한-바나흐 확장 정리
📂바나흐공간 한-바나흐 확장 정리 정리 ( X , ∥ ⋅ ∥ ) (X, \left\| \cdot \right\|) ( X , ∥ ⋅ ∥ ) 를 놈 공간 이라고 하자. Y ⊂ X Y \subset X Y ⊂ X 라고 하자. 그리고 Y Y Y 의 선형 범함수 y ∗ ∈ Y ∗ y^{\ast} \in Y^{\ast} y ∗ ∈ Y ∗ 가 주어졌다고 하자. 그러면 아래의 식을 만족하는 X X X 의 선형 범함수 x ∗ ∈ X ∗ x^{\ast} \in X^{\ast} x ∗ ∈ X ∗ 가 존재한다.
x ∗ ( y ) = y ∗ ( y ) , ∀ y ∈ Y
\begin{equation}
x^{\ast}(y)=y^{\ast}(y),\quad \forall y \in Y
\end{equation}
x ∗ ( y ) = y ∗ ( y ) , ∀ y ∈ Y
∥ x ∗ ∥ X ∗ = ∥ y ∗ ∥ Y ∗
\begin{equation}
\| x^{\ast}\|_{X^{\ast}} = \| y^{\ast}\|_{Y^{\ast}}
\end{equation}
∥ x ∗ ∥ X ∗ = ∥ y ∗ ∥ Y ∗
설명 간단히 말하자면 부분 공간 의 듀얼 을 전체 공간의 듀얼로 확장할 수 있다는 말이다. 다시 말해 부분 공간의 모든 선형 범함수는 자신과 함숫값, 놈이 같은 전체 공간의 선형 범함수를 짝으로 가진다. 또한 놈 공간 X X X 를 C \mathbb{ C} C -벡터공간 이라고 취급하자.
보조 정리: 세미 놈에 대한 한-바나흐 정리
X X X 는 C \mathbb{C} C -벡터 공간이고 Y ⊂ X Y \subset X Y ⊂ X 라고 하자. p : X → R p : X \to \mathbb{ R} p : X → R 를 X X X 의 세미 놈 이라고 하자. 그리고 y ∗ : Y → C y^{\ast} : Y \to \mathbb{ C} y ∗ : Y → C 가 아래의 조건을 만족하는 Y Y Y 의 선형 범함수라고 가정하자.
∣ y ∗ ( y ) ∣ ≤ p ( y ) , ∀ y ∈ Y
| y^{\ast}(y) | \le p(y),\quad \forall y\in Y
∣ y ∗ ( y ) ∣ ≤ p ( y ) , ∀ y ∈ Y
그러면 아래의 조건을 만족하는 X X X 의 선형 범함수 x ∗ : X → C x^{\ast} : X \to \mathbb{C} x ∗ : X → C 가 존재한다.
x ∗ ( y ) = y ∗ ( y ) , ∀ y ∈ Y
x^{\ast}(y)=y^{\ast}(y),\quad \forall y \in Y
x ∗ ( y ) = y ∗ ( y ) , ∀ y ∈ Y
∣ x ∗ ( x ) ∣ ≤ p ( x ) , ∀ x ∈ X
| x^{\ast}(x) | \le p(x),\quad \forall x \in X
∣ x ∗ ( x ) ∣ ≤ p ( x ) , ∀ x ∈ X
증명 X X X 와 Y Y Y 의 놈을 ∥ ⋅ ∥ \left\| \cdot \right\| ∥ ⋅ ∥ , X ∗ X^{\ast} X ∗ 의 놈을 ∥ ⋅ ∥ X ∗ \left\| \cdot \right\|_{X^{\ast}} ∥ ⋅ ∥ X ∗ , Y ∗ Y^{\ast} Y ∗ 의 놈을 ∥ ⋅ ∥ Y ∗ \left\| \cdot \right\|_{Y^{\ast}} ∥ ⋅ ∥ Y ∗ 와 같이 나타내자. p : X → R p : X \to \mathbb{R} p : X → R 가 아래와 같이 정의된 함수라고 하자.
