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一般のベクトル空間上の線形写像

線形写像が全射・単射・全単射であることの判定

目次

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線形写像が全射であることの判定

2つのベクトル空間\(\left(K,V\right) ,\left( K,W\right) \)に加えて、写像\begin{equation*}f:V\rightarrow W
\end{equation*}が与えられているものとします。つまり、\(f\)は一方のベクトル空間に属するベクトル\(x\in V\)を、もう一方のベクトル空間上のベクトル\begin{equation*}f\left( x\right) \in W
\end{equation*}へと変換する写像です。このような写像\(f\)が線形写像であることとは、加法性と斉次性\begin{eqnarray*}&&\left( L_{1}\right) \ \forall x,y\in V:f\left( x+y\right) =f\left(
x\right) +f\left( y\right) \\
&&\left( L_{2}\right) \ \forall k\in K,\ \forall x\in V:f\left( kx\right)
=kf\left( x\right)
\end{eqnarray*}をともに満たすこととして定義されます。

線形写像\(f:V\rightarrow W\)が全射であることとは、終集合上に存在するベクトル\(y\in W\)を任意に選んだとき、それに対して\(y=f\left( x\right) \)を満たす定義域上のベクトル\(x\in V\)が必ず存在すること、すなわち、\begin{equation*}\forall y\in W,\ \exists x\in V:y=f\left( x\right)
\end{equation*}が成り立つことを意味します。

線形写像\(f:V\rightarrow W\)の値域は、\begin{eqnarray*}\mathrm{Im}\left( f\right) &=&\left\{ f\left( x\right) \in W\ |\ x\in
V\right\} \\
&=&\left\{ y\in W\ |\ \exists x\in V:y=f\left( x\right) \right\}
\end{eqnarray*}と定義される\(W\)の部分集合です。明らかに、\begin{equation*}\mathrm{Im}\left( f\right) \subset W
\end{equation*}が成り立ちますが、特に、\begin{equation*}
\mathrm{Im}\left( f\right) =W
\end{equation*}が成り立つことは、すなわち線形写像\(f\)の値域が終集合と一致することは、\(f\)が全射であるための必要十分条件です。

命題(線形写像が全射であることの判定)
ベクトル空間\(\left( K,V\right) ,\left(K,W\right) \)に加えて線形写像\(f:V\rightarrow W\)が与えられているものとする。以下の条件\begin{equation*}\mathrm{Im}\left( f\right) =W
\end{equation*}が成り立つことは、\(f\)が全射であるための必要十分条件である。ただし、\(\mathrm{Im}\left( f\right) \)は\(f\)の値域である。
証明

