1 有限個のベクトルでは生成されない空間
はじめに、扱う条件を定めます。
定義 1.1 (有限生成であること). 実数を係数とするベクトル空間V V V が有限生成 であるとは、有限個のベクトルv ⃗ 1 , … , v ⃗ m ∈ V \vec v_1, \dots, \vec v_m \in V v 1 , … , v m ∈ V でspan { v ⃗ 1 , … , v ⃗ m } = V \operatorname{span}\{\vec v_1, \dots, \vec v_m\} = V span { v 1 , … , v m } = V を満たすものが存在することをいう。有限生成でないとき、V V V は有限生成でない という。
命題 1.2. R [ x ] \R[x] R [ x ] とC [ 0 , 1 ] C[0,1] C [ 0 , 1 ] は、いずれも有限生成でない。
証明. R [ x ] \R[x] R [ x ] について示す。f 1 , … , f m ∈ R [ x ] f_1, \dots, f_m \in \R[x] f 1 , … , f m ∈ R [ x ] を有限個の多項式とする。f i f_i f i が0 ⃗ \vec 0 0 でないとき、a n ≠ 0 a_n \ne 0 a n = 0 を満たす最大のn n n をf i f_i f i の次数といい、deg f i \deg f_i deg f i と書く。N N N を、0 ⃗ \vec 0 0 でないf i f_i f i の次数の最大値とする(すべてが0 ⃗ \vec 0 0 ならばN = 0 N = 0 N = 0 とする)。一次結合∑ i c i f i \sum_i c_i f_i ∑ i c i f i の第n n n 成分は∑ i c i ( f i ) n \sum_i c_i (f_i)_n ∑ i c i ( f i ) n であり、n > N n > N n > N のとき( f i ) n = 0 (f_i)_n = 0 ( f i ) n = 0 であるから0 0 0 である。したがってspan { f 1 , … , f m } \operatorname{span}\{f_1, \dots, f_m\} span { f 1 , … , f m } に属する多項式は、第N + 1 N+1 N + 1 成分以降がすべて0 0 0 である。ところがx N + 1 x^{N+1} x N + 1 は第N + 1 N+1 N + 1 成分が1 1 1 であるから、この張る空間に属さない。よってspan { f 1 , … , f m } ≠ R [ x ] \operatorname{span}\{f_1,\dots,f_m\} \ne \R[x] span { f 1 , … , f m } = R [ x ] であり、R [ x ] \R[x] R [ x ] は有限生成でない。
C [ 0 , 1 ] C[0,1] C [ 0 , 1 ] について示す。m m m を任意の正の整数とし、k = 1 , … , m + 1 k = 1, \dots, m+1 k = 1 , … , m + 1 に対しa k = 1 k + 1 a_k = \dfrac{1}{k+1} a k = k + 1 1 、b k = 1 k b_k = \dfrac1k b k = k 1 、p k = a k + b k 2 p_k = \dfrac{a_k + b_k}{2} p k = 2 a k + b k とおき、関数g k ∈ C [ 0 , 1 ] g_k \in C[0,1] g k ∈ C [ 0 , 1 ] を
g k ( t ) = max ( 0 , 1 − ∣ t − p k ∣ ( b k − a k ) / 2 ) g_k(t) = \max\left(0,\ 1 - \frac{|t - p_k|}{(b_k - a_k)/2}\right) g k ( t ) = max ( 0 , 1 − ( b k − a k ) /2 ∣ t − p k ∣ ) と定める。絶対値とmax \max max は連続関数から連続関数を作るのでg k g_k g k は連続であり、g k ( t ) ≠ 0 g_k(t) \ne 0 g k ( t ) = 0 となるのはa k < t < b k a_k < t < b_k a k < t < b k のときに限る。g k ( p k ) = 1 g_k(p_k) = 1 g k ( p k ) = 1 である。区間( a k , b k ) (a_k, b_k) ( a k , b k ) はk k k が異なれば互いに交わらない。
g 1 , … , g m + 1 g_1, \dots, g_{m+1} g 1 , … , g m + 1 が一次独立であることを示す。∑ k c k g k = 0 \sum_{k} c_k g_k = 0 ∑ k c k g k = 0 とし、j j j を任意に取る。両辺のt = p j t = p_j t = p j における値を見ると、k ≠ j k \ne j k = j についてはp j ∉ ( a k , b k ) p_j \notin (a_k, b_k) p j ∈ / ( a k , b k ) であるからg k ( p j ) = 0 g_k(p_j) = 0 g k ( p j ) = 0 であり、c j g j ( p j ) = c j = 0 c_j g_j(p_j) = c_j = 0 c j g j ( p j ) = c j = 0 を得る。j j j は任意であるから、すべてのc j c_j c j が0 0 0 である。
いまC [ 0 , 1 ] C[0,1] C [ 0 , 1 ] が有限生成であると仮定し、m m m 個のベクトルが生成するとする。上で作ったg 1 , … , g m + 1 g_1, \dots, g_{m+1} g 1 , … , g m + 1 は一次独立なm + 1 m+1 m + 1 本のベクトルであるから、§D3.8 補題 3.1 によりm + 1 ≤ m m+1 \le m m + 1 ≤ m となって矛盾する。よってC [ 0 , 1 ] C[0,1] C [ 0 , 1 ] は有限生成でない。▨
必修の記事では、有限生成でない空間についてdim \dim dim が定められていません。§D3.8 定義 3.3 で定義されたのは有限生成な空間の次元だからです。以下では、次元という値を比べる必要はありません。使うのは、有限個のベクトルでは空間全体を張ることができないという事実だけです。