p ( x ) = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x ∥ X , x ∈ X
p(x)=\|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x \|_{X},\quad x\in X
p ( x ) = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x ∥ X , x ∈ X
그러면 p p p 는 준선형 임을 보일 수 있다 . 정의에 의해 0 ≤ p 0 \le p 0 ≤ p 이므로 p p p 는 세미놈 이다. 또한 아래의 식이 성립한다.
y ∗ ( y ) ≤ ∣ y ∗ ( y ) ∣ = ∣ ∥ y ∥ 1 ∥ y ∥ y ∗ ( y ) ∣ = ∥ y ∥ ∣ y ∗ ( y ∥ y ∥ ) ∣ ≤ ∥ y ∥ ∥ y ∗ ∥ Y ∗ = p ( y )
\begin{align*}
y^{\ast}(y) \le & | y^{\ast}(y) |
\\ =&\ \left| \|y\| \frac{1}{\| y\|} y^{\ast}(y) \right|
\\ =&\ \|y\| \left| y^{\ast}\left( \frac{y}{\|y\|} \right) \right|
\\ \le & \|y\| \left\|y^{\ast}\right\|_{Y^{\ast}}
\\ =&\ p(y)
\end{align*}
y ∗ ( y ) ≤ = = ≤ = ∣ y ∗ ( y ) ∣ ∥ y ∥ ∥ y ∥ 1 y ∗ ( y ) ∥ y ∥ y ∗ ( ∥ y ∥ y ) ∥ y ∥ ∥ y ∗ ∥ Y ∗ p ( y )
세번째 줄에서 ∥ y ∥ \|y\| ∥ y ∥ 는 상수이므로 절댓값 밖으로 나올 수 있고, y ∗ y^{\ast} y ∗ 가 선형이므로 1 ∥ y ∥ \frac{1}{\|y\|} ∥ y ∥ 1 가 함수 안으로 들어갔다. 또한 네 번째 줄은 ∥ y ∥ y ∥ ∥ = 1 \left\| \frac{y}{\|y\|} \right\| =1 ∥ y ∥ y = 1 이고 듀얼의 놈 의 정의에 의해 ∥ y ∗ ∥ Y ∗ = sup ∥ y ∥ ≤ 1 y ∈ Y ∣ y ∗ ( y ) ∣ \| y^{\ast}\|_{Y^{\ast}}=\sup \limits_{\substack{ \|y\| \le 1 \\ y\in Y}} |y^{\ast}(y)| ∥ y ∗ ∥ Y ∗ = ∥ y ∥ ≤ 1 y ∈ Y sup ∣ y ∗ ( y ) ∣ 이므로 성립한다. 따라서 보조 정리를 쓸 수 있는 조건이 만족됐으므로 아래의 조건을 만족하는 X X X 의 선형 범함수 x ∗ : X → C x^{\ast} : X \to \mathbb{ C} x ∗ : X → C 가 존재한다.
x ∗ ( y ) = y ∗ ( y ) , ∀ y ∈ Y
x^{\ast}(y)=y^{\ast}(y), \quad \forall y \in Y
x ∗ ( y ) = y ∗ ( y ) , ∀ y ∈ Y
∣ x ∗ ( x ) ∣ ≤ p ( x ) , ∀ x ∈ X
\begin{equation}
| x^{\ast}(x) | \le p(x),\quad \forall x \in X
\end{equation}
∣ x ∗ ( x ) ∣ ≤ p ( x ) , ∀ x ∈ X
첫 번째 조건은 ( 1 ) (1) ( 1 ) 과 동치이다. ( 3 ) (3) ( 3 ) 에 의해
∣ x ∗ ( x ) ∣ ≤ p ( x ) = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x ∥
|x^{\ast}(x)| \le p(x) =\|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x\|
∣ x ∗ ( x ) ∣ ≤ p ( x ) = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x ∥
듀얼의 놈의 정의에 의해
∥ x ∗ ∥ X ∗ = sup ∥ x ∥ ≤ 1 x ∈ X ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x ∥ = ∥ y ∗ ∥ Y ∗
\|x^{\ast}\|_{X^{\ast}} = \sup \limits_{\substack{ \|x\| \le 1 \\ x\in X}}\|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x\| = \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}}
∥ x ∗ ∥ X ∗ = ∥ x ∥ ≤ 1 x ∈ X sup ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x ∥ = ∥ y ∗ ∥ Y ∗
이므로 ( 2 ) (2) ( 2 ) 의 조건을 만족한다.