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例(実ベクトル空間上の線形写像の全射判定)
実ベクトル空間\(\left( \mathbb{R} ,\mathbb{R} ^{3}\right) ,\left( \mathbb{R} ,\mathbb{R} ^{2}\right) \)はともにベクトル空間です。写像\(\boldsymbol{f}:\mathbb{R} ^{3}\rightarrow \mathbb{R} ^{2}\)はそれぞれの\(\left(x_{1},x_{2},x_{3}\right) \in \mathbb{R} ^{3}\)に対して、\begin{equation*}\boldsymbol{f}\left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}\end{array}\right) =\left(
\begin{array}{c}
x_{1}-x_{2}+x_{3} \\
2x_{1}\end{array}\right)
\end{equation*}を定めるものとします。\(\boldsymbol{f}\)は線形写像であるとともに、その値域は、\begin{eqnarray*}\mathrm{Im}\left( \boldsymbol{f}\right) &=&\left\{ \boldsymbol{f}\left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}\end{array}\right) \in \mathbb{R} ^{2}\ |\ \left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}\end{array}\right) \in \mathbb{R} ^{3}\right\} \\
&=&\left\{ \left(
\begin{array}{c}
x_{1}-x_{2}+x_{3} \\
2x_{1}\end{array}\right) \in \mathbb{R} ^{2}\ |\ \left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}\end{array}\right) \in \mathbb{R} ^{3}\right\} \quad \because \boldsymbol{f}\text{の定義} \\
&=&\left\{ x_{1}\left(
\begin{array}{c}
1 \\
2\end{array}\right) +x_{2}\left(
\begin{array}{c}
-1 \\
0\end{array}\right) +x_{3}\left(
\begin{array}{c}
1 \\
0\end{array}\right) \in \mathbb{R} ^{2}\ |\ \left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}\end{array}\right) \in \mathbb{R} ^{3}\right\} \\
&=&\mathrm{span}\left( \left\{ \left(
\begin{array}{c}
1 \\
2\end{array}\right) ,\left(
\begin{array}{c}
-1 \\
0\end{array}\right) ,\left(
\begin{array}{c}
1 \\
0\end{array}\right) \right\} \right)
\end{eqnarray*}です。この線型スパンの基底を求めます。ガウス・ジョルダンの消去法より、\begin{eqnarray*}
\begin{pmatrix}
1 & -1 & 1 \\
2 & 0 & 0\end{pmatrix}
&\rightarrow &\begin{pmatrix}
1 & -1 & 1 \\
0 & 2 & -2\end{pmatrix}\quad \because R_{2}\rightarrow R_{2}-2R_{1} \\
&\rightarrow &\begin{pmatrix}
1 & -1 & 1 \\
0 & 1 & -1\end{pmatrix}\quad \because R_{2}\rightarrow \frac{1}{2}R_{2} \\
&\rightarrow &\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & 1 & -1\end{pmatrix}\quad \because R_{1}\rightarrow R_{1}+R_{2}
\end{eqnarray*}となるため、\(\mathrm{Im}\left( \boldsymbol{f}\right) \)の基底は、\begin{equation*}\left\{ \left(
\begin{array}{c}
1 \\
2\end{array}\right) ,\left(
\begin{array}{c}
-1 \\
0\end{array}\right) \right\}
\end{equation*}であることが明らかになりました。以上の事実と\(\mathrm{Im}\left( \boldsymbol{f}\right)\subset \mathbb{R} ^{2}\)より、\begin{equation*}\mathrm{Im}\left( \boldsymbol{f}\right) =\mathbb{R} ^{2}
\end{equation*}を得ます。つまり、\(\boldsymbol{f}\)の値域が終集合と一致するため、先の命題より\(\boldsymbol{f}\)が全射であることが明らかになりました。
例(多項式関数空間上の線形写像の全射判定)
係数と変数がともに実数であるような多項式関数からなる集合を、\begin{equation*}
P=\left\{ f:\mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} \ |\ f\text{は多項式関数}\right\}
\end{equation*}で表記します。\(\left( \mathbb{R} ,P\right) \)はベクトル空間です。任意の多項式関数は微分可能であり、多項式関数の導関数は多項式関数です。したがって、それぞれの多項式関数\(f\in P\)に対して、その導関数に相当する多項式関数\begin{equation*}T\left( f\right) =f^{\prime }
\end{equation*}を像として定める写像\(T:P\rightarrow P\)が定義可能です。\(T\)は線形写像であるとともに、その値域は、\begin{eqnarray*}\mathrm{Im}\left( T\right) &=&\left\{ T\left( f\right) \in P\ |\ f\in
P\right\} \\
&=&\left\{ f^{\prime }\in P\ |\ f\in P\right\} \quad \because T\text{の定義}
\end{eqnarray*}となります。多項式関数\(f^{\prime }\in P\)を任意に選んだとき、それに対して、導関数が\(f^{\prime }\)と一致するような多項式関数\(f\in P\)が存在するため、\begin{equation*}\left\{ f^{\prime }\in P\ |\ f\in P\right\} =P
\end{equation*}が成り立ちます。以上より、\begin{equation*}
\mathrm{Im}\left( T\right) =P
\end{equation*}であることが明らかになりました。つまり、\(T\)の値域が終集合と一致するため、先の命題より\(T\)が全射であることが明らかになりました。
例(ゼロ写像の全射判定)
ベクトル空間\(\left( K,V\right) ,\left(K,W\right) \)が与えられた状況において、任意の\(x\in V\)に対して、\begin{equation*}f\left( x\right) =0
\end{equation*}を定めるゼロ写像\(f:V\rightarrow W\)を定義します。ゼロ写像は線形写像であるとともに、その値域は、\begin{eqnarray*}\mathrm{Im}\left( f\right) &=&\left\{ f\left( x\right) \in W\ |\ x\in
V\right\} \\
&=&\left\{ 0\in W\ |\ x\in V\right\} \quad \because f\text{の定義} \\
&=&\left\{ 0\right\}
\end{eqnarray*}です。したがって先の命題より、\begin{equation*}
W=\left\{ 0\right\}
\end{equation*}の場合には\(f\)は全射であり、\begin{equation*}W\not=\left\{ 0\right\}
\end{equation*}の場合には\(f\)は全射ではありません。
例(恒等写像の全射判定)
ベクトル空間\(\left( K,V\right) \)が与えられた状況において、それぞれの\(x\in V\)に対して、\begin{equation*}f\left( x\right) =x
\end{equation*}を定める恒等写像\(f:V\rightarrow V\)を定義します。恒等写像は線形写像であるとともに、その値域は、\begin{eqnarray*}\mathrm{Im}\left( f\right) &=&\left\{ f\left( x\right) \in V\ |\ x\in
V\right\} \\
&=&\left\{ x\in V\ |\ x\in V\right\} \quad \because f\text{の定義} \\
&=&V
\end{eqnarray*}です。つまり、\(f\)の値域が終集合と一致するため、先の命題より\(f\)が全射であることが明らかになりました。