2 可算個のベクトルの直交化
命題 2.1. V V V を内積空間、v ⃗ 1 , v ⃗ 2 , … \vec v_1, \vec v_2, \dots v 1 , v 2 , … をV V V のベクトルの列で、どの有限個を取っても一次独立であるものとする。このとき、正規直交系e ⃗ 1 , e ⃗ 2 , … \vec e_1, \vec e_2, \dots e 1 , e 2 , … で、すべてのm m m についてspan { e ⃗ 1 , … , e ⃗ m } = span { v ⃗ 1 , … , v ⃗ m } \operatorname{span}\{\vec e_1, \dots, \vec e_m\} = \operatorname{span}\{\vec v_1, \dots, \vec v_m\} span { e 1 , … , e m } = span { v 1 , … , v m } を満たすものが定まる。
証明. §D3.14 定理 2.1 の構成式により、e ⃗ m \vec e_m e m がv ⃗ 1 , … , v ⃗ m \vec v_1, \dots, \vec v_m v 1 , … , v m だけから定められており、m m m より後の項に依存しない。したがって、各m m m についてv ⃗ 1 , … , v ⃗ m \vec v_1, \dots, \vec v_m v 1 , … , v m に§D3.14 定理 2.1 を適用して得られるe ⃗ 1 , … , e ⃗ m \vec e_1, \dots, \vec e_m e 1 , … , e m は、m m m を大きくしても前の項が変わらない。こうして得られる列e ⃗ 1 , e ⃗ 2 , … \vec e_1, \vec e_2, \dots e 1 , e 2 , … は、どの二つを取っても§D3.14 定理 2.1 の結論により直交し、各項のノルムが1 1 1 である。張る空間の一致も同定理の結論である。▨
直交化の手続きを実行することができても、得られた正規直交系から空間全体についての結論が導かれるとは限りません。成り立たなくなるのは、正射影が最良近似を与えるという結論です。この結論が成り立たない部分空間の例を作るために、R [ x ] \R[x] R [ x ] に内積を一つ定めます。
3 直交補空間が零ベクトルだけになる部分空間
定義 3.1 (係数による内積). f = ( a 0 , a 1 , … ) f = (a_0, a_1, \dots) f = ( a 0 , a 1 , … ) 、g = ( b 0 , b 1 , … ) g = (b_0, b_1, \dots) g = ( b 0 , b 1 , … ) をR [ x ] \R[x] R [ x ] の要素とし
⟨ f , g ⟩ = ∑ n ≥ 0 a n b n \langle f, g\rangle = \sum_{n \ge 0} a_n b_n ⟨ f , g ⟩ = n ≥ 0 ∑ a n b n と定める。右辺は、0 0 0 でない項が有限個であるから定まる。また、部分集合W ⊆ R [ x ] W \subseteq \R[x] W ⊆ R [ x ] に対しW ⊥ = { v ∈ R [ x ] : ⟨ w , v ⟩ = 0 ( すべての w ∈ W ) } W^{\perp} = \{v \in \R[x] : \langle w, v\rangle = 0 \ (\text{すべての } w \in W)\} W ⊥ = { v ∈ R [ x ] : ⟨ w , v ⟩ = 0 ( すべての w ∈ W )} と定め、W W W の直交補空間 という。
上で定めた⟨ f , g ⟩ \langle f, g\rangle ⟨ f , g ⟩ は§D3.14 定義 1.1 の条件を満たします。対称性と第1引数についての線形性は和の性質から従い、正定値性は、⟨ f , f ⟩ = ∑ n a n 2 ≥ 0 \langle f,f\rangle = \sum_n a_n^2 \ge 0 ⟨ f , f ⟩ = ∑ n a n 2 ≥ 0 であり、⟨ f , f ⟩ \langle f,f\rangle ⟨ f , f ⟩ が0 0 0 になるのはすべてのa n a_n a n が0 0 0 であるとき、すなわちf = 0 ⃗ f = \vec 0 f = 0 のときに限ることによります。第n n n 成分だけが1 1 1 であるx n x^n x n の全体は、この内積について正規直交系をなします。
定理 3.2. V = R [ x ] V = \R[x] V = R [ x ] に定義 3.1 の内積を入れる。写像φ : V → R \varphi : V \to \R φ : V → R をφ ( f ) = ∑ n ≥ 0 a n \varphi(f) = \sum_{n\ge0} a_n φ ( f ) = ∑ n ≥ 0 a n と定め、W = ker φ W = \ker\varphi W = ker φ とおく。このとき次が成り立つ。
φ \varphi φ は線形写像であり、W W W はV V V の部分空間でW ≠ V W \ne V W = V である。
W ⊥ = { 0 ⃗ } W^{\perp} = \{\vec 0\} W ⊥ = { 0 } である。
証明. 1について。φ ( f ) \varphi(f) φ ( f ) はf f f の成分の有限個の和であるから、和と実数倍についてφ ( f + g ) = φ ( f ) + φ ( g ) \varphi(f+g) = \varphi(f)+\varphi(g) φ ( f + g ) = φ ( f ) + φ ( g ) 、φ ( c f ) = c φ ( f ) \varphi(cf) = c\varphi(f) φ ( c f ) = c φ ( f ) が成り立ち、φ \varphi φ は線形である。W = ker φ W = \ker\varphi W = ker φ が部分空間であることは§D3.10 命題 1.2 による。φ ( x 0 ) = 1 ≠ 0 \varphi(x^0) = 1 \ne 0 φ ( x 0 ) = 1 = 0 であるからx 0 ∉ W x^0 \notin W x 0 ∈ / W であり、W ≠ V W \ne V W = V である。
