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동형사상 📂선형대수

동형사상

정의1

두 벡터공간 V,WV, W에 대해서, 가역선형변환 T:VWT : V \to W가 존재하면, VVWW동형VV is isomorphic to WW이라하고, 다음과 같이 표기한다.

VW V \cong W

또한 TT동형사상isomorphism이라 한다.

설명

가역일 동치조건에 의해 TT가 동형사상이라는 말은 TT전단사 함수라는 말과 같다. 따라서 전단사 함수 T:VWT : V \to W가 존재하면, V,WV, W는 동형이다.

V,WV, W가 동형이라는 말은 VVWW나 사실상 다른게 없다는 말이다.

정리

V,WV, W유한차원 벡터공간하자. 그러면 VVWW가 동형인 것의 필요충분조건은 dim(V)=dim(W)\dim (V) = \dim (W)가 성립하는 것이다.

따름정리

VV를 벡터공간이라고 하자. 그러면 VVRn\mathbb{R}^{n}과 동형인 것의 필요충분조건은 dim(V)=n\dim (V) = n인 것이다.

증명

()(\Longrightarrow)

T:VWT : V \to W가 동형사상이라고 가정하자. 그러면 TT는 가역이고, 가역선형변환의 성질에 의해

dim(V)=dim(W) \dim (V) = \dim (W)

()(\Longleftarrow)

dim(V)=dim(W)\dim (V) = \dim (W)라고 가정하자. β={v1,,vn},γ={w1,,wn}\beta = \left\{ \mathbf{v}_{1}, \dots, \mathbf{v}_{n} \right\}, \gamma = \left\{ \mathbf{w}_{1}, \dots, \mathbf{w}_{n} \right\}를 각각 V,WV, W기저라고 하자. 그러면 유한차원 벡터공간 사이에는 다음과 같은 선형변환이 존재한다.

T:VW by T(vi)=wi T : V \to W \quad \text{ by } \quad T(\mathbf{v}_{i}) = \mathbf{w}_{i}

또한 그러면 T(β)=γT(\beta) = \gamma이고, T(β)T(\beta)R(T)R(T)를 생성하므로,

R(T)=span(T(β))=span(γ)=W R(T) = \span (T(\beta)) = \span (\gamma) = W

따라서 TT는 전사이다. 그러면 dim(V)=dim(W)\dim (V) = \dim (W)라고 가정했으므로 TT는 단사이기도 하다. 그러므로 전단사 함수 T:VWT : V \to W가 존재하여, VVWW는 동형이다.


  1. Stephen H. Friedberg, Linear Algebra (4th Edition, 2002), p102-103 ↩︎