ベクトル空間\(\left( K,V\right) ,\left(K,W\right) \)に加えて線形写像\(f:V\rightarrow W\)が与えられているものとします。\(V,W\)がともに有限次元である場合、これらの次元\(\dim V\)および\(\dim W\)が有限な自然数として定まります。その上で、以下の条件\begin{equation*}\dim V<\dim W
\end{equation*}が成り立つ場合、すなわち、終集合の次元が始集合の次元を上回る場合、\(f\)が全射になる事態は起こり得ません。証明では線形写像に関する次元定理を利用します。

命題(全射ではない線形写像)
ベクトル空間\(\left( K,V\right) ,\left(K,W\right) \)がともに有限次元であるとともに、\begin{equation*}\dim V<\dim W
\end{equation*}が成り立つ場合、全射であるような\(V\)から\(W\)への線形写像\(f:V\rightarrow W\)は存在しない。
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例(全射ではない線形写像)
実ベクトル空間\(\left( \mathbb{R} ,\mathbb{R} ^{2}\right) ,\left( \mathbb{R} ,\mathbb{R} ^{3}\right) \)はともにベクトル空間です。線形写像\(\boldsymbol{f}:\mathbb{R} ^{2}\rightarrow \mathbb{R} ^{3}\)を任意に選びます。定義域と終集合の次元の間に、\begin{eqnarray*}\dim \mathbb{R} ^{2} &=&2 \\
&<&3 \\
&=&\dim \mathbb{R} ^{3}
\end{eqnarray*}が成り立つため、先の命題より\(\boldsymbol{f}\)は全射ではありません。

先の命題の対偶より、ベクトル空間\(\left( K,V\right),\left( K,W\right) \)がともに有限次元であるとともに線形写像\(f:V\rightarrow W\)が全射である場合には、\begin{equation}\dim V\geq \dim W \quad \cdots (1)
\end{equation}が成り立ちます。つまり、全射であるような線形写像の定義域の次元は終集合の次元を下回りません。ただし、これは線形写像が全射であるための十分条件ではなく必要条件であるため、\(\left( 1\right) \)を満たすにも関わらず全射ではない線形写像\(f:V\rightarrow W\)が存在する事態は起こり得ます。以下の例より明らかです。

例(全射ではない線形写像)
以下の行列\begin{equation*}
A=\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
2 & 2\end{pmatrix}\end{equation*}から定義される線形写像\(\boldsymbol{f}_{A}:\mathbb{R} ^{2}\rightarrow \mathbb{R} ^{2}\)はそれぞれの\(\boldsymbol{x}\in \mathbb{R} ^{2}\)に対して、\begin{eqnarray*}\boldsymbol{f}_{A}\left( \boldsymbol{x}\right) &=&A\boldsymbol{x} \\
&=&\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
2 & 2\end{pmatrix}\left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2}\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
x_{1}+x_{2} \\
2x_{1}+2x_{2}\end{array}\right)
\end{eqnarray*}を定めます。\(\boldsymbol{f}_{A}\)の定義域と終集合の次元の間には、\begin{equation*}\dim \mathbb{R} ^{2}\geq \dim \mathbb{R} ^{2}
\end{equation*}が成り立つ一方で、\(\boldsymbol{f}_{A}\)は全射ではありません(演習問題)。

 