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따름정리 1 X X X 가 놈 공간이고 x 0 ∈ X x_{0} \in X x 0 ∈ X 라고 하자. 그러면 아래의 조건을 만족하는 x ∗ ∈ X ∗ x^{\ast} \in X^{\ast} x ∗ ∈ X ∗ 가 존재한다.
∥ x ∗ ∥ X ∗ = 1 , x ∗ ( x 0 ) = ∥ x 0 ∥
\|x^{\ast}\|_{X^{\ast}} = 1,\quad x^{\ast}(x_{0}) = \| x_{0}\|
∥ x ∗ ∥ X ∗ = 1 , x ∗ ( x 0 ) = ∥ x 0 ∥
증명 Y = { λ ∣ λ x 0 ∈ R } Y=\left\{ \lambda | \lambda x_{0} \in \mathbb{ R}\right\} Y = { λ ∣ λ x 0 ∈ R } 이라고 하자. 그러면 Y Y Y 는 X X X 의 부분공간이 된다 . 이제 Y Y Y 의 선형 범함수 y ∗ : Y → R y^{\ast} : Y \to \mathbb{R} y ∗ : Y → R 을 아래와 같이 정의하자.
y ∗ ( y ) = y ∗ ( λ x 0 ) : = λ ∥ x 0 ∥ , y = λ x 0 ∈ Y
y^{\ast}(y)=y^{\ast} (\lambda x_{0}):=\lambda \|x_{0}\|,\quad y=\lambda x_{0}\in Y
y ∗ ( y ) = y ∗ ( λ x 0 ) := λ ∥ x 0 ∥ , y = λ x 0 ∈ Y
y ∗ y^{\ast} y ∗ 가 실제로 선형이 됨은 쉽게 확인할 수 있으므로 생략한다. y ∗ y^{\ast} y ∗ 의 정의에 의해
∣ y ∗ ( y ) ∣ = λ ∥ x 0 ∥ = ∥ λ x 0 ∥ = ∥ y ∥
| y^{\ast}(y) |=\lambda\|x_{0} \|=\|\lambda x_{0}\|=\| y\|
∣ y ∗ ( y ) ∣ = λ ∥ x 0 ∥ = ∥ λ x 0 ∥ = ∥ y ∥
듀얼의 놈의 정의에 의해 ∥ y ∗ ∥ Y ∗ = sup ∥ y ∥ ≤ 1 y ∈ Y ∣ y ∗ ( y ) ∣ \| y^{\ast}\|_{Y^{\ast}}=\sup \limits_{\substack{ \|y\| \le 1 \\ y\in Y}} |y^{\ast}(y)| ∥ y ∗ ∥ Y ∗ = ∥ y ∥ ≤ 1 y ∈ Y sup ∣ y ∗ ( y ) ∣ 이므로
∥ y ∗ ∥ Y ∗ = 1
\begin{equation}
\|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} = 1
\end{equation}
∥ y ∗ ∥ Y ∗ = 1
또한
y ∗ ( x 0 ) = ∥ x 0 ∥ (5)
y^{\ast}(x_{0})=\|x_{0}\| \tag{5}
y ∗ ( x 0 ) = ∥ x 0 ∥ ( 5 )
한-바나흐 확장 정리에 의해 주어진 y ∗ y^{\ast} y ∗ 에 대해 ∥ x ∗ ∥ X ∗ = 1 = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ \|x^{\ast}\|_{X^{\ast}} = 1 = \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} ∥ x ∗ ∥ X ∗ = 1 = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ 이고 x ∗ ( y ) = y ∗ ( y ) , ∀ y ∈ Y x^{\ast}(y)=y^{\ast}(y),\forall y \in Y x ∗ ( y ) = y ∗ ( y ) , ∀ y ∈ Y 를 만족하는 X X X 의 선형 범함수 x ∗ x^{\ast} x ∗ 가 존재한다. 이때 ( 4 ) (4) ( 4 ) , ( 5 ) (5) ( 5 ) 에 의해
∥ x ∗ ∥ X ∗ = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ = 1
\|x^{\ast}\|_{X^{\ast}} = \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} = 1
∥ x ∗ ∥ X ∗ = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ = 1
x ∗ ( x 0 ) = y ∗ ( x 0 ) = ∥ x 0 ∥
x^{\ast}(x_{0})=y^{\ast}(x_{0})=\| x_{0}\|
x ∗ ( x 0 ) = y ∗ ( x 0 ) = ∥ x 0 ∥
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2 X X X 는 C \mathbb{C} C -벡터 공간이고 Y ⊂ S Y \subset S Y ⊂ S 둘 다 X X X 의 부분공간이라고 하자. 만약 s ∈ S s \in S s ∈ S 가 d ( s , Y ) = δ > 0 d (s, Y) = \delta > 0 d ( s , Y ) = δ > 0 면 다음을 만족하는 x ∗ ∈ X ∗ x^{\ast} \in X^{\ast} x ∗ ∈ X ∗ 가 존재한다.
