2f(X2)=2X=01+2X+0X2\begin{alignedat}{3} f(1) &=& 0 &= 0 \cdot 1 + 0 \cdot X + 0 \cdot X^2\\ f(X) &=& 1 &= 1 \cdot 1 + 0 \cdot X + 0 \cdot X^2\\ f(X^2) &=& 2X &= 0 \cdot 1 + 2 \cdot X + 0 \cdot X^2 \end{alignedat} より表現行列は (010002000) \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 2\\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix} となります。

パターン2

基底 {1,1+X,1+X+X2}\{ 1,1+X,1+X+X^2 \} から {1,X,X2}\{ 1,X,X^2 \} の場合

f(1)=0=01+0X+0X2f(1+X)=1=11+0X+0X2f(1+X+X2)=1+2X=11+2X+0X2\begin{alignedat}{3} f(1) &=& 0 &= 0 \cdot 1 + 0 \cdot X + 0 \cdot X^2\\ f(1+X) &=& 1 &= 1 \cdot 1 + 0 \cdot X + 0 \cdot X^2\\ f(1+X+X^2) &=& 1+2X &= 1 \cdot 1 + 2 \cdot X + 0 \cdot X^2 \end{alignedat} より表現行列は (011002000) \begin{pmatrix} 0 & 1 & 1\\ 0 & 0 & 2\\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix} となります。

例題

ここまでの例を踏まえて問題を解いてみましょう。

例題

VV を3次以下の実数係数 xx 変数多項式からなるベクトル空間とする。

ϕ:VV\phi : V \to Vϕ(f)=f(x)+x3f(0) \phi (f) = f'(x) + x^3 f(0) と定める。

{1,x,x2,x3}\{ 1,x,x^2,x^3 \} から {1,x,x2,x3}\{ 1,x,x^2,x^3 \} による ϕ\phi の表現行列を求めよ。

解答

ϕ(1)=0+x3=x3ϕ(x)=1+0=1ϕ(x2)=2x+0=2xϕ(x3)=3x2+0=3x2\begin{aligned} \phi (1) &= 0 + x^3 = x^3\\ \phi (x) &= 1 + 0 = 1\\ \phi (x^2) &= 2x + 0 = 2x\\ \phi (x^3) &= 3x^2 + 0 = 3x^2\\ \end{aligned} より表現行列は (0100002000031000) \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 & 0\\ 0 & 0 & 2 & 0\\ 0 & 0 & 0 & 3\\ 1 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}

※ 余談ですが,対角化をうまく用いると表現行列が対角行列になる基底を求めることができます。

表現行列のポイント

表現行列は 基底の取り方によって異なる ことがポイントです。

基底の変換行列

ベクトル空間 VV について線型写像 f:VVf: V \to V を,恒等写像 f(v)=vf (v) = v とする。

2つの基底 {v1,,vn}\{ v_1' , \cdots , v_n' \}{v1,,vn}\{ v_1 , \cdots , v_n \} による f=idVf = \mathrm{id}_V の表現行列を基底の変換行列という。

例1

基底 {e1,e2,,en}\{ e_1 , e_2 , \cdots , e_n \} から基底 {e1,e2,,en}\{ e_1 ,e_2 , \cdots , e_n \} への基底の変換行列は当然単位行列です。

例2

基底 {e1,e2,,en}\{ e_1 , e_2 , \cdots , e_n \} から基底 {e2,e1,,en}\{ e_2 , e_1 , \cdots , e_n \} への基底の変換行列は (0100100000100001) \begin{pmatrix} 0&1&0 &\cdots &0\\ 1&0&0& \cdots &0\\ 0&0& 1 & &\vdots\\ \vdots & \vdots &&\ddots & 0\\ 0 & 0&\cdots & 0 &1 \end{pmatrix} となります。

例3

例題の表現行列は基底の変換行列になっています。

基底の変換行列のランク

定理

VVnn 次元ベクトル空間とする。VV における任意の基底の変換行列のランクは nn である。

証明

2つの基底 {v1,,vn}\{ v_1' , \cdots , v_n' \}{v1,,vn}\{ v_1 , \cdots , v_n \} を任意に取り,それらによる基底の変換行列を A=(aij)A = (a_{ij}) とおく。