2について。i ≠ j i \ne j i = j とするとφ ( x i − x j ) = 1 − 1 = 0 \varphi(x^i - x^j) = 1 - 1 = 0 φ ( x i − x j ) = 1 − 1 = 0 であるからx i − x j ∈ W x^i - x^j \in W x i − x j ∈ W である。v = ( v 0 , v 1 , … ) ∈ W ⊥ v = (v_0, v_1, \dots) \in W^{\perp} v = ( v 0 , v 1 , … ) ∈ W ⊥ を取ると、すべてのi , j i, j i , j について
0 = ⟨ x i − x j , v ⟩ = v i − v j 0 = \langle x^i - x^j,\ v\rangle = v_i - v_j 0 = ⟨ x i − x j , v ⟩ = v i − v j であるから、v v v の成分はすべて等しい。v ∈ R [ x ] v \in \R[x] v ∈ R [ x ] であるから0 0 0 でない成分は有限個であり、成分がすべて等しいことと合わせると、すべての成分が0 0 0 である。よってv = 0 ⃗ v = \vec 0 v = 0 であり、W ⊥ ⊆ { 0 ⃗ } W^{\perp} \subseteq \{\vec 0\} W ⊥ ⊆ { 0 } である。逆の包含は明らかであるからW ⊥ = { 0 ⃗ } W^{\perp} = \{\vec 0\} W ⊥ = { 0 } である。▨
有限次元では、部分空間W W W についてdim W + dim W ⊥ = dim V \dim W + \dim W^{\perp} = \dim V dim W + dim W ⊥ = dim V が成り立ちますので、W ≠ V W \ne V W = V ならばW ⊥ W^{\perp} W ⊥ は零ベクトルだけにはなりません。有限生成でない空間では、この等式を用いることができません。上の定理のW W W は、W ≠ V W \ne V W = V であるにもかかわらず、W ⊥ W^{\perp} W ⊥ が零ベクトルだけになる例です。次の系では、このW W W への最良近似をもたないベクトルが存在することを示します。
4 最良近似が存在しない部分空間
系 4.1. V V V 、W W W を定理 3.2 のとおりとし、u ⃗ = x 0 ∈ V \vec u = x^0 \in V u = x 0 ∈ V とする。このとき、∥ u ⃗ − p ⃗ ∥ ≤ ∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ \|\vec u - \vec p\| \le \|\vec u - \vec w\| ∥ u − p ∥ ≤ ∥ u − w ∥ がすべてのw ⃗ ∈ W \vec w \in W w ∈ W について成り立つようなp ⃗ ∈ W \vec p \in W p ∈ W は存在しない。
証明. そのようなp ⃗ ∈ W \vec p \in W p ∈ W が存在すると仮定し、z ⃗ = u ⃗ − p ⃗ \vec z = \vec u - \vec p z = u − p とおく。w ⃗ ∈ W \vec w \in W w ∈ W と実数t t t を任意に取る。p ⃗ + t w ⃗ ∈ W \vec p + t\vec w \in W p + t w ∈ W であるから、仮定により
∥ z ⃗ ∥ 2 ≤ ∥ u ⃗ − ( p ⃗ + t w ⃗ ) ∥ 2 = ∥ z ⃗ − t w ⃗ ∥ 2 = ∥ z ⃗ ∥ 2 − 2 t ⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ + t 2 ∥ w ⃗ ∥ 2 \|\vec z\|^2 \le \|\vec u - (\vec p + t\vec w)\|^2 = \|\vec z - t\vec w\|^2
= \|\vec z\|^2 - 2t\langle \vec z, \vec w\rangle + t^2\|\vec w\|^2 ∥ z ∥ 2 ≤ ∥ u − ( p + t w ) ∥ 2 = ∥ z − t w ∥ 2 = ∥ z ∥ 2 − 2 t ⟨ z , w ⟩ + t 2 ∥ w ∥ 2 である。したがって、すべての実数t t t について− 2 t ⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ + t 2 ∥ w ⃗ ∥ 2 ≥ 0 -2t\langle \vec z, \vec w\rangle + t^2\|\vec w\|^2 \ge 0 − 2 t ⟨ z , w ⟩ + t 2 ∥ w ∥ 2 ≥ 0 が成り立つ。w ⃗ = 0 ⃗ \vec w = \vec 0 w = 0 のときは⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ = 0 \langle \vec z,\vec w\rangle = 0 ⟨ z , w ⟩ = 0 であるからw ⃗ ≠ 0 ⃗ \vec w \ne \vec 0 w = 0 としてよい。t = ⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ / ∥ w ⃗ ∥ 2 t = \langle \vec z,\vec w\rangle / \|\vec w\|^2 t = ⟨ z , w ⟩ /∥ w ∥ 2 と取ると左辺は− ⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ 2 / ∥ w ⃗ ∥ 2 -\langle \vec z,\vec w\rangle^2/\|\vec w\|^2 − ⟨ z , w ⟩ 2 /∥ w ∥ 2 となり、⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ ≠ 0 \langle \vec z,\vec w\rangle \ne 0 ⟨ z , w ⟩ = 0 ならばこれは負である。これは矛盾であるから⟨ z ⃗ , w ⃗ ⟩ = 0 \langle \vec z, \vec w\rangle = 0 ⟨ z , w ⟩ = 0 である。w ⃗ \vec w w は任意であったからz ⃗ ∈ W ⊥ = { 0 ⃗ } \vec z \in W^{\perp} = \{\vec 0\} z ∈ W ⊥ = { 0 } 、すなわちu ⃗ = p ⃗ ∈ W \vec u = \vec p \in W u = p ∈ W である。ところが定理 3.2 の1の証明で見たとおりu ⃗ = x 0 ∉ W \vec u = x^0 \notin W u = x 0 ∈ / W である。矛盾により、そのようなp ⃗ \vec p p は存在しない。▨