線形写像が単射であることの判定

線形写像\(f:V\rightarrow W\)が単射であることとは、定義域上に存在する異なるベクトル\(x,x^{\prime }\in X\)を任意に選んだとき、\(f\)がそれらに対して定めるベクトル\(f\left( x\right) ,f\left(x^{\prime }\right) \in W\)もまた異なることが保証されること、すなわち、\begin{equation*}\forall x,x^{\prime }\in X:\left[ x\not=x^{\prime }\Rightarrow f\left(
x\right) \not=f\left( x^{\prime }\right) \right] \end{equation*}が成り立つことを意味します。対偶をとると、上の定義を、\begin{equation*}
\forall x,x^{\prime }\in X:\left[ f\left( x\right) =f\left( x^{\prime
}\right) \Rightarrow x=x^{\prime }\right] \end{equation*}と言い換えることもできます。

線形写像\(f:V\rightarrow W\)の核(ゼロ空間)は、\begin{equation*}\ker \left( f\right) =\left\{ x\in V\ |\ f\left( x\right) =0\right\}
\end{equation*}と定義される\(V\)の部分集合です。明らかに、\begin{equation*}\ker \left( f\right) \subset V
\end{equation*}が成り立ちますが、特に、\begin{equation*}
\ker \left( f\right) =\left\{ 0\right\}
\end{equation*}が成り立つことは、すなわち、線形写像\(f\)の核がゼロベクトルだけを要素として持つ1点集合(ゼロ部分空間)であることは、\(f\)が単射であるための必要十分条件です。

命題(線形写像が単射であることの判定)
ベクトル空間\(\left( K,V\right) ,\left(K,W\right) \)に加えて線形写像\(f:V\rightarrow W\)が与えられているものとする。以下の条件\begin{equation*}\ker \left( f\right) =\left\{ 0\right\}
\end{equation*}が成り立つことは、\(f\)が単射であるための必要十分条件である。ただし、\(\ker \left( f\right) \)は\(f\)の核である。
証明

