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선형변환의 커널, 치역 📂선형대수

선형변환의 커널, 치역

정의1

T:VWT : V \to W선형변환이라 하자. TT0\mathbf{0}으로 매핑하는 VV의 원소들의 집합을 커널kernel 혹은 영 공간null space이라 하고 다음과 같이 표기한다.

ker(T)=N(T):={vV:T(v)=0} \text{ker}(T) = N(T) := \left\{ \mathbf{v} \in V : T( \mathbf{v} ) = \mathbf{0} \right\}

모든 vV\mathbf{v} \in VTT에 의한 상의 집합을 TT치역range 혹은 이미지라 하고 다음과 같이 표기한다.

R(T):={T(v):vV} R(T) := \left\{ T(\mathbf{v}) : \forall \mathbf{v} \in V \right\}

설명

T:VWT : V \to W가 선형변환이고 V,WV, W유한차원이면 TT는 사실상 행렬과 같고, N(T)N(T)TT를 나타내는 행렬의 영공간이다.

정리

T:VWT : V \to W를 선형변환이라고 하자. 그러면

  • (a) TT의 커널은 VV의 부분공간이다.
  • (b) TT의 치역은 WW의 부분공간이다.

증명

부분공간임을 보이려면 공집합이 아니고, 덧셈과 상수배에 대해서 닫혀있음을 보이면 된다.


(a)

TT가 선형변환이면 T(0)=0T(\mathbf{0})=\mathbf{0}이므로 N(T)N(T)는 공집합이 아니다. 이제 v1,v2N(T)\mathbf{v}_{1}, \mathbf{v}_{2} \in N(T)이고 kk를 임의의 상수라고 하자. 그러면 다음이 성립한다.

T(v1+v2)=T(v1)+T(v2)=0+0=0T(kv1)=kT(v1)=k0=0 \begin{align*} T( \mathbf{v}_{1} + \mathbf{v}_{2} ) &= T(\mathbf{v}_{1}) + T(\mathbf{v}_{2}) = \mathbf{0} + \mathbf{0} = \mathbf{0} \\ T( k\mathbf{v}_{1}) &= kT(\mathbf{v}_{1}) = k\mathbf{0} = \mathbf{0} \end{align*}

따라서 N(T)N(T)VV의 부분공간이다.

(b)

TT가 선형변환이면 T(0)=0T(\mathbf{0})=\mathbf{0}이므로 R(T)R(T)는 공집합이 아니다. 이제 w1,w2R(T)\mathbf{w}_{1}, \mathbf{w}_{2} \in R(T)이고 kk를 임의의 상수라고 하자. 그러면 다음을 만족하는 a,bV\mathbf{a}, \mathbf{b} \in V가 존재함을 보이면 된다.

T(a)=w1+w2andT(b)=kw1 T(\mathbf{a}) = \mathbf{w}_{1} + \mathbf{w}_{2} \quad \text{and} \quad T(\mathbf{b}) = k\mathbf{w}_{1}

그런데 w1,w2R(T)\mathbf{w}_{1}, \mathbf{w}_{2} \in R(T)라는 것은 다음을 만족하는 v1,v2V\mathbf{v}_{1}, \mathbf{v}_{2} \in V가 존재한다는 의미이다.

T(v1)=w1andT(v2)=w2 T(\mathbf{v}_{1}) = \mathbf{w}_{1} \quad \text{and} \quad T(\mathbf{v}_{2}) = \mathbf{w}_{2}

따라서 다음의 식이 성립한다.

w1+w2=T(v1)+T(v2)=T(v1+v2)=T(a)kw1=kT(v1)=T(kv1)=T(b) \begin{align*} \mathbf{w}_{1} + \mathbf{w}_{2} &= T(\mathbf{v}_{1}) + T(\mathbf{v}_{2}) = T(\mathbf{v}_{1} + \mathbf{v}_{2}) = T(\mathbf{a}) \\ k\mathbf{w}_{1} &= kT(\mathbf{v}_{1}) = T(k\mathbf{v}_{1})= T(\mathbf{b}) \end{align*}

따라서 R(T)R(T)WW의 부분공간이다.


  1. Howard Anton, Elementary Linear Algebra: Aplications Version (12th Edition, 2019), p455-456 ↩︎