5 演習
問題 5.1. C [ 0 , 1 ] C[0,1] C [ 0 , 1 ] が有限生成でないことの証明で作ったg 1 , … , g m + 1 g_1, \dots, g_{m+1} g 1 , … , g m + 1 について、区間( a k , b k ) (a_k, b_k) ( a k , b k ) が互いに交わらないことを確かめよ。次に、実数を係数とするベクトル空間V V V について、V V V が有限生成でないことと、すべての正の整数m m m についてV V V が一次独立なm m m 本のベクトルを含むこととが同値であることを示せ。
解答. 正の整数k k k についてa k = 1 k + 1 < 1 k = b k a_k = \frac{1}{k+1} < \frac1k = b_k a k = k + 1 1 < k 1 = b k であるから、区間( a k , b k ) (a_k, b_k) ( a k , b k ) は空でない。j < k j < k j < k を満たす正の整数j , k j, k j , k を取る。k ≥ j + 1 k \ge j + 1 k ≥ j + 1 であるからb k = 1 k ≤ 1 j + 1 = a j b_k = \frac1k \le \frac{1}{j+1} = a_j b k = k 1 ≤ j + 1 1 = a j である。したがってt ∈ ( a k , b k ) t \in (a_k, b_k) t ∈ ( a k , b k ) ならばt < b k ≤ a j t < b_k \le a_j t < b k ≤ a j であり、t ∉ ( a j , b j ) t \notin (a_j, b_j) t ∈ / ( a j , b j ) である。よって、相異なるj , k j, k j , k について( a j , b j ) ∩ ( a k , b k ) = ∅ (a_j, b_j) \cap (a_k, b_k) = \varnothing ( a j , b j ) ∩ ( a k , b k ) = ∅ である。
次に同値を示す。まず、すべての正の整数m m m についてV V V が一次独立なm m m 本のベクトルを含むと仮定する。V V V が有限生成であるとすると、ある正の整数m m m とw ⃗ 1 , … , w ⃗ m ∈ V \vec w_1, \dots, \vec w_m \in V w 1 , … , w m ∈ V でspan { w ⃗ 1 , … , w ⃗ m } = V \operatorname{span}\{\vec w_1, \dots, \vec w_m\} = V span { w 1 , … , w m } = V を満たすものがある。仮定により一次独立なm + 1 m+1 m + 1 本のベクトルu ⃗ 1 , … , u ⃗ m + 1 ∈ V \vec u_1, \dots, \vec u_{m+1} \in V u 1 , … , u m + 1 ∈ V が存在するので、§D3.8 補題 3.1 によりm + 1 ≤ m m + 1 \le m m + 1 ≤ m となり、矛盾する。よってV V V は有限生成でない。
逆に、V V V が有限生成でないと仮定する。一次独立な組v ⃗ 1 , … , v ⃗ m \vec v_1, \dots, \vec v_m v 1 , … , v m をm m m について帰納的に作る。
m = 1 m = 1 m = 1 の場合を示す。V = { 0 ⃗ } V = \{\vec 0\} V = { 0 } ならばV = span { 0 ⃗ } V = \operatorname{span}\{\vec 0\} V = span { 0 } であり、V V V は有限生成になる。よってV ≠ { 0 ⃗ } V \ne \{\vec 0\} V = { 0 } であり、v ⃗ 1 ≠ 0 ⃗ \vec v_1 \ne \vec 0 v 1 = 0 を満たすv ⃗ 1 ∈ V \vec v_1 \in V v 1 ∈ V が存在する。c v ⃗ 1 = 0 ⃗ c\vec v_1 = \vec 0 c v 1 = 0 かつc ≠ 0 c \ne 0 c = 0 とするとv ⃗ 1 = c − 1 ( c v ⃗ 1 ) = 0 ⃗ \vec v_1 = c^{-1}(c\vec v_1) = \vec 0 v 1 = c − 1 ( c v 1 ) = 0 となって矛盾するので、c = 0 c = 0 c = 0 であり、v ⃗ 1 \vec v_1 v 1 は一次独立である。
一次独立なv ⃗ 1 , … , v ⃗ m ∈ V \vec v_1, \dots, \vec v_m \in V v 1 , … , v m ∈ V が得られたとする。V V V は有限生成でないからspan { v ⃗ 1 , … , v ⃗ m } ≠ V \operatorname{span}\{\vec v_1, \dots, \vec v_m\} \ne V span { v 1 , … , v m } = V であり、この張る空間に属さないv ⃗ m + 1 ∈ V \vec v_{m+1} \in V v m + 1 ∈ V が存在する。v ⃗ 1 , … , v ⃗ m + 1 \vec v_1, \dots, \vec v_{m+1} v 1 , … , v m + 1 が一次独立であることを示す。c 1 v ⃗ 1 + ⋯ + c m + 1 v ⃗ m + 1 = 0 ⃗ c_1\vec v_1 + \cdots + c_{m+1}\vec v_{m+1} = \vec 0 c 1 v 1 + ⋯ + c m + 1 v m + 1 = 0 とする。c m + 1 ≠ 0 c_{m+1} \ne 0 c m + 1 = 0 ならば
