# 線性獨立觀察
回顧上次的[線性獨立觀察](https://hackmd.io/mdFxn5DWQImMX_0MvmIddA?view#%E7%B7%9A%E6%80%A7%E7%8D%A8%E7%AB%8B%E8%A7%80%E5%AF%9F),在某個向量空間 $W$ 中,對於一個「有限/無限」的子集 $S$,我們可以透過「一個一個拔/選擇公理」分別證明一定存在一個子集 $R\subseteq S$,$span(R)=span(S)$ 且 $R$ 是線性獨立的。
但是我們也有提到,$R$ 並不唯一;因此我們想知道這些 $R$ 「大小」會不會一樣。
# 向量空間基本定理 / 取代定理 Replacement Theorem
$$
\displaylines{
\text{If }S\text{ is a subset of a vector space and }\\Q\text{ is a linearly independent subset of span(S) with}\ min(|Q|,|S|)<\infty
}
$$
$$
\begin{align}
\text{then there is an }R&\subseteq S \text{ with:}
\\
Q \cap R &= \varnothing
\\
|Q|+|R|&=|S|
\\
span(Q\cup R)&=span(S)
\end{align}
$$
上面的定理說明了,兩個任意的子集合,只要有一個叫做 $Q$,他只要滿足下面兩個條件
- 線性獨立
- $Q\subseteq span(S)$
就會滿足那三個神奇的性質;也因此可以知道 $|Q|\le|S|$
大多數的證法 $S$ 跟 $Q$ 都要是「有限的」,然後同樣是以歸納法推導出來。
但是CS大學長江宗儒推導出了一個更強的版本,只要 $S$ 跟 $Q$ **其中一個是**「有限的」就好,然後一樣以歸納法得證。
# 證明
在這裡都是在某個向量空間底下。為了方便討論:
- $Q$ 是任意的固定大小的子集,並且是線性獨立的。
- $S$ 是「所有的」 $S$,只要滿足 $Q\subseteq span(S)$ 和 $min(|S|,|Q|)<\infty$
這裡的歸納法有點特別,是以「交集的個數」作為歸納的骨牌。
# Base Case
歸納法的 Base Case 是:
$$
交集大小=|Q\cap S|=min(|S|,|Q|)
$$
也就是交集最大的可能數量是其中一個人的全部。因為我們不知道 $S$ 是不是「無限的」,所以有可能 $Q\subseteq S$ 或 $S\subseteq Q$。
- Case 1:如果 $Q\subseteq S$
- 那麼只要令 $R=S\ \setminus Q$,就可以輕易發現三個條件都滿足了
- 可以發現 $Q$ 是不是線性獨立**並不影響結果**
- Case 2:如果 $S\subseteq Q$
- 根據敘述可以知道 $S\subseteq Q \subseteq span(S)$
- 根據生成空間觀察可以知道:
- $Q \subseteq span(S)\Rightarrow span(Q)\subseteq span(S)$
- $S\subseteq Q \subseteq span(Q)\Rightarrow span(S) \subseteq span(Q)$
- $\Rightarrow span(S)=span(Q)$
- 這個放在下面討論
延續 Case 2,接著我們需要找到一個 $R \subseteq S$,並且:
- $Q \cap R = \varnothing$
- $|Q|+|R|=|S|$
- $span(Q\cup R)=span(S)$
雖然 $S$ 並沒有給任何條件,但是因為 $Q$ 是「線性獨立」的,並且 $S\subseteq Q$,所以可以知道如果 $S$ 是 $Q$ 的 proper set,那麼理論上:
$$
span(S)\subset span(Q)
$$
但是這會跟我們的結論 $span(S)=span(Q)$ 矛盾,因此可以知道 $S$ 不是 $Q$ 的 proper set,或者說 $S=Q$,然後就可以知道 $R=\varnothing$,也就發現那三個條件都滿足了。
:::info
上面兩種 Case 都可以寫成 $R=S\setminus Q$ 的形式。
:::
# 歸納步驟
:::warning
這裡的歸納方式是一種比較少見(?的歸納方式。