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例(実ベクトル空間上の線形写像の単射判定)
実ベクトル空間\(\left( \mathbb{R} ,\mathbb{R} ^{3}\right) ,\left( \mathbb{R} ,\mathbb{R} ^{2}\right) \)はともにベクトル空間です。写像\(\boldsymbol{f}:\mathbb{R} ^{3}\rightarrow \mathbb{R} ^{2}\)はそれぞれの\(\left(x_{1},x_{2},x_{3}\right) \in \mathbb{R} ^{3}\)に対して、\begin{equation*}\boldsymbol{f}\left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}\end{array}\right) =\left(
\begin{array}{c}
x_{1}-x_{2}+x_{3} \\
2x_{1}\end{array}\right)
\end{equation*}を定めるものとします。\(\boldsymbol{f}\)は線形写像であるとともに、その核は、\begin{eqnarray*}\ker \left( f\right) &=&\left\{ \left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}\end{array}\right) \in \mathbb{R} ^{3}\ |\ \boldsymbol{f}\left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}\end{array}\right) =\left(
\begin{array}{c}
0 \\
0\end{array}\right) \right\} \\
&=&\left\{ \left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}\end{array}\right) \in \mathbb{R} ^{3}\ |\ \left(
\begin{array}{c}
x_{1}-x_{2}+x_{3} \\
2x_{1}\end{array}\right) =\left(
\begin{array}{c}
0 \\
0\end{array}\right) \right\} \quad \because \boldsymbol{f}\text{の定義}
\end{eqnarray*}です。これは以下の連立1次方程式\begin{equation*}
\left\{
\begin{array}{c}
x_{1}-x_{2}+x_{3}=0 \\
2x_{1}=0\end{array}\right.
\end{equation*}の解集合であるため、\begin{equation*}
\ker \left( \boldsymbol{f}\right) =\left\{ \left(
\begin{array}{c}
0 \\
t \\
t\end{array}\right) \in \mathbb{R} ^{3}\ |\ t\in \boldsymbol{\mathbb{R} }\right\}
\end{equation*}となります。したがって、\begin{equation*}
\ker \left( \boldsymbol{f}\right) \not=\left\{ \left(
\begin{array}{c}
0 \\
0 \\
0\end{array}\right) \right\}
\end{equation*}であるため、先の命題より\(f\)は単射ではありません。
例(多項式関数空間上の線形写像の単射判定)
係数と変数がともに実数であるような多項式関数からなる集合を、\begin{equation*}
P=\left\{ f:\mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} \ |\ f\text{は多項式関数}\right\}
\end{equation*}で表記します。\(\left( \mathbb{R} ,P\right) \)はベクトル空間です。任意の多項式関数は微分可能であり、多項式関数の導関数は多項式関数です。したがって、それぞれの多項式関数\(f\in P\)に対して、その導関数に相当する多項式関数\begin{equation*}T\left( f\right) =f^{\prime }
\end{equation*}を像として定める写像\(T:P\rightarrow P\)が定義可能です。\(T\)は線形写像です。ベクトル空間\(P\)のゼロベクトルはゼロだけを値としてとる定数関数\begin{equation*}0:\mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} \end{equation*}であるため、\(T\)の核は、\begin{eqnarray*}\ker \left( T\right) &=&\left\{ f\in P\ |\ T\left( f\right) =0\right\} \\
&=&\left\{ f\in P\ |\ f^{\prime }=0\right\} \quad \because T\text{の定義}
\end{eqnarray*}となります。導関数が定数関数\(0\)と一致するような多項式関数は定数関数であるため、\begin{equation*}\left\{ f\in P\ |\ f^{\prime }=0\right\} =\left\{ f\in P\ |\ f\text{は定数関数}\right\}
\end{equation*}であり、したがって、\begin{equation*}
\ker \left( T\right) =\left\{ f\in P\ |\ f\text{は定数関数}\right\}
\end{equation*}となります。したがって、\begin{equation*}
\ker \left( T\right) \not=\left\{ 0\right\}
\end{equation*}であるため、先の命題より\(T\)は単射ではありません。
例(ゼロ写像の単射判定)
ベクトル空間\(\left( K,V\right) ,\left(K,W\right) \)が与えられた状況において、任意の\(x\in V\)に対して、\begin{equation*}f\left( x\right) =0
\end{equation*}を定めるゼロ写像\(f:V\rightarrow W\)を定義します。ゼロ写像は線形写像であるとともに、その核は、\begin{eqnarray*}\ker \left( f\right) &=&\left\{ x\in V\ |\ f\left( x\right) =0\right\} \\
&=&\left\{ x\in V\ |\ 0=0\right\} \quad \because f\text{の定義} \\
&=&V
\end{eqnarray*}です。したがって先の命題より、\begin{equation*}
V=\left\{ 0\right\}
\end{equation*}の場合には\(f\)は単射であり、\begin{equation*}V\not=\left\{ 0\right\}
\end{equation*}の場合には\(f\)は単射ではありません。
例(恒等写像の単射判定)
ベクトル空間\(\left( K,V\right) \)が与えられた状況において、それぞれの\(x\in V\)に対して、\begin{equation*}f\left( x\right) =x
\end{equation*}を定める恒等写像\(f:V\rightarrow V\)を定義します。恒等写像は線形写像であるとともに、その核は、\begin{eqnarray*}\ker \left( f\right) &=&\left\{ x\in V\ |\ f\left( x\right) =0\right\} \\
&=&\left\{ x\in V\ |\ x=0\right\} \quad \because f\text{の定義} \\
&=&\left\{ 0\right\}
\end{eqnarray*}です。したがって先の命題より\(f\)は単射です。

ベクトル空間\(\left( K,V\right) ,\left(K,W\right) \)に加えて線形写像\(f:V\rightarrow W\)が与えられているものとします。\(V,W\)がともに有限次元である場合、これらの次元\(\dim V\)および\(\dim W\)が有限な自然数として定まります。その上で、以下の条件\begin{equation*}\dim V>\dim W
\end{equation*}が成り立つ場合、すなわち、始集合の次元が終集合の次元を上回る場合、\(f\)が単射になる事態は起こり得ません。証明では線形写像に関する次元定理を利用します。

命題(単射ではない線形写像)
ベクトル空間\(\left( K,V\right) ,\left(K,W\right) \)がともに有限次元であるとともに、\begin{equation*}\dim V>\dim W
\end{equation*}が成り立つ場合、単射であるような\(V\)から\(W\)への線形写像\(f:V\rightarrow W\)は存在しない。
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例(単射ではない線形写像)
実ベクトル空間\(\left( \mathbb{R} ,\mathbb{R} ^{2}\right) ,\left( \mathbb{R} ,\mathbb{R} ^{3}\right) \)はともにベクトル空間です。線形写像\(\boldsymbol{f}:\mathbb{R} ^{3}\rightarrow \mathbb{R} ^{2}\)を任意に選びます。定義域と終集合の次元の間に、\begin{eqnarray*}\dim \mathbb{R} ^{3} &=&3 \\
&>&2 \\
&=&\dim \mathbb{R} ^{2}
\end{eqnarray*}が成り立つため、先の命題より\(\boldsymbol{f}\)は単射ではありません。