∥ x ∗ ∥ X ∗ ≤ 1
\left\| x^{\ast} \right\|_{X^{\ast}} \le 1
∥ x ∗ ∥ X ∗ ≤ 1
y ∗ ( s ) = y ∗ ( s ) = δ , s ∈ ( S ∖ Y ) x ∗ ( y ) = y ∗ ( y ) = 0 , y ∈ Y
\begin{align*}
y^{\ast} (s) =&\ y^{\ast} (s) = \delta, \quad s \in (S \setminus Y)
\\ x^{\ast} (y) =&\ y^{\ast} (y) = 0, \quad y \in Y
\end{align*}
y ∗ ( s ) = x ∗ ( y ) = y ∗ ( s ) = δ , s ∈ ( S ∖ Y ) y ∗ ( y ) = 0 , y ∈ Y
d ( s , Y ) d \left( s, Y \right) d ( s , Y ) 는 점 s s s 와 집합 Y Y Y 사이의 가장 가까운 거리, 즉 d ( s , Y ) : = inf y ∈ Y ∥ s − y ∥ d (s,Y) := \inf \limits_{y \in Y} \left\| s-y \right\| d ( s , Y ) := y ∈ Y inf ∥ s − y ∥ 를 나타낸다.
증명 S : = Y + C s = { y + λ s : y ∈ Y , λ ∈ C }
S := Y + \mathbb{C} s = \left\{ y + \lambda s : y \in Y , \lambda \in \mathbb{C} \right\}
S := Y + C s = { y + λ s : y ∈ Y , λ ∈ C }
이라고 하면 S ⊂ X S \subset X S ⊂ X 이다. 이에 대해 함수 y ∗ : S → C y^{\ast} : S \to \mathbb{C} y ∗ : S → C 를
y ∗ ( y + λ s ) : = λ δ
y^{\ast} \left( y + \lambda s \right) := \lambda \delta
y ∗ ( y + λ s ) := λ δ
와 같이 정의하면 y ∗ y^{\ast} y ∗ 는 당연히 선형성을 가진다. 이제 y ∗ y^{\ast} y ∗ 가 함수인지 확인하자. y 1 + λ 1 s = y 2 + λ 2 s y_{1} + \lambda_{1} s = y_{2} + \lambda_{2} s y 1 + λ 1 s = y 2 + λ 2 s 이라 두고 λ 1 ≠ λ 2 \lambda_{1} \ne \lambda_{2} λ 1 = λ 2 라 가정하면 y 1 − y 2 = ( λ 2 − λ 2 ) s y_{1} - y_{2} = \left( \lambda_{2} - \lambda_{2} \right) s y 1 − y 2 = ( λ 2 − λ 2 ) s 이므로 s = 1 λ 2 − λ 1 ( y 1 − y 2 ) \displaystyle s = {{ 1 } \over { \lambda_{2} - \lambda_{1} }} \left( y_{1} - y_{2} \right) s = λ 2 − λ 1 1 ( y 1 − y 2 ) 이고, Y Y Y 는 벡터 공간이므로 덧셈에 대해 닫혀 있어 s ∈ Y s \in Y s ∈ Y 여야한다. 그러나 이는 d ( s , Y ) > 0 d (s, Y) > 0 d ( s , Y ) > 0 에 모순이므로 λ 1 = λ 2 \lambda_{1} = \lambda_{2} λ 1 = λ 2 이어야하고,
y ∗ ( y 1 + λ 1 s ) = λ 1 δ = λ 2 δ = y ∗ ( y 2 + λ 1 s )
y^{\ast} \left( y_{1} + \lambda_{1} s \right) = \lambda_{1} \delta = \lambda_{2} \delta = y^{\ast} \left( y_{2} + \lambda_{1} s \right)
y ∗ ( y 1 + λ 1 s ) = λ 1 δ = λ 2 δ = y ∗ ( y 2 + λ 1 s )
이므로 y ∗ y^{\ast} y ∗ 는 함수로써 잘 정의된다. 모든 y + λ s ∈ S y + \lambda s \in S y + λ s ∈ S 에 대해
∣ y ∗ ( y + λ s ) ∣ = ∣ λ δ ∣ = ∣ λ ∣ d ( s , Y ) = ∣ λ ∣ inf y ∈ Y ∥ s − y ∥ = ∥ s − λ y ∥ ≤ ∥ y + λ s ∥
