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線形独立と線形従属 📂線形代数

線形独立と線形従属

定義1

S={v1,v2,,vr}S = \left\{ \mathbf{v}_{1}, \mathbf{v}_{2}, \dots, \mathbf{v}_{r} \right\}をベクター空間VVの空集合ではない部分集合としよう。定数k1,k2,,krk_{1}, k_{2}, \dots, k_{r}に対して、次の方程式

k1v1+k2v2++krvr=0 k_{1} \mathbf{v}_{1} + k_{2} \mathbf{v}_{2} + \dots + k_{r} \mathbf{v}_{r} = \mathbf{0}

は少なくとも一つの解

k1=0, k2=0, , kr=0 k_{1} = 0,\ k_{2} = 0,\ \dots,\ k_{r} = 0

を持つ。これを自明解という。自明解だけが唯一の解である場合、ベクターv1,v2,,vr\mathbf{v}_{1}, \mathbf{v}_{2}, \dots, \mathbf{v}_{r}線形独立と呼ばれる。自明解ではない解が少なくとも一つ存在する場合は、線形従属と言う。

説明

自明解とは、一見して分かる解で、そのためあまり価値がないとされる。なぜなら上記の定義の内容と同様に、00の場合が多いからだ。

この定義から次の定理がすぐに導き出される。

S={v1,v2,,vr}S = \left\{ \mathbf{v}_{1}, \mathbf{v}_{2}, \dots, \mathbf{v}_{r} \right\}をベクター空間VVの空集合ではない部分集合としよう。SSのどのベクターも他のベクターの線形組み合わせで表すことができない場合、線形独立だとされる。逆に、他のベクターの線形組み合わせで表せるベクターが少なくとも一つ存在する場合は、線形従属だとされる。

この定理の内容を考えると、「独立」と「従属」の命名がピンとくるだろう。教科書によっては、定義と定理が反対になっているものもある。

興味深いことに、脚注の参考文献「Elementary Linear Algebra」は、翻訳版がこの文章と同じように定義されていて、原著は反対に定義されている。個人的には、この文章のように定義する方がクリーンだと思う。それは、反対に定義する場合、要素が一つの集合に対して独立/従属を別途定義する必要があるからだ。定理の証明は下で紹介する。

もう少しかんたんに説明すると、異なる二つのベクターがある時、一つのベクターを増やしたり減らしたりしても、もう一つのベクターと同じにすることができない場合、それは独立だとされる。例えば、(1,0)(1,0)(0,1)(0,1)は、どんな定数を乗じても、つまり増やしたり減らしたりしても、互いに同じにすることができない。定義に合わせて書き直すと、

k1(1,0)+k2(0,1)=0 k_{1} (1,0) + k_{2} (0,1) = \mathbf{0}

二番目の項を移項すると、

k1(1,0)=k2(0,1) k_{1}(1,0) = - k_{2}(0,1)

再整理すると、

(k1,0)=(0,k2) (k_{1}, 0) = ( 0 , - k_{2})

となるため、上記の式を満たす解はk1=k2=0k_{1} = k_{2} = 0だけであるため、(1,0)(1,0)(0,1)(0,1)は線形独立である。これは定理として証明することができる内容である。

定理

(a) 零ベクターを含む有限集合は線形従属である。

(b) 一つのベクターv\mathbf{v}が線形独立であるための必要十分条件はv0\mathbf{v} \ne \mathbf{0}である。

(c) 異なる二つのベクターが線形独立であるための必要十分条件は、一つのベクターが他のベクターの定数倍で表すことができないことである。

(d) S={v1,v2,,vr}S=\left\{ \mathbf{v}_{1}, \mathbf{v}_{2}, \dots, \mathbf{v}_{r} \right\}を二つ以上のベクターを持つ集合としよう。SSが線形独立であるための必要十分条件は、SSのどのベクターも他のベクターの線形組み合わせで表すことができないことである。

(e) TST \subset Sとしよう。SSが線形独立であれば、TTも線形独立である。

(e') TST \subset Sとしよう。TTが線形従属であれば、SSも線形従属である。

証明

(a)

S={v1,v2,,vr,0}S=\left\{ \mathbf{v}_{1}, \mathbf{v}_{2}, \dots, \mathbf{v}_{r}, \mathbf{0} \right\}としよう。すると次の式が成り立つ。

0v1+0v2++0vr+10=0 0 \mathbf{v}_{1} + 0 \mathbf{v}_{2} + \dots + 0 \mathbf{v}_{r} + 1 \mathbf{0} = \mathbf{0}

したがって、定義によりSSは線形従属である。

(b)

**(a)**を要素が一つの集合に適用すると成立する。

(c)

()(\Longrightarrow)

v1,v2\mathbf{v}_{1}, \mathbf{v}_{2}が線形独立と仮定しよう。すると、

k1v1+k2v2=0 k_{1} \mathbf{v}_{1} + k_{2} \mathbf{v}_{2} = \mathbf{0}

この式を満たす解はk1=k2=0k_{1}=k_{2}=0だけであるため、v1=k2k1v2=kv2\mathbf{v}_{1} = -\frac{k_{2}}{k_{1}}\mathbf{v}_{2} = -k\mathbf{v}_{2}を満たす定数kkは存在しない。

