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기저의 확장과 축소 📂선형대수

기저의 확장과 축소

정리1

SS유한차원 벡터공간 VV의 유한 부분집합이라고 하자.

(a) SSVV생성하지만 VV기저가 아니면, SS의 원소를 적당히 제거하여 VV의 기저로 축소시킬 수 있다.

(b) SS선형독립이지만 VV의 기저가 아니면, SS에 적당히 원소를 추가하여 VV의 기저로 확장시킬 수 있다.

따름정리

WVW \le Vnn차원 벡터공간 VV부분공간이라고 하자. γ={v1,,vk}\gamma = \left\{ \mathbf{v}_{1}, \dots, \mathbf{v}_{k} \right\}WW의 기저라고 하자. 그러면 γ\gamma에 적당한 원소를 추가하여 VV의 기저 β={v1,,vk,vk+1,,vn}\beta = \left\{ \mathbf{v}_{1}, \dots, \mathbf{v}_{k}, \mathbf{v}_{k+1}, \dots, \mathbf{v}_{n} \right\}로 확장시킬 수 있다.

증명

(a)

span(S)=V\span(S) = V지만 SSVV의 기저가 아니라는 것은 SS가 선형종속이라는 뜻이다. 따라서 SS의 어떤 벡터 v1\mathbf{v}_{1}은 나머지 벡터들의 선형결합으로 나타낼 수 있다. 따라서 더하기/빼기 정리에 의해 S{v1}S \setminus \left\{ \mathbf{v}_{1} \right\} 역시 VV를 생성한다. 만약 Sv1S \setminus {\mathbf{v}_{1}}가 선형독립이면 증명이 끝난다. 선형독립이 아니라면 같은 논리로 VV를 생성하는 S{v1,v2}S \setminus \left\{ \mathbf{v}_{1}, \mathbf{v}_{2} \right\}를 생각할 수 있다. 이를 반복하면 SS에서 적당한 원소를 제거하여 VV의 기저가 되는 집합을 얻는다.

(b)

dim(V)=n\dim(V) = n이라고 가정하자. SS가 선형독립이지만 VV의 기저가 아니라는 것은 SSVV를 생성하지 못한다는 말이다. 그러면 더하기/빼기 정리에 의해 어떤 벡터 v1span(S)\mathbf{v}_{1} \notin \span(S)SS에 추가한 S{v1}S \cup \left\{ \mathbf{v}_{1} \right\}도 여전히 선형독립이다. 같은 방법을 반복하면 SS에 적당한 벡터들을 추가하여 원소의 개수가 nn인 선형독립집합을 얻는다. nn차원 벡터공간에서 원소가 nn개인 선형독립집합은 기저이므로 증명이 끝난다.


  1. Howard Anton, Elementary Linear Algebra: Aplications Version (12th Edition, 2019), p251-254 ↩︎