v ⃗ m + 1 = − c m + 1 − 1 ( c 1 v ⃗ 1 + ⋯ + c m v ⃗ m ) \vec v_{m+1} = -c_{m+1}^{-1}\left(c_1\vec v_1 + \cdots + c_m\vec v_m\right) v m + 1 = − c m + 1 − 1 ( c 1 v 1 + ⋯ + c m v m ) となり、v ⃗ m + 1 \vec v_{m+1} v m + 1 がspan { v ⃗ 1 , … , v ⃗ m } \operatorname{span}\{\vec v_1, \dots, \vec v_m\} span { v 1 , … , v m } に属して矛盾する。よってc m + 1 = 0 c_{m+1} = 0 c m + 1 = 0 であり、c 1 v ⃗ 1 + ⋯ + c m v ⃗ m = 0 ⃗ c_1\vec v_1 + \cdots + c_m\vec v_m = \vec 0 c 1 v 1 + ⋯ + c m v m = 0 とv ⃗ 1 , … , v ⃗ m \vec v_1, \dots, \vec v_m v 1 , … , v m の一次独立性からc 1 = ⋯ = c m = 0 c_1 = \cdots = c_m = 0 c 1 = ⋯ = c m = 0 である。
以上により、すべての正の整数m m m について一次独立なm m m 本のベクトルv ⃗ 1 , … , v ⃗ m ∈ V \vec v_1, \dots, \vec v_m \in V v 1 , … , v m ∈ V が存在する。▨
問題 5.2. 定理 3.2 のφ \varphi φ をφ ( f ) = a 0 + a 1 \varphi(f) = a_0 + a_1 φ ( f ) = a 0 + a 1 に取り替え、W = ker φ W = \ker\varphi W = ker φ の直交補空間を求め、今度はW ⊥ W^{\perp} W ⊥ が{ 0 ⃗ } \{\vec 0\} { 0 } にならないことを確かめよ。次に、一般にφ : V → R \varphi : V \to \R φ : V → R を0 0 0 でない線形写像とし、W = ker φ W = \ker\varphi W = ker φ とおく。W ⊥ ≠ { 0 ⃗ } W^{\perp} \ne \{\vec 0\} W ⊥ = { 0 } であることと、あるu ⃗ ∈ V \vec u \in V u ∈ V によってすべてのf ∈ V f \in V f ∈ V についてφ ( f ) = ⟨ f , u ⃗ ⟩ \varphi(f) = \langle f, \vec u\rangle φ ( f ) = ⟨ f , u ⟩ と書くことができることとが同値であることを示せ。これを用いて、定理 3.2 のφ ( f ) = ∑ n ≥ 0 a n \varphi(f) = \sum_{n \ge 0} a_n φ ( f ) = ∑ n ≥ 0 a n は、どのu ⃗ ∈ V \vec u \in V u ∈ V を用いても⟨ f , u ⃗ ⟩ \langle f, \vec u\rangle ⟨ f , u ⟩ の形に書くことができないことを示せ。
解答. f = ( a 0 , a 1 , … ) f = (a_0, a_1, \dots) f = ( a 0 , a 1 , … ) に対してφ ( f ) = a 0 + a 1 \varphi(f) = a_0 + a_1 φ ( f ) = a 0 + a 1 と定め、W = ker φ W = \ker\varphi W = ker φ とおく。φ ( f + g ) = φ ( f ) + φ ( g ) \varphi(f+g) = \varphi(f) + \varphi(g) φ ( f + g ) = φ ( f ) + φ ( g ) 、φ ( c f ) = c φ ( f ) \varphi(cf) = c\varphi(f) φ ( c f ) = c φ ( f ) が成り立つからφ \varphi φ は線形であり、§D3.10 命題 1.2 によりW W W は部分空間である。v = x 0 + x 1 v = x^0 + x^1 v = x 0 + x 1 とおくと、定義 3.1 の内積について⟨ f , v ⟩ = a 0 + a 1 = φ ( f ) \langle f, v\rangle = a_0 + a_1 = \varphi(f) ⟨ f , v ⟩ = a 0 + a 1 = φ ( f ) である。
c ∈ R c \in \R c ∈ R とw ∈ W w \in W w ∈ W を取ると、⟨ w , c v ⟩ = c ⟨ w , v ⟩ = c φ ( w ) = 0 \langle w, cv\rangle = c\langle w, v\rangle = c\varphi(w) = 0 ⟨ w , c v ⟩ = c ⟨ w , v ⟩ = c φ ( w ) = 0 であるから、c v ∈ W ⊥ cv \in W^{\perp} c v ∈ W ⊥ である。
逆にu = ( u 0 , u 1 , … ) ∈ W ⊥ u = (u_0, u_1, \dots) \in W^{\perp} u = ( u 0 , u 1 , … ) ∈ W ⊥ を取る。φ ( x 0 − x 1 ) = 1 − 1 = 0 \varphi(x^0 - x^1) = 1 - 1 = 0 φ ( x 0 − x 1 ) = 1 − 1 = 0 であるからx 0 − x 1 ∈ W x^0 - x^1 \in W x 0 − x 1 ∈ W であり、n ≥ 2 n \ge 2 n ≥ 2 についてφ ( x n ) = 0 \varphi(x^n) = 0 φ ( x n ) = 0 であるからx n ∈ W x^n \in W x n ∈ W である。したがって
0 = ⟨ x 0 − x 1 , u ⟩ = u 0 − u 1 , 0 = ⟨ x n , u ⟩ = u n ( n ≥ 2 ) 0 = \langle x^0 - x^1,\ u\rangle = u_0 - u_1, \qquad 0 = \langle x^n,\ u\rangle = u_n \quad (n \ge 2) 0 = ⟨ x 0 − x 1 , u ⟩ = u 0 − u 1 , 0 = ⟨ x n , u ⟩ = u n ( n ≥ 2 ) が成り立ち、u = u 0 x 0 + u 0 x 1 = u 0 v u = u_0x^0 + u_0x^1 = u_0v u = u 0 x 0 + u 0 x 1 = u 0 v である。以上よりW ⊥ = { c v : c ∈ R } W^{\perp} = \{cv : c \in \R\} W ⊥ = { c v : c ∈ R } である。