AA のランクが nn 未満であると仮定する。

AAnn 本の列ベクトル {(a11a21an1),(a12a22an2),,(a1na2nann)} \left\{ \begin{pmatrix} a_{11} \\ a_{21} \\ \vdots \\ a_{n1} \end{pmatrix}, \begin{pmatrix} a_{12} \\ a_{22} \\ \vdots \\ a_{n2} \end{pmatrix}, \cdots , \begin{pmatrix} a_{1n} \\ a_{2n} \\ \vdots \\ a_{nn} \end{pmatrix} \right\} だとみなすと,ランクが nn 未満であることから,この nn 本は線型従属である。 ()\cdots \ (\ast)

定義より {v1=a11v1+a12v2++a1nvnv2=a21v1+a22v2++a2nvnvn=an1v1+an2v2++annvn \begin{cases} v_1' = a_{11} v_1 + a_{12} v_2 + \cdots + a_{1n} v_n\\ v_2' = a_{21} v_1 + a_{22} v_2 + \cdots + a_{2n} v_n\\ \: \vdots\\ v_n' = a_{n1} v_1 + a_{n2} v_2 + \cdots + a_{nn} v_n \end{cases} と表されるが,()(\ast) より {v1,,vn}\{ {v'}_1 , \cdots , {v'}_n \} は線型従属になる。

これは {v1,,vn}\{ {v'}_1 , \cdots , {v'}_n \} が基底であることと反する。よって,AA のランクは nn である。

順序付き基底

このように同じ基底でも順番によって表現行列が異なることが分かります。そのため,しばしば基底の順番まで固定して順序付き基底と呼ぶことがあります。

表現行列の掛け算

定理

V,W,XV,W,X をベクトル空間,基底を順に {v1,,vn}\{ v_1,\cdots, v_n \}{w1,,wm}\{ w_1 ,\cdots , w_m\}{x1,,xl}\{ x_1 , \cdots , x_l \} とする。

f:VWf: V \to Wg:WXg : W \to X を線型写像とする。

ff{v1,,vn}\{ v_1 , \cdots , v_n \}{w1,,wm}\{ w_1 , \cdots , w_m \} による表現行列を A=(aij)A = (a_{ij})gg{w1,,wm}\{ w_1 , \cdots , w_m \}{x1,,xl}\{ x_1 , \cdots , x_l \} による表現行列を B=(bij)B = (b_{ij}) とする。

このとき gfg \circ f {v1,,vn}\{ v_1 , \cdots , v_n \}{x1,,xl}\{ x_1 , \cdots , x_l \} による表現行列は BABA となる。

証明

gf(vi)=g(a1iw1++ami)=k=1makig(wk)=k=1maki(b1kx1++blkxl)=k=1mj=1lakibjkxj\begin{aligned} &g \circ f (v_i)\\ &= g (a_{1i} w_1 + \cdots + a_{mi})\\ &= \sum_{k=1}^m a_{ki} g(w_k)\\ &= \sum_{k=1}^m a_{ki} (b_{1k}x_1 + \cdots + b_{lk} x_l)\\ &= \sum_{k=1}^m \sum_{j=1}^l a_{ki} b_{jk} x_j \end{aligned} であるため,表現行列は BABA である。

線型写像のランク

例2の2つの行列は,形こそ違うものの,一番下の行が 00 であることは同じでした。実がこれは偶然ではありません。

定理

表現行列のランクは基底の取り方に寄らずに一定である。

行列のランク(rank)の8通りの同値な定義・性質

証明

f:VWf : V \to W について

  • AA を基底 {v1,,vn}\{ v_1 , \cdots , v_n \}{w1,,wm}\{ w_1 , \cdots , w_m \} に対する ff の表現行列とする。
  • BB を基底 {v1,,vn}\{ v_1' , \cdots , v_n' \}{w1,,wm}\{ w_1' , \cdots , w_m' \} に対する ff の表現行列とする。

PP{v1,,vn}\{ v_1 , \cdots , v_n \} から {v1,,vn}\{ v_1' , \cdots , v_n' \} への基底の変換行列,QQ{w1,,wm}\{ w_1 , \cdots , w_m \} から {w1,,wm}\{ w_1' , \cdots , w_m' \} への基底の変換行列とする。

このとき B=Q1AP B = Q^{-1}AP と表される。

基底の変換行列はランクが nn であるため rankA=rankB\mathrm{rank} A = \mathrm{rank} B となる。

対角化は表現行列の理論の応用といえます。これについてはまた。