선형변환의 텐서 곱
📂선형대수선형변환의 텐서 곱
빌드업
유한차원 벡터공간 V1,V2,W1,W2과 선형변환 ϕ1:V1→W1, ϕ2:V2→W2가 주어졌다고 하자. 그러면 다음과 같은 이중선형변환을 생각할 수 있다.
V1×V2→W1⊗W2
(v1,v2)↦ϕ1(v1)⊗ϕ2(v2)
ϕ1,ϕ2가 선형변환이고, 곱벡터의 정의에 의해 위 함수가 이중선형인 것은 쉽게 알 수 있다.
ϕ1(αv1+βv1′)⊗ϕ2(v2)=(αϕ1(v1)+βϕ1(v1′))⊗ϕ2(v2)=αϕ1(v1)⊗ϕ2(v2)+βϕ1(v1′)⊗ϕ2(v2)
ϕ1(v1)⊗ϕ2(αw1+βw1′)=ϕ1(v1)⊗(αϕ2(w1)+βϕ2(w1′))=αϕ1(v1)⊗ϕ2(w1)+βϕ1(v1)⊗ϕ2(w1′)
텐서곱의 보편성질
벡터공간 V1,…,Vr, W에 대해, 다음과 같은 다중선형변환 ϕ가 주어졌다고 하자.
ϕ:V1×⋯×Vr→W
그러면 다음을 만족하는 선형변환 ψ가 유일하게 존재한다.
ψ:V1⊗⋯⊗Vr→W
ϕ(v1,…,vr)=ψ(v1⊗⋯⊗vr),∀vi∈Vi,∀i
그러면 위의 정리에 따라 유일한 선형변환 V1⊗V2→W1⊗W2이 존재한다.
정의
두 선형변환 ϕ1:V1→W1, ϕ2:V2→W2의 텐서곱tensor product of two linear transformations ϕ1⊗ϕ2를 다음과 같이 정의한다.
ϕ1⊗ϕ2:V1⊗V2(v1⊗v2)→W1⊗W2↦ϕ1(v1)⊗ϕ2(v2),∀v1∈V1,∀v2∈V2
(ϕ1⊗ϕ2)(v1⊗v2)=ϕ1(v1)⊗ϕ2(v2)
일반화
1≤i≤n에 대해서, 선형변환 ϕi:Vi→Wi들의 텐서곱이란 다음을 만족하는 유일한 선형변환이다.
ϕ1⊗⋯⊗ϕn:V1⊗⋯⊗Vn→W1⊗⋯⊗Wn
(ϕ1⊗⋯⊗ϕn)(v1⊗⋯⊗vn)=ϕ1(v1)⊗⋯⊗ϕn(vn),∀vi∈Vi
성질
선형작용소 ϕ1,ϕ2:V→V, ψ1,ψ2:W→W에 대해서, 두 텐서곱 (ϕ1⊗ψ1), (ϕ2⊗ψ2)의 합성은 다음과 같다.
(ϕ1⊗ψ1)∘(ϕ2⊗ψ2)=(ϕ1∘ϕ2)⊗(ψ1∘ψ2)
일반화
ϕ1⊗⋯⊗(αϕk+βψk)⊗⋯⊗ϕn=α(ϕ1⊗⋯⊗ϕk⊗⋯⊗ϕn)+β(ϕ1⊗⋯⊗ψk⊗⋯⊗ϕn)
(ϕ1⊗⋯⊗ϕn)∘(ψ1⊗⋯⊗ψn)=(ϕ1∘ψ1)⊗⋯⊗(ϕn∘ψn)
증명
선형성
정의 (1)과 곱벡터의 정의로 쉽게 보일 수 있다. ϕ:V→V′, ψ1,ψ2:W→W′와 v∈V,w∈W에 대해서,
[ϕ⊗(αψ1+βψ2)](v⊗w)=ϕ(v)⊗[(αψ1+βψ2)(w)]=ϕ(v)⊗[αψ1(w)+βψ2(w)]=α[ϕ(v)⊗ψ1(w)]+β[ϕ(v)⊗ψ2(w)]=[α(ϕ⊗ψ1)](v⊗w)+[β(ϕ⊗ψ2)](v⊗w)=[α(ϕ⊗ψ1)+β(ϕ⊗ψ2)](v⊗w)
⟹ϕ⊗(αψ1+βψ2)=α(ϕ⊗ψ1)+β(ϕ⊗ψ2)
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합성
정의 (1)과 곱벡터의 정의로 쉽게 계산할 수 있다. v∈V, w∈W에 대해서,
[(ϕ2⊗ψ2)∘(ϕ1⊗ψ1)](v⊗w)=(ϕ2⊗ψ2)[(ϕ1⊗ψ1)(v⊗w)]=(ϕ2⊗ψ2)(ϕ1(v)⊗ψ1(w))=[ϕ2(ϕ1(v))]⊗[ψ2(ψ1(w))]=[(ϕ2∘ϕ1)(v)]⊗[(ψ2∘ψ1)(w)]=[(ϕ2∘ϕ1)⊗(ψ2∘ψ1)](v⊗w)
⟹(ϕ2⊗ψ2)∘(ϕ1⊗ψ1)=(ϕ2∘ϕ1)⊗(ψ2∘ψ1)
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