📂선형대수

선형변환의 놈

정의¹

선형변환 $T \in L(\mathbb{R}^{n}, \mathbb{R}^{m})$의 놈을 다음과 같이 정의한다.

$$\begin{equation} \| T \| := \sup \limits_{| \mathbf{x} | = 1} | T ( \mathbf{x} ) | \end{equation}$$

설명

(a) 를 보면 다음의 식이 성립하므로, $\| T \|$는 $T$가 $\mathbb{R}^{n}$의 원소를 $\mathbb{R}^{m}$으로 매핑할 때 크기가 변하는 비율이라는 것을 알 수 있다. 그러니까 크기가 아무리 많이 바뀌어도 $\| T \|$정도 라는 의미이다.

$$\dfrac{|T(\mathbf{x})|}{|\mathbf{x}|} \le \| T \|$$

또한 정의에 의해 $\| T \|$는 다음을 만족하는 $\lambda$ 중에서 가장 작은 값이라는 것을 알 수 있다.

$$| T (\mathbf{x}) | \le \lambda | \mathbf{x} | , \quad \forall \mathbf{x} \in \mathbb{R}^{n}$$

$\| T \|$가 놈의 정의를 만족하는 것은 쉽게 확인할 수 있다.

• $\| T \| \ge 0$
• $\| T \| = 0 \iff T = 0$
• $\| c T \| = | c | \| T \|$
• $\| T_{1} + T_{2} \| \le \| T_{1} \| + \| T_{2} \|$

그러면 $L(\mathbb{R}^{n}, \mathbb{R}^{m})$의 거리를 다음과 같이 줄 수 있으므로, $L(\mathbb{R}^{n}, \mathbb{R}^{m})$는 거리공간이 된다.

$$d(T_{1}, T_{2}) = \| T_{1} - T_{2} \|,\quad T_{1},T_{2} \in L(\mathbb{R}^{n}, \mathbb{R}^{m})$$

정의 $(1)$과 정리 (a) 는 필요충분조건이다.

$$\| T \| := \sup \limits_{| \mathbf{x} | = 1} | T ( \mathbf{x} ) | \implies | T(\mathbf{x}) | \le \| T \| | \mathbf{x} |,\quad \forall \mathbf{x} \in \mathbb{R}^{n}$$

$$\| T \| := \min \left\{ K : | T(\mathbf{x}) | \le K | \mathbf{x} |,\quad \forall \mathbf{x} \in \mathbb{R}^{n} \right\} \implies \| T \| = \sup \limits_{| \mathbf{x} | = 1} | T ( \mathbf{x} ) |$$

정리

• (a) $T \in L(\mathbb{R}^{n}, \mathbb{R}^{m})$이면 다음이 성립한다. $$| T(\mathbf{x}) | \le \| T \| | \mathbf{x} |,\quad \forall \mathbf{x} \in \mathbb{R}^{n}$$

• (b) $T \in L(\mathbb{R}^{n}, \mathbb{R}^{m})$이면, $\| T \| < \infty$이고 $T$는 균등 연속이다.

• (c) $T_{1} \in L(\mathbb{R}^{n}, \mathbb{R}^{m})$이고, $T_{2} \in L(\mathbb{R}^{m}, \mathbb{R}^{k})$이면 다음이 성립한다. $$\|T_{2}\circ T_{1} \| \le \| T_{2} \| \| T_{1} \|$$

증명

(a)

$\mathbf{x} \ne \mathbf{0}$이라고 하자. 그러면 $T$가 선형변환이므로 다음의 성립한다.

$$\begin{align*} \dfrac{ | T(\mathbf{x}) |}{|\mathbf{x}|} &= \dfrac{1}{|\mathbf{x}|}|T(\mathbf{x})| \\ &= \left| \dfrac{1}{|\mathbf{x}|} T(\mathbf{x}) \right| \\ &= \left| T\left( \dfrac{\mathbf{x}}{|\mathbf{x}|} \right) \right| \end{align*}$$

그러면 $\left| \dfrac{\mathbf{x}}{|\mathbf{x}|} \right| = 1$이므로 $\| T \|$의 정의에 의해 다음이 성립한다.

$$\begin{align*} && \dfrac{ | T(\mathbf{x}) |}{|\mathbf{x}|} &\le \| T \| \\ \implies && | T(\mathbf{x}) | &\le \| T \| |\mathbf{x}|,\quad \forall \mathbf{x} \in \mathbb{R}^{n} \end{align*}$$

■

(b)

$\left\{ \mathbf{e}_{1}, \dots, \mathbf{e}_{n} \right\}$을 $\mathbb{R}^{n}$의 표준기저라고 하자. 그러면 $| \mathbf{x} | \le 1$인 $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^{n}$에 대해서 다음이 성립한다.

$$\mathbf{x} = \sum c_{i}\mathbf{e}_{i} \quad \text{and} \quad |c_{i}| \le 1$$

그러면 $T$는 선형변환이므로 다음이 성립한다.

$$| T (\mathbf{x}) | = \left| T \left( \sum _{i=1}^{n} c_{i} \mathbf{e}_{i} \right) \right| = \left| \sum _{i=1}^{n} c_{i} T \left(\mathbf{e}_{i} \right) \right| \le \sum _{i=1}^{n} | c_{i} | | T (\mathbf{e}_{i}) | \le \sum _{i=1}^{n} | T (\mathbf{e}_{i}) |$$

따라서 다음을 얻는다.

$$\| T \| \le \sum _{i=1}^{n} | T (\mathbf{e}_{i}) | < \infty$$

(a) 에 의해, $\mathbf{x}, \mathbf{y} \in \mathbb{R}^{n}$에 대해서 다음이 성립한다.

$$|T(\mathbf{x}) - T(\mathbf{y})| \le \| T \| | \mathbf{x} - \mathbf{y} |$$

$\varepsilon > 0$이 주어졌다고 하자. $\delta = \dfrac{\varepsilon}{\| T \|}$라고 하자. 그러면 다음이 성립하므로 $T$는 균등연속이다.

$$| \mathbf{x} - \mathbf{y} | < \delta \implies |T(\mathbf{x}) - T(\mathbf{y})| \le \| T \| | \mathbf{x} - \mathbf{y} | = \| T \| \dfrac{\varepsilon}{\| T \|} = \varepsilon$$

(c)

(a) 에 의해 다음이 성립한다.

$$| (T_{2}\circ T_{1}) (\mathbf{x}) | = | T_{2} (T_{1} (\mathbf{x})) | \le \| T_{2} \| |T_{1} (\mathbf{x}) | \le \| T_{2} \| \|T_{1}\| | \mathbf{x} |$$

따라서 다음을 얻는다.

$$\| T_{2} \circ T_{1} \| \le \| T_{2} \| \|T_{1}\|$$