先の命題の対偶より、ベクトル空間\(\left( K,V\right),\left( K,W\right) \)がともに有限次元であるとともに線形写像\(f:V\rightarrow W\)が単射である場合には、\begin{equation}\dim V\leq \dim W \quad \cdots (1)
\end{equation}が成り立ちます。つまり、単射であるような線形写像の終集合の次元は定義域の次元を下回りません。ただし、これは線形写像が単射であるための十分条件ではなく必要条件であるため、\(\left( 1\right) \)を満たすにも関わらず単射ではない線形写像\(f:V\rightarrow W\)が存在する事態は起こり得ます。以下の例より明らかです。

例(単射ではない線形写像)
以下の行列\begin{equation*}
A=\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
2 & 2\end{pmatrix}\end{equation*}から定義される線形写像\(\boldsymbol{f}_{A}:\mathbb{R} ^{2}\rightarrow \mathbb{R} ^{2}\)はそれぞれの\(\boldsymbol{x}\in \mathbb{R} ^{2}\)に対して、\begin{eqnarray*}\boldsymbol{f}_{A}\left( \boldsymbol{x}\right) &=&A\boldsymbol{x} \\
&=&\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
2 & 2\end{pmatrix}\left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2}\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
x_{1}+x_{2} \\
2x_{1}+2x_{2}\end{array}\right)
\end{eqnarray*}を定めます。\(\boldsymbol{f}_{A}\)の定義域と終集合の次元の間には、\begin{equation*}\dim \mathbb{R} ^{2}\leq \dim \mathbb{R} ^{2}
\end{equation*}が成り立つ一方で、\(\boldsymbol{f}_{A}\)は単射ではありません(演習問題)。

 

線形写像が全単射であることの判定

線形写像\(f:V\rightarrow W\)が全単射であることとは、\(f\)が全射かつ単射であること、すなわち、\begin{eqnarray*}&&\left( a\right) \ \forall y\in W,\ \exists x\in V:y=f\left( x\right) \\
&&\left( b\right) \ \forall x,x^{\prime }\in X:\left[ x\not=x^{\prime
}\Rightarrow f\left( x\right) \not=f\left( x^{\prime }\right) \right] \end{eqnarray*}が成り立つことを意味します。