\begin{align*}
\left| y^{\ast} (y + \lambda s) \right| =&\ \left| \lambda \delta \right|
\\ =&\ \left| \lambda \right| d (s,Y)
\\ =&\ \left| \lambda \right| \inf_{y \in Y} \left\| s-y \right\|
\\ =&\ \left\| s- \lambda y \right\|
\\ \le& \left\| y + \lambda s \right\|
\end{align*}
∣ y ∗ ( y + λ s ) ∣ = = = = ≤ ∣ λ δ ∣ ∣ λ ∣ d ( s , Y ) ∣ λ ∣ y ∈ Y inf ∥ s − y ∥ ∥ s − λ y ∥ ∥ y + λ s ∥
이므로 y ∗ y^{\ast} y ∗ 는 유계고, 특히 ∥ y ∗ ∥ ≤ 1 \left\| y^{\ast} \right\| \le 1 ∥ y ∗ ∥ ≤ 1 이다. y ∗ : S → C y^{\ast} : S \to \mathbb{C} y ∗ : S → C 가 유계 선형 함수이므로 y ∗ ∈ Y ∗ y^{\ast} \in Y^{\ast} y ∗ ∈ Y ∗ 며, 한-바나흐 정리에 의해 모든 s ∈ S s \in S s ∈ S 에 대해 x ∗ ( s ) = y ∗ ( s ) x^{\ast}(s) = y^{\ast}(s) x ∗ ( s ) = y ∗ ( s ) 을 만족하게끔 존재하는 x ∗ ∈ X ∗ x^{\ast} \in X^{\ast} x ∗ ∈ X ∗ 는 ∥ x ∗ ∥ X ∗ ≤ 1 \left\| x^{\ast} \right\|_{X^{\ast}} \le 1 ∥ x ∗ ∥ X ∗ ≤ 1 을 만족한다. 한편 y ∗ y^{\ast} y ∗ 의 정의에서 λ = 0 \lambda = 0 λ = 0 을 대입하면 y ∗ ( y + 0 s ) = 0 y^{\ast} (y + 0 s) = 0 y ∗ ( y + 0 s ) = 0 이므로 모든 y ∈ Y y \in Y y ∈ Y 에 대해
y ∗ ( y ) = x ∗ ( y ) = 0
y^{\ast} (y ) = x^{\ast}(y) = 0
y ∗ ( y ) = x ∗ ( y ) = 0
또한 y ∗ y^{\ast} y ∗ 는 선형이므로
y ∗ ( s ) = y ∗ ( y ) + 1 y ∗ ( s ) = y ∗ ( y + 1 s ) = 1 δ
y^{\ast} (s) = y^{\ast} (y) + 1 y^{\ast} (s)= y^{\ast} (y + 1s) = 1 \delta
y ∗ ( s ) = y ∗ ( y ) + 1 y ∗ ( s ) = y ∗ ( y + 1 s ) = 1 δ
다시 말해, s ∈ ( S ∖ Y ) s \in (S \setminus Y) s ∈ ( S ∖ Y ) 에 대해
y ∗ ( s ) = x ∗ ( s ) = δ
y^{\ast} (s) = x^{\ast}(s) = \delta
y ∗ ( s ) = x ∗ ( s ) = δ
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부록 부록1 x 1 , x 2 ∈ X x_{1},x_{2} \in X x 1 , x 2 ∈ X 이고 λ ∈ C \lambda \in \mathbb{C} λ ∈ C 라고 하자. 그러면
p ( x 1 + x 2 ) = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x 1 + x 2 ∥ ≤ ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ( ∥ x 1 ∥ + ∥ x 2 ∥ ) = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x 1 ∥ + ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x 2 ∥ = p ( x 1 ) + p ( x 2 )
\begin{align*}
p(x_{1} + x_{2}) =&\ \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x_{1} + x_{2} \|