v v v の第0 0 0 成分は1 1 1 であるからv ≠ 0 ⃗ v \ne \vec 0 v = 0 であり、v ∈ W ⊥ v \in W^{\perp} v ∈ W ⊥ であるからW ⊥ ≠ { 0 ⃗ } W^{\perp} \ne \{\vec 0\} W ⊥ = { 0 } である。なお、φ ( x 0 ) = 1 ≠ 0 \varphi(x^0) = 1 \ne 0 φ ( x 0 ) = 1 = 0 であるからW ≠ V W \ne V W = V である。
次に、一般の0 0 0 でない線形写像φ : V → R \varphi : V \to \R φ : V → R とW = ker φ W = \ker\varphi W = ker φ について同値を示す。
すべてのf ∈ V f \in V f ∈ V についてφ ( f ) = ⟨ f , u ⃗ ⟩ \varphi(f) = \langle f, \vec u\rangle φ ( f ) = ⟨ f , u ⟩ を満たすu ⃗ ∈ V \vec u \in V u ∈ V があるとする。u ⃗ = 0 ⃗ \vec u = \vec 0 u = 0 ならばすべてのf f f についてφ ( f ) = 0 \varphi(f) = 0 φ ( f ) = 0 となり、φ \varphi φ が0 0 0 でないことに反するので、u ⃗ ≠ 0 ⃗ \vec u \ne \vec 0 u = 0 である。w ∈ W w \in W w ∈ W について⟨ w , u ⃗ ⟩ = φ ( w ) = 0 \langle w, \vec u\rangle = \varphi(w) = 0 ⟨ w , u ⟩ = φ ( w ) = 0 であるからu ⃗ ∈ W ⊥ \vec u \in W^{\perp} u ∈ W ⊥ であり、W ⊥ ≠ { 0 ⃗ } W^{\perp} \ne \{\vec 0\} W ⊥ = { 0 } である。
逆に、W ⊥ W^{\perp} W ⊥ が0 ⃗ \vec 0 0 でない元v v v を含むとする。φ ( v ) = 0 \varphi(v) = 0 φ ( v ) = 0 ならばv ∈ W v \in W v ∈ W であり、v ∈ W ⊥ v \in W^{\perp} v ∈ W ⊥ と合わせて⟨ v , v ⟩ = 0 \langle v, v\rangle = 0 ⟨ v , v ⟩ = 0 となるので、内積の正定値性によりv = 0 ⃗ v = \vec 0 v = 0 となって矛盾する。よってφ ( v ) ≠ 0 \varphi(v) \ne 0 φ ( v ) = 0 である。f ∈ V f \in V f ∈ V を任意に取り、
g = f − φ ( f ) φ ( v ) v g = f - \frac{\varphi(f)}{\varphi(v)}\,v g = f − φ ( v ) φ ( f ) v とおくと、φ \varphi φ の線形性によりφ ( g ) = φ ( f ) − φ ( f ) = 0 \varphi(g) = \varphi(f) - \varphi(f) = 0 φ ( g ) = φ ( f ) − φ ( f ) = 0 であるからg ∈ W g \in W g ∈ W であり、⟨ g , v ⟩ = 0 \langle g, v\rangle = 0 ⟨ g , v ⟩ = 0 である。内積の第1引数についての線形性により
0 = ⟨ g , v ⟩ = ⟨ f , v ⟩ − φ ( f ) φ ( v ) ⟨ v , v ⟩ 0 = \langle g, v\rangle = \langle f, v\rangle - \frac{\varphi(f)}{\varphi(v)}\langle v, v\rangle 0 = ⟨ g , v ⟩ = ⟨ f , v ⟩ − φ ( v ) φ ( f ) ⟨ v , v ⟩ である。v ≠ 0 ⃗ v \ne \vec 0 v = 0 であるから正定値性により⟨ v , v ⟩ > 0 \langle v, v\rangle > 0 ⟨ v , v ⟩ > 0 であり、
φ ( f ) = φ ( v ) ⟨ v , v ⟩ ⟨ f , v ⟩ = ⟨ f , u ⃗ ⟩ , u ⃗ = φ ( v ) ⟨ v , v ⟩ v \varphi(f) = \frac{\varphi(v)}{\langle v, v\rangle}\langle f, v\rangle = \langle f, \vec u\rangle, \qquad
\vec u = \frac{\varphi(v)}{\langle v, v\rangle}\,v φ ( f ) = ⟨ v , v ⟩ φ ( v ) ⟨ f , v ⟩ = ⟨ f , u ⟩ , u = ⟨ v , v ⟩ φ ( v ) v を得る。最後の等号には内積の対称性と第1引数についての線形性を用いた。u ⃗ \vec u u はf f f によらないので、これが求めるu ⃗ \vec u u である。
定理 3.2 のφ ( f ) = ∑ n ≥ 0 a n \varphi(f) = \sum_{n \ge 0} a_n φ ( f ) = ∑ n ≥ 0 a n は線形であり、φ ( x 0 ) = 1 \varphi(x^0) = 1 φ ( x 0 ) = 1 であるから0 0 0 でない。同定理の2によりW ⊥ = { 0 ⃗ } W^{\perp} = \{\vec 0\} W ⊥ = { 0 } であるから、上の同値により、φ ( f ) = ⟨ f , u ⃗ ⟩ \varphi(f) = \langle f, \vec u\rangle φ ( f ) = ⟨ f , u ⟩ がすべてのf ∈ V f \in V f ∈ V について成り立つようなu ⃗ ∈ V \vec u \in V u ∈ V は存在しない。実際、u ⃗ = ( u 0 , u 1 , … ) ∈ V \vec u = (u_0, u_1, \dots) \in V u = ( u 0 , u 1 , … ) ∈ V を任意に取ると、0 0 0 でない成分は有限個であるから、u N = 0 u_N = 0 u N = 0 を満たすN N N がある。このときφ ( x N ) = 1 \varphi(x^N) = 1 φ ( x N ) = 1 であるが⟨ x N , u ⃗ ⟩ = u N = 0 \langle x^N, \vec u\rangle = u_N = 0 ⟨ x N , u ⟩ = u N = 0 であり、両者は一致しない。▨
