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선형변환의 텐서 곱 📂선형대수

선형변환의 텐서 곱

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빌드업1

유한차원 벡터공간 $V_{1}, V_{2}, W_{1}, W_{2}$과 선형변환 $\phi_{1} : V_{1} \to W_{1}$, $\phi_{2} : V_{2} \to W_{2}$가 주어졌다고 하자. 그러면 다음과 같은 이중선형변환을 생각할 수 있다.

$$ V_{1} \times V_{2} \to W_{1} \otimes W_{2} $$

$$ (v_{1}, v_{2}) \mapsto \phi_{1}(v_{1}) \otimes \phi_{2}(v_{2}) $$

$\phi_{1}, \phi_{2}$가 선형변환이고, 곱벡터의 정의에 의해 위 함수가 이중선형인 것은 쉽게 알 수 있다.

$$ \begin{align*} \phi_{1}(\alpha v_{1} + \beta v_{1}^{\prime}) \otimes \phi_{2}(v_{2}) &= \big( \alpha \phi_{1}(v_{1}) + \beta \phi_{1}(v_{1}^{\prime}) \big) \otimes \phi_{2}(v_{2}) \\ &= \alpha \phi_{1}(v_{1}) \otimes \phi_{2}(v_{2}) + \beta \phi_{1}(v_{1}^{\prime}) \otimes \phi_{2}(v_{2}) \\ \end{align*} $$

$$ \begin{align*} \phi_{1}(v_{1}) \otimes \phi_{2}(\alpha w_{1} + \beta w_{1}^{\prime}) &= \phi_{1}(v_{1}) \otimes \big( \alpha \phi_{2}(w_{1}) + \beta \phi_{2}(w_{1}^{\prime}) \big) \\ &= \alpha \phi_{1}(v_{1}) \otimes \phi_{2}(w_{1}) + \beta \phi_{1}(v_{1}) \otimes \phi_{2}(w_{1}^{\prime}) \end{align*} $$

텐서곱의 보편성질

벡터공간 $V_{1}, \dots, V_{r}$, $W$에 대해, 다음과 같은 다중선형변환 $\phi$가 주어졌다고 하자. $$ \phi : V_{1} \times \cdots \times V_{r} \to W $$ 그러면 다음을 만족하는 선형변환 $\psi$가 유일하게 존재한다. $$ \psi : V_{1} \otimes \cdots \otimes V_{r} \to W $$ $$ \phi (v_{1}, \dots, v_{r}) = \psi (v_{1} \otimes \cdots \otimes v_{r}),\quad \forall v_{i} \in V_{i}, \forall i $$

그러면 위의 정리에 따라 유일한 선형변환 $V_{1} \otimes V_{2} \to W_{1} \otimes W_{2}$이 존재한다.

정의

두 선형변환 $\phi_{1} : V_{1} \to W_{1}$, $\phi_{2} : V_{2} \to W_{2}$의 텐서곱tensor product of two linear transformations $\phi_{1} \otimes \phi_{2}$를 다음과 같이 정의한다.

$$ \begin{equation} \begin{aligned} \phi_{1} \otimes \phi_{2} : V_{1} \otimes V_{2} &\to W_{1} \otimes W_{2} \\ (v_{1} \otimes v_{2}) &\mapsto \phi_{1}(v_{1}) \otimes \phi_{2}(v_{2}),\quad \forall v_{1} \in V_{1}, \forall v_{2} \in V_{2} \end{aligned} \end{equation} $$

$$ (\phi_{1} \otimes \phi_{2})(v_{1} \otimes v_{2}) = \phi_{1}(v_{1}) \otimes \phi_{2}(v_{2}) $$

일반화

$1 \le i \le n$에 대해서, 선형변환 $\phi_{i} : V_{i} \to W_{i}$들의 텐서곱이란 다음을 만족하는 유일한 선형변환이다.

$$ \phi_{1} \otimes \cdots \otimes \phi_{n} : V_{1} \otimes \cdots \otimes V_{n} \to W_{1} \otimes \cdots \otimes W_{n} $$

$$ (\phi_{1} \otimes \cdots \otimes \phi_{n}) (v_{1} \otimes \cdots \otimes v_{n}) = \phi_{1}(v_{1}) \otimes \cdots \otimes \phi_{n}(v_{n}), \forall\quad v_{i} \in V_{i} $$