先に示した諸命題を踏まえると以下を得ます。

命題(線形写像が全単射であることの判定)
ベクトル空間\(\left( K,V\right) ,\left(K,W\right) \)に加えて線形写像\(f:V\rightarrow W\)が与えられているものとする。以下の条件\begin{eqnarray*}&&\left( a\right) \ \mathrm{Im}\left( f\right) =W \\
&&\left( b\right) \ \ker \left( f\right) =\left\{ 0\right\}
\end{eqnarray*}がともに成り立つことは、\(f\)が全単射であるための必要十分条件である。ただし、\(\mathrm{Im}\left( f\right) \)は\(f\)の値域であり、\(\ker \left( f\right) \)は\(f\)の核である。
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例(実ベクトル空間上の線形写像の全単射判定)
実ベクトル空間\(\left( \mathbb{R} ,\mathbb{R} ^{3}\right) ,\left( \mathbb{R} ,\mathbb{R} ^{2}\right) \)はともにベクトル空間です。写像\(\boldsymbol{f}:\mathbb{R} ^{3}\rightarrow \mathbb{R} ^{2}\)はそれぞれの\(\left(x_{1},x_{2},x_{3}\right) \in \mathbb{R} ^{3}\)に対して、\begin{equation*}\boldsymbol{f}\left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}\end{array}\right) =\left(
\begin{array}{c}
x_{1}-x_{2}+x_{3} \\
2x_{1}\end{array}\right)
\end{equation*}を定めるものとします。先に示したように、\(\boldsymbol{f}\)は線形写像であるとともに、\begin{equation*}\mathrm{Im}\left( \boldsymbol{f}\right) =\mathbb{R} ^{2}
\end{equation*}が成り立つ一方で、\begin{equation*}
\ker \left( \boldsymbol{f}\right) \not=\left\{ \left(
\begin{array}{c}
0 \\
0 \\
0\end{array}\right) \right\}
\end{equation*}が成り立つため、先の命題より\(\boldsymbol{f}\)は全単射ではありません。
例(多項式関数空間上の線形写像の全単射判定)
係数と変数がともに実数であるような多項式関数からなる集合を、\begin{equation*}
P=\left\{ f:\mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} \ |\ f\text{は多項式関数}\right\}
\end{equation*}で表記します。\(\left( \mathbb{R} ,P\right) \)はベクトル空間です。任意の多項式関数は微分可能であり、多項式関数の導関数は多項式関数です。したがって、それぞれの多項式関数\(f\in P\)に対して、その導関数に相当する多項式関数\begin{equation*}T\left( f\right) =f^{\prime }
\end{equation*}を像として定める写像\(T:P\rightarrow P\)が定義可能です。先に示したように、\(T\)は線形写像であるとともに、\begin{equation*}\mathrm{Im}\left( T\right) =P
\end{equation*}が成り立つ一方で、\begin{equation*}
\ker \left( T\right) \not=\left\{ 0\right\}
\end{equation*}が成り立つため、先の命題より\(T\)は全単射ではありません。
例(ゼロ写像の全単射判定)
ベクトル空間\(\left( K,V\right) ,\left(K,W\right) \)が与えられた状況において、任意の\(x\in V\)に対して、\begin{equation*}f\left( x\right) =0
\end{equation*}を定めるゼロ写像\(f:V\rightarrow W\)を定義します。先に示したように、ゼロ写像は線形写像であるとともに、\begin{eqnarray*}\mathrm{Im}\left( f\right) &=&\left\{ 0\right\} \\
\ker \left( f\right) &=&V
\end{eqnarray*}が成り立つため、\begin{equation*}
W=V=\left\{ 0\right\}
\end{equation*}が成り立つ場合には先の命題より\(f\)は全単射である一方で、それ以外の場合には\(f\)は全単射ではありません。
例(恒等写像の全単射判定)
ベクトル空間\(\left( K,V\right) \)が与えられた状況において、それぞれの\(x\in V\)に対して、\begin{equation*}f\left( x\right) =x
\end{equation*}を定める恒等写像\(f:V\rightarrow V\)を定義します。先に示したように、恒等写像は線形写像であるとともに、\begin{eqnarray*}\mathrm{Im}\left( f\right) &=&V \\
\ker \left( f\right) &=&\left\{ 0\right\}
\end{eqnarray*}が成り立つため、先の命題より\(f\)は全単射です。

ベクトル空間\(\left( K,V\right) ,\left(K,W\right) \)に加えて線形写像\(f:V\rightarrow W\)が与えられているものとします。\(V,W\)がともに有限次元である場合、これらの次元\(\dim V\)および\(\dim W\)が有限な自然数として定まります。先に示した命題より、以下の2つの条件\begin{eqnarray*}&&\left( a\right) \ \dim V>\dim W \\
&&\left( b\right) \ \dim V<\dim W
\end{eqnarray*}の少なくとも一方が成り立つ場合、\(f\)は単射でないか全射でないか少なくとも一方であるため、\(f\)が全単射になる事態は起こり得ません。対偶より、\(f\)が全単射である場合には、以下の2つの条件\begin{eqnarray*}&&\left( a\right) \ \dim V\leq \dim W \\
&&\left( b\right) \ \dim V\geq \dim W
\end{eqnarray*}がともに成り立ちます。つまり、\(f\)が全単射である場合には、\begin{equation}\dim V=\dim W \quad \cdots (1)
\end{equation}が成り立ちます。

ただし、これは線形写像が全単射であるための十分条件ではなく必要条件であるため、\(\left( 1\right) \)を満たすにも関わらず全単射ではない線形写像\(f:V\rightarrow W\)が存在する事態は起こり得ます。以下の例より明らかです。