問題 5.3. 系 4.1 のu ⃗ = x 0 \vec u = x^0 u = x 0 について、実数t t t と正の整数N N N を用いて
w ⃗ = t x 0 − t N ( x 1 + x 2 + ⋯ + x N ) \vec w = t\,x^0 - \frac{t}{N}\left(x^1 + x^2 + \cdots + x^N\right) w = t x 0 − N t ( x 1 + x 2 + ⋯ + x N ) と定める。w ⃗ ∈ W \vec w \in W w ∈ W であることを確かめ、∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ 2 \|\vec u - \vec w\|^2 ∥ u − w ∥ 2 をt t t とN N N の式で書け。次に、N N N を大きくしt t t を1 1 1 へ近づけることで、inf w ⃗ ∈ W ∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ \inf_{\vec w \in W}\|\vec u - \vec w\| inf w ∈ W ∥ u − w ∥ が0 0 0 であることを示せ。さらに、正の整数N N N について、W W W の元のうち第N + 1 N+1 N + 1 成分以降がすべて0 0 0 であるものの全体をW N W_N W N とする。すべてのw ⃗ ∈ W N \vec w \in W_N w ∈ W N について∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ 2 ≥ 1 N + 1 \|\vec u - \vec w\|^2 \ge \dfrac{1}{N+1} ∥ u − w ∥ 2 ≥ N + 1 1 であることを示し、等号が成り立つw ⃗ ∈ W N \vec w \in W_N w ∈ W N を求めよ。これを用いて、下限0 0 0 がW W W のどの元でも到達されないことを示せ。
解答. w ⃗ \vec w w の第0 0 0 成分はt t t 、第1 1 1 成分から第N N N 成分までは− t / N -t/N − t / N 、それ以降の成分は0 0 0 である。したがってφ ( w ⃗ ) = t + N ⋅ ( − t N ) = 0 \varphi(\vec w) = t + N\cdot\left(-\frac tN\right) = 0 φ ( w ) = t + N ⋅ ( − N t ) = 0 であり、w ⃗ ∈ W \vec w \in W w ∈ W である。
u ⃗ − w ⃗ = ( 1 − t ) x 0 + t N ( x 1 + ⋯ + x N ) \vec u - \vec w = (1-t)\,x^0 + \frac tN\left(x^1 + \cdots + x^N\right) u − w = ( 1 − t ) x 0 + N t ( x 1 + ⋯ + x N ) であるから、定義 3.1 の内積により
∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ 2 = ( 1 − t ) 2 + N ( t N ) 2 = ( 1 − t ) 2 + t 2 N \|\vec u - \vec w\|^2 = (1-t)^2 + N\left(\frac tN\right)^2 = (1-t)^2 + \frac{t^2}{N} ∥ u − w ∥ 2 = ( 1 − t ) 2 + N ( N t ) 2 = ( 1 − t ) 2 + N t 2 である。
t = N N + 1 t = \frac{N}{N+1} t = N + 1 N と取る。このt t t はN N N を大きくすると1 1 1 に近づき、
∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ 2 = 1 ( N + 1 ) 2 + N 2 ( N + 1 ) 2 ⋅ 1 N = 1 + N ( N + 1 ) 2 = 1 N + 1 \|\vec u - \vec w\|^2 = \frac{1}{(N+1)^2} + \frac{N^2}{(N+1)^2}\cdot\frac1N = \frac{1 + N}{(N+1)^2} = \frac{1}{N+1} ∥ u − w ∥ 2 = ( N + 1 ) 2 1 + ( N + 1 ) 2 N 2 ⋅ N 1 = ( N + 1 ) 2 1 + N = N + 1 1 となる。δ = inf w ⃗ ∈ W ∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ \delta = \inf_{\vec w \in W}\|\vec u - \vec w\| δ = inf w ∈ W ∥ u − w ∥ とおく。ノルムは0 0 0 以上であるからδ ≥ 0 \delta \ge 0 δ ≥ 0 である。上の計算により、すべての正の整数N N N についてδ ≤ 1 N + 1 \delta \le \frac{1}{\sqrt{N+1}} δ ≤ N + 1 1 である。δ > 0 \delta > 0 δ > 0 と仮定すると、N + 1 > 1 / δ 2 N + 1 > 1/\delta^2 N + 1 > 1/ δ 2 を満たす正の整数N N N について1 N + 1 < δ \frac{1}{\sqrt{N+1}} < \delta N + 1 1 < δ となり、δ ≤ 1 N + 1 \delta \le \frac{1}{\sqrt{N+1}} δ ≤ N + 1 1 と両立しない。よってδ = 0 \delta = 0 δ = 0 である。
次に、w ⃗ = ( w 0 , w 1 , … ) ∈ W N \vec w = (w_0, w_1, \dots) \in W_N w = ( w 0 , w 1 , … ) ∈ W N を取る。第N + 1 N+1 N + 1 成分以降は0 0 0 であり、φ ( w ⃗ ) = 0 \varphi(\vec w) = 0 φ ( w ) = 0 であるから、s = w 0 s = w_0 s = w 0 とおくとw 1 + ⋯ + w N = − s w_1 + \cdots + w_N = -s w 1 + ⋯ + w N = − s である。したがって
