logo

선형변환의 합성 📂선형대수

선형변환의 합성

정의1

선형변환 T1:VWT_{1} : V \to WT2:WZT_{2} : W \to Z가 주어졌다고 하자. 그러면 다음과 같이 정의되는 변환 T2T1T_{2} T_{1}T1T_{1}T2T_{2}합성composition of T2T_{2} with T1T_{1}이라 한다.

(T2T1)(x)=T2(T1(x))xV (T_{2} \circ T_{1})(\mathbf{x}) = T_{2}\left( T_{1}(\mathbf{x}) \right) \quad \mathbf{x} \in V

설명

선형변환의 합성은 기호를 생략하여 다음과 같이 나타내는 경우가 많다.

T2T1x=(T2T1)(x) T_{2}T_{1}\mathbf{x} = (T_{2} \circ T_{1}) (\mathbf{x})

유한차원에서 보면 이는 행렬곱과 본질적으로 같으므로 자연스러운 표기법이다.

성질1 2

두 선형변환 T1:VWT_{1} : V \to WT2:WZT_{2} : W \to Z가 주어졌다고 하자.

(a) T1T_{1}T2T_{2}의 합성 T2T1T_{2} T_{1}도 선형변환이다.

(b) T,U1,U2L(V)T, U_{1}, U_{2} \in \href{../3283}{L(V)}aRa \in \mathbb{R}에 대해서 다음이 성립한다.

T(U1+U2)=TU1+TU2and(U1+U2)T=U1T+U2TT(U1U2)=(T1)U2TI=IT=Ta(U1U2)=(aU1)U2=U1(aU2) T(U_{1} + U_{2}) = TU_{1} + TU_{2} \quad \text{and} \quad (U_{1} + U_{2})T = U_{1}T + U_{2}T \\[0.5em] T(U_{1}U_{2}) = (T_{1})U_{2} \\[0.5em] TI = IT = T \\[0.5em] a(U_{1}U_{2}) = (aU_{1})U_{2} = U_{1}(aU_{2})

T1,T2T_{1}, T_{2}가 일대일이면 다음이 성립한다.

(c) T2T1T_{2} T_{1}가 일대일이다.

(d) (T2T1)1=T11T21(T_{2} T_{1})^{-1} = T_{1}^{-1} T_{2}^{-1}

(e) V,W,ZV, W, Z를 유한차원 벡터공간, α,β,γ\alpha, \beta, \gamma를 각각의 순서기저라고 하자. 그리고 T:VWT : V \to W, U:WZU : W \to Z를 선형변환이라고 하자. 그러면,

[UT]αγ=[U]βγ[T]αβ [UT]_{\alpha}^{\gamma} = [U]_{\beta}^{\gamma}[T]_{\alpha}^{\beta}

[T]αβ[T]_{\alpha}^{\beta}TT행렬표현이다.

증명

(a)

x1,x2V\mathbf{x}_{1}, \mathbf{x}_{2} \in V이고 kk를 임의의 상수라고 하자. 그러면 T1,T2T_{1}, T_{2}가 선형이므로 다음이 성립한다.

(T2T1)(x1+kx2)=T2(T1(x1+kx2))=T2(T1(x1)+kT1(x2))=T2(T1(x1))+kT2(T1(x2))=(T2T1)(x1)+k(T2T1)(x2) \begin{align*} (T_{2} T_{1})(\mathbf{x}_{1} + k \mathbf{x}_{2}) &= T_{2} \left( T_{1} \left( \mathbf{x}_{1} + k \mathbf{x}_{2} \right) \right) \\ &= T_{2} \left( T_{1} ( \mathbf{x}_{1} ) + k T_{1} ( \mathbf{x}_{2} ) \right) \\ &= T_{2} \left( T_{1} ( \mathbf{x}_{1} ) \right) + k T_{2}\left( T_{1} ( \mathbf{x}_{2} ) \right) \\ &= (T_{2} T_{1}) ( \mathbf{x}_{1} ) + k (T_{2} T_{1})( \mathbf{x}_{2} ) \end{align*}

(c)

x1\mathbf{x}_{1}x2\mathbf{x}_{2}VV의 서로 다른 벡터라고 하자. T1T_{1}이 일대일이므로 T1(x1)T_{1}(\mathbf{x}_{1})T1(x2)T_{1}(\mathbf{x}_{2})는 서로 다른 벡터이다. 그러면 T2T_{2}도 일대일이므로 다음의 두 벡터도 서로 다르다.

(T2T1)(x1)=T2(T1(x1))and(T2T1)(x2)=T2(T1(x2)) (T_{2} T_{1})(\mathbf{x}_{1}) = T_{2} \left( T_{1}(\mathbf{x}_{1}) \right) \quad \text{and} \quad (T_{2} T_{1})(\mathbf{x}_{2}) = T_{2} \left( T_{1}(\mathbf{x}_{2}) \right)

따라서 T2T1T_{2} T_{1}는 일대일이다.

(d)

z\mathbf{z}T2T1T_{2} T_{1}에 의한 xV\mathbf{x} \in V이라고 하자.

z=(T2T1)(x)=T2(T1(x)) \mathbf{z} = (T_{2} T_{1}) ( \mathbf{x} ) = T_{2} ( T_{1} (\mathbf{x}))

양변에 T21T_{2}^{-1}를 취하면 다음과 같다.

T21(z)=(T21T2T1)(x)=T1(x) T_{2}^{-1}(\mathbf{z}) = ( T_{2}^{-1} T_{2} T_{1}) ( \mathbf{x} ) = T_{1} (\mathbf{x})

양변에 T11T_{1}^{-1}를 취하면 다음과 같다.

(T11T21)(z)=(T11T1)(x)=x ( T_{1}^{-1} T_{2}^{-1} )(\mathbf{z}) = ( T_{1}^{-1} T_{1} ) ( \mathbf{x} ) = \mathbf{x}

따라서 다음을 얻는다.

(T11T21)((T2T1)(x))=x (T_{1}^{-1} T_{2}^{-1}) ( (T_{2} T_{1} )(\mathbf{x}) ) = \mathbf{x}


  1. Howard Anton, Elementary Linear Algebra: Aplications Version (12th Edition, 2019), p465-468 ↩︎ ↩︎

  2. Stephen H. Friedberg, Linear Algebra (4th Edition, 2002), p86-89 ↩︎