例(全単射ではない線形写像)
以下の行列\begin{equation*}
A=\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
2 & 2\end{pmatrix}\end{equation*}から定義される線形写像\(\boldsymbol{f}_{A}:\mathbb{R} ^{2}\rightarrow \mathbb{R} ^{2}\)はそれぞれの\(\boldsymbol{x}\in \mathbb{R} ^{2}\)に対して、\begin{eqnarray*}\boldsymbol{f}_{A}\left( \boldsymbol{x}\right) &=&A\boldsymbol{x} \\
&=&\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
2 & 2\end{pmatrix}\left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2}\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
x_{1}+x_{2} \\
2x_{1}+2x_{2}\end{array}\right)
\end{eqnarray*}を定めます。\(\boldsymbol{f}_{A}\)の定義域と終集合の次元の間には、\begin{equation*}\dim \mathbb{R} ^{2}=\dim \mathbb{R} ^{2}
\end{equation*}が成り立つ一方で、先に示したように\(\boldsymbol{f}_{A}\)は単射や全射ではないため全単射ではありません。

 

演習問題

問題(行列空間から実ベクトル空間への線形写像の全単射判定)
実行列空間\(\left( \mathbb{R} ,M_{2,2}\left( \mathbb{R} \right) \right) \)と実ベクトル空間\(\left( \mathbb{R} ,\mathbb{R} ^{2}\right) \)はベクトル空間です。写像\(f:M_{2,2}\left( \mathbb{R} \right) \rightarrow \mathbb{R} ^{2}\)はそれぞれの行列\(A\in M_{2,2}\left( \mathbb{R} \right) \)に対して、以下のベクトル\begin{eqnarray*}f\left( A\right) &=&f\left(
\begin{pmatrix}
a_{11} & a_{12} \\
a_{21} & a_{22}\end{pmatrix}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
a_{11}+a_{12} \\
a_{21}+a_{22}\end{array}\right)
\end{eqnarray*}を像として定めるものとします。\(f\)が線形写像であることを確認した上で、\(f\)が全射、単射、全単射であるか判定してください。
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問題(多項式空間上の線形写像の全単射判定)
係数と変数がともに実数であり、次数が\(n\in \mathbb{N} \)以上の多項式関数からなる集合を、\begin{equation*}P_{n}=\left\{ f:\mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} \ |\ f\text{は}n\text{次以下の多項式関数}\right\}
\end{equation*}で表記します。\(\left( \mathbb{R} ,P_{1}\right) \)はベクトル空間です。それぞれの多項式関数\(ax+b\in P_{1}\)に対して、以下の多項式関数\begin{equation*}T\left( ax+b\right) =2bx-a
\end{equation*}を像として定める写像\(T:P_{1}\rightarrow P_{1}\)を定義します。\(T\)が線形写像であることを確認した上で、\(T\)が全射、単射、全単射であるか判定してください。
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問題(多項式空間上の線形写像の全単射判定)
係数と変数がともに実数であり、次数が\(n\in \mathbb{N} \)以上の多項式関数からなる集合を、\begin{equation*}P_{n}=\left\{ f:\mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} \ |\ f\text{は}n\text{次以下の多項式関数}\right\}
\end{equation*}で表記します。\(\left( \mathbb{R} ,P_{n}\right) \)および\(\left( \mathbb{R} ,P_{n+1}\right) \)はベクトル空間です。それぞれの多項式関数\(f\in P_{n}\)に対して、以下の多項式関数\begin{equation*}T\left( f\right) =xf
\end{equation*}を像として定める写像\(T:P_{n}\rightarrow P_{n+1}\)を定義します。\(T\)が線形写像であることを確認した上で、\(T\)が全射、単射、全単射であるか判定してください。
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問題(全単射ではない線形写像)
以下の行列\begin{equation*}
A=\begin{pmatrix}
1 & 2 \\
2 & 4\end{pmatrix}\end{equation*}から定義される線形写像\(\boldsymbol{f}_{A}:\mathbb{R} ^{2}\rightarrow \mathbb{R} ^{2}\)はそれぞれの\(\boldsymbol{x}\in \mathbb{R} ^{2}\)に対して、\begin{eqnarray*}\boldsymbol{f}_{A}\left( \boldsymbol{x}\right) &=&A\boldsymbol{x} \\
&=&\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
2 & 2\end{pmatrix}\left(
\begin{array}{c}
x_{1} \\
x_{2}\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
x_{1}+x_{2} \\
2x_{1}+2x_{2}\end{array}\right)
\end{eqnarray*}を定めます。\(\boldsymbol{f}_{A}\)が全射や単射ではないことを示してください。
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