通常的歸納方式是假設 n=k 成立,則去嘗試推導出 n=k+1 的時候也成立。
但這裡所使用的歸納方式是「倒過來」的歸納方式,也就是說假設 n=k 成立,則可以推導出 n=k-1 成立。
:::
我們是以「交集的數量」作為歸納的 index,所以倒著來就是指,我們假設交集數量等於 n 的時候成立,則交集數量等於 n-1 的時候也會成立。
證明開始。
---
因為現在不是 Base Case 了,也就是說:
$$
|Q\cap S|<min(|S|,|Q|)
$$
並且有說 $Q$ 是固定大小的,所以可以知道:
$$
min(Q,S)\le |Q|\\
\Rightarrow |Q\cap S| < |Q|
$$
這個大小關係很重要,要先記住。
接著我們假設有一個成員 $q$:
$$
q\in Q\ \setminus S \subseteq span(S)
$$
從之前線性獨立的推導可以知道 $q$ 一定不是 $0$,因為任何包含 $0$ 的子集必定不是線性獨立的。
然後因為 $q$ 在 $span(S)$ 裡面,也就是說 $q$ 可以由 $S$ 的成員的線性組合所表示:
$$
q=a_{1}s_{1}+...+a_{n}s_{n}
$$
其中 $a_{1}...a_{n}$ 是非零的純量,$s_{1}...s_{n}$ 是非零且相異的向量,且 $n\ge1$:
- $s_{1}...s_{n}$ 是非零且相異的目的是為了避免 $a_{1}s_{1}+...+a_{n}s_{n}$ 加起來跑出 0
- $a_{1}...a_{n}$ 是非零的用意也一樣。
而眼尖的我們可以發現,$s_{1}...s_{n}$ 當中必定要有一個 $s_{i}$ 不在 $Q\cap S$ 裡面,不然如果全部的 $s_{i}$ 都在 $Q\cap S$ 裡面,也就代表他們都在 $Q$ 裡面,換個表示法就會變成:
$$
q=a_{1}q_{1}+...+a_{n}q_{n}
$$
這樣會讓 $Q$ 變成線性不獨立,跟前提造成矛盾。
所以為了方便討論(不失一般性),我們將那個不在 $Q\cap S$ 裡面的令為 $s_{1}$。
$$
s_{1}\in S\ \setminus Q
$$
---
接著就是**通靈時刻**,我們構造出一個神奇的 $S'$:
$$
S'=(S\ \setminus \{s_{1}\}) \cup \{q\}
$$
這個神奇的 $S'$ 具有很多神奇的特質:
- 因為 $s_{1}$ 原本只在 $S$ 裡面,$q$ 原本只在 $Q$ 裡面,所以可以知道:
- $|S'|=|S|$
- 也就是從 $S$ 中拔一個出來,再塞一個進去
- 並且因為 $s_{1}$ 原本就不在 $Q$ 裡面,然後我們又塞了 $q$ 到 $S'$ 裡面去:
- $|Q\cap S'|>|Q\cap S|$
- 或者說 $|Q\cap S'|=|Q\cap S|+1$,因為 $|Q\cap S| = |Q\cap (S\ \setminus \{s_{1}\})|$
>有沒有逐漸看出我們的 n+1 跟 n 了呢
首先,從上面的等式我們可以知道:
$$
\displaylines{
q=a_{1}s_{1}+...+a_{n}s_{n}\\
\Rightarrow s_{1}=a_{1}^{-1}(q+(-a_{2})s_{2}+...+(-a_{n})s_{n})\in span(S')\\
\Rightarrow \{s_{1}\}\subseteq span(S')
}
$$
然後根據基本的集合推論:
$$
S\ \setminus \{s_{1}\}=S'\ \setminus \{q\}\subseteq S' \subseteq span(S')
$$
所以把兩者結合起來可以得到:
$$
S\ \setminus \{s_{1}\}\cup\{s_{1}\}\subseteq span(S')\\
\Rightarrow S \subseteq span(S')
$$
並且我們知道 $S'=(S\ \setminus \{s_{1}\}) \cup \{q\}$,這兩個人又在 $span(S)$ 裡面,所以又可以根據生成空間觀察:
$$
S'\subseteq span(S)\\
\Rightarrow span(S')\subseteq span(S)
$$
結合下來就變成:
$$
S \subseteq span(S') \subseteq span(S)
$$
這個東西在上面看過類似的結構,也就是兩次生成空間觀察弄下去,就會發現:
$$