()(\Longleftarrow)

v1\mathbf{v}_{1}v2\mathbf{v}_{2}の定数倍で表されないと仮定しよう。つまり、次の方程式

v1=k2v \mathbf{v}_{1} = k_{2}\mathbf{v}

を満たすk2k_{2}が存在しないとしよう。すると、

k1v1+k2v2=0 k_{1} \mathbf{v}_{1} + k_{2} \mathbf{v}_{2} = \mathbf{0}

この式を満たす解は自明解だけであるため、v1,v2\mathbf{v}_{1}, \mathbf{v}_{2}は線形独立である。

(d)

()(\Longrightarrow)

SSが線形独立と仮定しよう。

k1v1+k2v2++krvr=0 k_{1} \mathbf{v}_{1} + k_{2} \mathbf{v}_{2} + \dots + k_{r} \mathbf{v}_{r} = \mathbf{0}

この式を満たす解はk1=k2==kr=0k_{1}=k_{2}=\cdots=k_{r}=0だけであり、

v1=k2k1v2krk1vr \mathbf{v}_{1} = -\frac{k_{2}}{k_{1}}\mathbf{v}_{2} - \cdots - \frac{k_{r}}{k_{1}}\mathbf{v}_{r}

この式を満たす定数k2k1,,krk1\frac{k_{2}}{k_{1}}, \dots, \frac{k_{r}}{k_{1}}は存在しない。これはすべてのvi\mathbf{v}_{i}に当てはまるため、どのベクターも他のベクターの線形組み合わせで表すことができない。

()(\Longleftarrow)

どのベクターも他のベクターの線形組み合わせで表すことができないと仮定しよう。つまり、次の方程式

v1=k2v2++krvr \mathbf{v}_{1} = k_{2}\mathbf{v}_{2} + \cdots + k_{r}\mathbf{v}_{r}

を満たすk2,,krk_{2}, \dots, k_{r}が存在しないとしよう。すると、

k1v1+k2v2++krvr=0 k_{1}\mathbf{v}_{1} + k_{2}\mathbf{v}_{2} + \cdots + k_{r}\mathbf{v}_{r} = \mathbf{0}

この式を満たす解は自明解だけであるため、SSは線形独立である。

(e)

二つの集合TTSSが次のようであるとしよう。

T={v1, v2,,vr},S={v1,v2,,vr,vr+1,,vn} T = \left\{ \mathbf{v}_{1},\ \mathbf{v}_{2}, \dots, \mathbf{v}_{r} \right\},\quad S = \left\{ \mathbf{v}_{1}, \mathbf{v}_{2}, \dots, \mathbf{v}_{r}, \mathbf{v}_{r+1}, \dots, \mathbf{v}_{n} \right\}

TTSSの部分集合である。現在、SSが線形独立と仮定しよう。すると、

c1v1+c2v2++crvr+cr+1vr+1++cnvn=0 c_{1}\mathbf{v}_{1} + c_{2}\mathbf{v}_{2} + \cdots +c_{r} \mathbf{v}_{r} + c_{r+1} \mathbf{v}_{r+1} + \cdots + c_{n} \mathbf{v}_{n} = \mathbf{0}

この式を満たす解は自明解c1=c2==cr=cr+1==cn=0c_{1}=c_{2} = \cdots = c_{r} = c_{r+1} = \cdots = c_{n} = 0だけである。したがって、cr+1==cn=0c_{r+1} = \cdots = c_{n} = 0であるため、次の式が成り立つ。

c1v1+c2v2++crvr+cr+1vr+1++cnvn= 0    c1v1+c2v2++crvr+(0vr+1++0vn)= 0    c1v1+c2v2++crvr+0= 0    c1v1+c2v2++crvr= 0 \begin{align*} && c_{1}\mathbf{v}_{1} + c_{2}\mathbf{v}_{2} + \cdots +c_{r} \mathbf{v}_{r} + c_{r+1} \mathbf{v}_{r+1} + \cdots + c_{n} \mathbf{v}_{n} =&\ \mathbf{0} \\ \implies && c_{1}\mathbf{v}_{1} + c_{2}\mathbf{v}_{2} + \cdots +c_{r} \mathbf{v}_{r} + \left( 0\mathbf{v}_{r+1} + \cdots + 0 \mathbf{v}_{n} \right) =&\ \mathbf{0} \\ \implies && c_{1}\mathbf{v}_{1} + c_{2}\mathbf{v}_{2} + \cdots +c_{r} \mathbf{v}_{r} + \mathbf{0} =&\ \mathbf{0} \\ \implies && c_{1}\mathbf{v}_{1} + c_{2}\mathbf{v}_{2} + \cdots +c_{r} \mathbf{v}_{r} =&\ \mathbf{0} \end{align*}

しかし、この式はc1=c2==cr=0c_{1} = c_{2} = \cdots = c_{r} = 0の時にのみ成り立つため、TTは線形独立である。

(e')

**(e)**の対偶として成立する。


  1. Howard Anton, Chris Rorres, Anton Kaul, Elementary Linear Algebra: Applications Version(12th Edition). 2019, p228-229 ↩︎