∑ n = 1 N ( w n + s N ) 2 = ∑ n = 1 N w n 2 + 2 s N ∑ n = 1 N w n + N ⋅ s 2 N 2 = ∑ n = 1 N w n 2 − s 2 N \sum_{n=1}^{N}\left(w_n + \frac sN\right)^2 = \sum_{n=1}^{N} w_n^2 + \frac{2s}{N}\sum_{n=1}^{N} w_n + N\cdot\frac{s^2}{N^2}
= \sum_{n=1}^{N} w_n^2 - \frac{s^2}{N} n = 1 ∑ N ( w n + N s ) 2 = n = 1 ∑ N w n 2 + N 2 s n = 1 ∑ N w n + N ⋅ N 2 s 2 = n = 1 ∑ N w n 2 − N s 2 であり、左辺は0 0 0 以上であるから∑ n = 1 N w n 2 ≥ s 2 N \sum_{n=1}^{N} w_n^2 \ge \dfrac{s^2}{N} ∑ n = 1 N w n 2 ≥ N s 2 である。等号が成り立つのは、n = 1 , … , N n = 1, \dots, N n = 1 , … , N のすべてについてw n = − s N w_n = -\dfrac sN w n = − N s であるときに限る。定義 3.1 の内積により
∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ 2 = ( 1 − s ) 2 + ∑ n = 1 N w n 2 ≥ ( 1 − s ) 2 + s 2 N \|\vec u - \vec w\|^2 = (1 - s)^2 + \sum_{n=1}^{N} w_n^2 \ge (1 - s)^2 + \frac{s^2}{N} ∥ u − w ∥ 2 = ( 1 − s ) 2 + n = 1 ∑ N w n 2 ≥ ( 1 − s ) 2 + N s 2 である。さらに、右辺について
( 1 − s ) 2 + s 2 N − 1 N + 1 = ( ( N + 1 ) s − N ) 2 N ( N + 1 ) ≥ 0 (1 - s)^2 + \frac{s^2}{N} - \frac{1}{N+1} = \frac{\bigl((N+1)s - N\bigr)^2}{N(N+1)} \ge 0 ( 1 − s ) 2 + N s 2 − N + 1 1 = N ( N + 1 ) ( ( N + 1 ) s − N ) 2 ≥ 0 が成り立つ。実際、左辺にN ( N + 1 ) N(N+1) N ( N + 1 ) を掛けるとN ( N + 1 ) ( 1 − 2 s ) + ( N + 1 ) 2 s 2 − N = N 2 − 2 N ( N + 1 ) s + ( N + 1 ) 2 s 2 N(N+1)(1 - 2s) + (N+1)^2 s^2 - N = N^2 - 2N(N+1)s + (N+1)^2 s^2 N ( N + 1 ) ( 1 − 2 s ) + ( N + 1 ) 2 s 2 − N = N 2 − 2 N ( N + 1 ) s + ( N + 1 ) 2 s 2 となり、これは( ( N + 1 ) s − N ) 2 \bigl((N+1)s - N\bigr)^2 ( ( N + 1 ) s − N ) 2 に等しい。等号が成り立つのはs = N N + 1 s = \dfrac{N}{N+1} s = N + 1 N のときに限る。以上より、すべてのw ⃗ ∈ W N \vec w \in W_N w ∈ W N について∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ 2 ≥ 1 N + 1 \|\vec u - \vec w\|^2 \ge \dfrac{1}{N+1} ∥ u − w ∥ 2 ≥ N + 1 1 である。等号が成り立つのはw 0 = N N + 1 w_0 = \dfrac{N}{N+1} w 0 = N + 1 N かつw n = − 1 N + 1 w_n = -\dfrac{1}{N+1} w n = − N + 1 1 (n = 1 , … , N n = 1, \dots, N n = 1 , … , N )のとき、すなわち
w ⃗ = N N + 1 x 0 − 1 N + 1 ( x 1 + ⋯ + x N ) \vec w = \frac{N}{N+1}\,x^0 - \frac{1}{N+1}\left(x^1 + \cdots + x^N\right) w = N + 1 N x 0 − N + 1 1 ( x 1 + ⋯ + x N ) のときに限る。これは前半のw ⃗ \vec w w でt = N N + 1 t = \dfrac{N}{N+1} t = N + 1 N としたものである。
w ⃗ ∈ W \vec w \in W w ∈ W を任意に取る。w ⃗ \vec w w の0 0 0 でない成分は有限個であるから、それらの番号のいずれよりも大きい正の整数N N N を取るとw ⃗ ∈ W N \vec w \in W_N w ∈ W N であり、∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ 2 ≥ 1 N + 1 > 0 \|\vec u - \vec w\|^2 \ge \dfrac{1}{N+1} > 0 ∥ u − w ∥ 2 ≥ N + 1 1 > 0 である。よって、∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ = 0 \|\vec u - \vec w\| = 0 ∥ u − w ∥ = 0 を満たすw ⃗ ∈ W \vec w \in W w ∈ W は存在せず、下限0 0 0 はW W W のどの元でも到達されない。とくに、すべてのw ⃗ ∈ W \vec w \in W w ∈ W について∥ u ⃗ − p ⃗ ∥ ≤ ∥ u ⃗ − w ⃗ ∥ \|\vec u - \vec p\| \le \|\vec u - \vec w\| ∥ u − p ∥ ≤ ∥ u − w ∥ を満たすp ⃗ ∈ W \vec p \in W p ∈ W があったとすると、∥ u ⃗ − p ⃗ ∥ \|\vec u - \vec p\| ∥ u − p ∥ は下限0 0 0 以下であるから∥ u ⃗ − p ⃗ ∥ = 0 \|\vec u - \vec p\| = 0 ∥ u − p ∥ = 0 となり、いま示したことに反する。こうして系 4.1 の結論が、この評価からも得られる。▨