성질

선형작용소 $\phi_{1}, \phi_{2} : V \to V$, $\psi_{1}, \psi_{2} : W \to W$에 대해서, 두 텐서곱 $(\phi_{1} \otimes \psi_{1})$, $(\phi_{2} \otimes \psi_{2})$의 합성은 다음과 같다.

$$ (\phi_{1} \otimes \psi_{1}) \circ (\phi_{2} \otimes \psi_{2}) = (\phi_{1} \circ \phi_{2}) \otimes (\psi_{1} \circ \psi_{2}) $$

일반화

$$ \begin{align*} &\phi_{1} \otimes \cdots \otimes (\alpha \phi_{k} + \beta \psi_{k}) \otimes \cdots \otimes \phi_{n} \\ &= \alpha (\phi_{1} \otimes \cdots \otimes \phi_{k} \otimes \cdots \otimes \phi_{n}) + \beta (\phi_{1} \otimes \cdots \otimes \psi_{k} \otimes \cdots \otimes \phi_{n})\end{align*} $$

$$ (\phi_{1} \otimes \cdots \otimes \phi_{n}) \circ (\psi_{1} \otimes \cdots \otimes \psi_{n}) = (\phi_{1} \circ \psi_{1}) \otimes \cdots \otimes (\phi_{n} \circ \psi_{n}) $$

증명

선형성

정의 $(1)$과 곱벡터의 정의로 쉽게 보일 수 있다. $\phi : V \to V^{\prime}$, $\psi_{1}, \psi_{2} : W \to W^{\prime}$와 $v \in V, w \in W$에 대해서,

$$ \begin{align*} \left[ \phi \otimes (\alpha \psi_{1} + \beta \psi_{2}) \right] (v \otimes w) &= \phi (v) \otimes \left[(\alpha \psi_{1} + \beta \psi_{2})(w)\right] \\ &= \phi (v) \otimes \left[\alpha \psi_{1}(w) + \beta \psi_{2}(w)\right] \\ &= \alpha [\phi (v) \otimes \psi_{1}(w)] + \beta [\phi (v) \otimes \psi_{2}(w)] \\ &= [\alpha (\phi \otimes \psi_{1})] (v \otimes w) + [\beta (\phi \otimes \psi_{2})] (v \otimes w) \\ &= \left[ \alpha (\phi \otimes \psi_{1}) + \beta (\phi \otimes \psi_{2}) \right] (v \otimes w) \\ \end{align*} $$

$$ \implies \phi \otimes (\alpha \psi_{1} + \beta \psi_{2}) = \alpha (\phi \otimes \psi_{1}) + \beta (\phi \otimes \psi_{2}) $$

합성

정의 $(1)$과 곱벡터의 정의로 쉽게 계산할 수 있다. $v \in V$, $w \in W$에 대해서,

$$ \begin{align*} \left[ (\phi_{2} \otimes \psi_{2}) \circ (\phi_{1} \otimes \psi_{1}) \right] (v \otimes w) &= (\phi_{2} \otimes \psi_{2}) \left[ (\phi_{1} \otimes \psi_{1}) (v \otimes w) \right] \\ &= (\phi_{2} \otimes \psi_{2}) (\phi_{1}(v) \otimes \psi_{1}(w)) \\ &= [\phi_{2} (\phi_{1}(v))] \otimes [\psi_{2}(\psi_{1}(w))] \\ &= [(\phi_{2} \circ \phi_{1})(v)] \otimes [(\psi_{2} \circ \psi_{1})(w)] \\ &= \left[ (\phi_{2} \circ \phi_{1}) \otimes (\psi_{2} \circ \psi_{1})\right] (v \otimes w) \end{align*} $$

$$ \implies (\phi_{2} \otimes \psi_{2}) \circ (\phi_{1} \otimes \psi_{1}) = (\phi_{2} \circ \phi_{1}) \otimes (\psi_{2} \circ \psi_{1}) $$


  1. 김영훈·허재성, 양자 정보 이론 (2020), p35-36 ↩︎