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서로 다른 고유공간의 선형독립인 집합의 합집합은 선형독립이다 📂선형대수

서로 다른 고유공간의 선형독립인 집합의 합집합은 선형독립이다

정리1

VV벡터공간, T:VVT : V \to V선형변환이라고 하자. 그리고 λ1,λ2,,λk\lambda_{1}, \lambda_{2}, \dots, \lambda_{k}TT의 서로 다른 고유값이라고 하자. 각 i=1,,ki = 1, \dots, k에 대해서, SiS_{i}고유공간 EλiE_{\lambda_{i}}선형독립인 부분집합이라고 하자. 그러면

S=S1Sk S = S_{1} \cup \cdots \cup S_{k}

VV의 선형독립인 부분집합이다.

증명

보조정리

정리의 표기법을 그대로 따르자. λ1,λ2,,λk\lambda_{1}, \lambda_{2}, \dots, \lambda_{k}TT의 서로 다른 고유값이라고하자. viEλiv_{i} \in E_{\lambda_{i}}라고 하자. 만약 v1++vk=0v_{1} + \cdots + v_{k} = 0이면, 모든 ii에 대해서 vi=0v_{i} = 0이다.

증명

결론이 틀렸다고 가정하자. 다시말해 vi0v_{i} \ne 0이 있다고 가정하자. 일반성을 잃지않고 1im1 \le i \le m에 대해 vi0v_{i} \ne 0이고, m<im \lt i에 대해서 vi=0v_{i} = 0이라 하자. 그러면 imi \le m에 대해서 다음을 얻는다.

v1++vm=0 v_{1} + \cdots + v_{m} = 0

그런데 서로 다른 고유값에 대응되는 고유벡터들은 선형독립이므로 위 식은 모순이다. 따라서 모든 ii에 대해서 vi=0v_{i} = 0이다.

우선 다음과 같이 표기하자.

Si={vi1,vi2,,vini} S_{i} = \left\{ v_{i1}, v_{i2}, \dots, v_{in_{i}} \right\}

그러면 S={vij:1jni, 1ik}S = \left\{ v_{ij} : 1 \le j \le n_{i},\ 1 \le i \le k \right\}이다. 이제 다음을 만족하는 상수 {aij}\left\{ a_{ij} \right\}를 생각하자.

i=1kj=1niaijvij=0 \sum_{i=1}^{k} \sum_{j=1}^{n_{i}} a_{ij}v_{ij} = 0

그리고 각 ii에 대해서 다음과 같이 두자.

wi=j=1niaijvij w_{i} = \sum_{j=1}^{n_{i}} a_{ij}v_{ij}

그러면 wiEλiw_{i} \in E_{\lambda_{i}}이고, w1+w2++wk=0w_{1} + w_{2} + \cdots + w_{k} = 0이다. 이때 보조정리에 의해서 모든 ii에 대해 wi=0w_{i} = 0이다. 그런데 각각의 SiS_{i}를 선형독립이라고 가정했으므로, 모든 jj에 대해서 aij=0a_{ij} = 0이다. 따라서 SS는 선형독립이다.


  1. Stephen H. Friedberg, Linear Algebra (4th Edition, 2002), p267 ↩︎