\\ \le & \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \big(\| x_{1}\| +\|x_{2}\| \big)
\\ =&\ \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x_{1}\| + \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x_{2}\|
\\ =&\ p(x_{1})+p(x_{2})
\end{align*}
p ( x 1 + x 2 ) = ≤ = = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x 1 + x 2 ∥ ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ( ∥ x 1 ∥ + ∥ x 2 ∥ ) ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x 1 ∥ + ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x 2 ∥ p ( x 1 ) + p ( x 2 )
p ( λ x 1 ) = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ λ x 1 ∥ = ∣ λ ∣ ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x 1 ∥ = ∣ λ ∣ p ( x 1 )
\begin{align*}
p(\lambda x_{1}) =&\ \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|\lambda x_{1} \|
\\ =&\ |\lambda | \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x_{1}\|
\\ =&\ | \lambda| p(x_{1})
\end{align*}
p ( λ x 1 ) = = = ∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ λ x 1 ∥ ∣ λ ∣∥ y ∗ ∥ Y ∗ ∥ x 1 ∥ ∣ λ ∣ p ( x 1 )
이므로 p p p 는 준선형이다.
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부록2 X X X 가 벡터공간이므로 X X X 의 원소에 상수를 곱한 값 또한 X X X 의 원소이다. 따라서 Y Y Y 는 X X X 의 부분집합이 된다. 부분집합 Y Y Y 가 부분공간이 되려면 덧셈과 상수배에 대해서 닫혀있음을 보이면 된다 .y 1 = λ 1 x 0 ∈ Y y_{1}=\lambda_{1}x_{0} \in Y y 1 = λ 1 x 0 ∈ Y , y 2 = λ 2 x 0 ∈ Y y_{2}=\lambda_2x_{0} \in Y y 2 = λ 2 x 0 ∈ Y , λ 1 , λ 2 , k ∈ R \lambda_{1}, \lambda_2, k \in \mathbb{R} λ 1 , λ 2 , k ∈ R 이고 λ 1 + λ 2 = λ 3 ∈ R \lambda_{1}+\lambda_2=\lambda_{3}\in \mathbb{R} λ 1 + λ 2 = λ 3 ∈ R , k λ 1 = λ 4 ∈ R k\lambda_{1}=\lambda_{4}\in \mathbb{ R} k λ 1 = λ 4 ∈ R 이라고 하자. 그러면
y 1 + y 2 = λ 1 x 0 + λ 2 x 0 = λ 3 x 0 ∈ Y
y_{1}+y_{2}=\lambda_{1} x_{0} + \lambda_2 x_{0}=\lambda_{3}x_{0}\in Y
y 1 + y 2 = λ 1 x 0 + λ 2 x 0 = λ 3 x 0 ∈ Y
k y 1 = k ( λ 1 x 0 ) = ( k λ 1 ) x 0 = λ 4 x 0 ∈ Y
ky_{1}=k(\lambda_{1}x_{0})=(k \lambda_{1})x_{0}=\lambda_{4} x_{0} \in Y
k y 1 = k ( λ 1 x 0 ) = ( k λ 1 ) x 0 = λ 4 x 0 ∈ Y
따라서 Y Y Y 는 X X X 의 부분공간이다.
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