span(S)=span(S')
$$
# 收尾
接著就是精彩的收尾時刻了。
假設 $S'$ 當中,存在 $R\subseteq S'$:
- $Q \cap R = \varnothing$
- $|Q|+|R|=|S'|$
- $span(Q\cup R)=span(S')$
這個假設就是我們的「令 n=k+1 時成立」的「假設部分」,只不過這裡是令「交集大小等於$|Q\cap S'|=|Q\cap S|+1$」成立。
接著是推論出「交集大小等於 $|Q\cap S|$」成立:
- 因為 $Q \cap R = \varnothing$,所以可以知道 $R\subseteq S'\ \setminus Q$
- 而 $S'\ \setminus Q \subseteq S$,所以可以知道 $R\subseteq S$
所以我們的 $R$ 有了,那麼接著一樣是看有沒有滿足三個性質:
- $Q \cap R = \varnothing$
- 有,畢竟就是同一個 $R$,他剛好同時在 $S'$ 跟 $S$ 裡面
- $|Q|+|R|=|S|$
- 有,因為上面我們有證明 $|S'|=|S|$
- 所以可知 $|Q|+|R|=|S'|=|S|$
- $span(Q\cup R)=span(S)$
- 有,因為上面我們有證明 $span(S)=span(S')$
- 所以可知 $span(Q\cup R)=span(S')=span(S)$
所以可以發現,當我假設「交集大小等於$|Q\cap S'|$」的時候成立,則「交集大小等於$|Q\cap S|=|Q\cap S'|-1$」的時候也成立。
因此根據數學歸納法,當交集大小等於 $|Q\cap S|$ 的時候,對於一個固定大小的 $Q$,以及任意大小的 $S$,只要 $Q$ 是線性獨立,並且 $Q\subseteq span(S)$,則存在 $R\subseteq S$ 滿足:
- $Q \cap R = \varnothing$
- $|Q|+|R|=|S|$
- $span(Q\cup R)=span(S)$
:::success
因為我們是假設 n=k+1 的時候成立,然後推導出 n=k 的時候成立,所以這時候骨牌不可以再從 n=1 開始推,而是要從 n=max 開始反向推。
這也是為甚麼一開始的 Base Case 是 $|Q\cap S|=min(|Q|,|S|)$ 的緣故,因為要從最大值推回來。
:::
# Comment
再看一次取代定理:
$$
\displaylines{
\text{If }S\text{ is a subset of a vector space and }Q\\\text{ is a linearly independent subset of span(S) with}
min(|Q|,|S|)<\infty
}
$$
$$
\begin{align}
\text{then there is an }R&\subseteq S \text{ with:}
\\
Q \cap R &= \varnothing
\\
|Q|+|R|&=|S|
\\
span(Q\cup R)&=span(S)
\end{align}
$$
:::warning
「取代定理」是說可以從 $S\ \setminus Q$ 找出個子集 $R$ 使得 $Q\cup R$「取代」$S$:大小與地盤都相同。
或者說把原本 $S$ 的其中一部份替換成 $Q$。
這個「替換」的性質在之後會很常用到,因為常常會令 $S$ 是某個子空間的 $basis$。
:::
---
# 定理證明
上面推導的版本中,條件是 $min(|Q|,|S|)<\infty$,我們以這個版本推導出 $max(|Q|,|S|)\le |\mathbb{N}|$
也就是說對於兩個無線可數的子集 $Q$ 跟 $S$,其中 $Q$ 是線性獨立的,並且 $Q \subseteq span(S)$,這裡令 $R = S\ \setminus Q$,可知 $R \subseteq S$:
- $Q \cap R = \varnothing$
- 滿足,因為 $R = S\ \setminus Q$
- $|Q|+|R|=|S|$
- 滿足,還是因為 $R = S\ \setminus Q$
- 並且因為左右邊都是「無限可數個」,大小都是 $|\mathbb{N}|$
- $span(Q\cup R)=span(S)$
- 因為 $S\subseteq Q\cup R \subseteq span(S)$,所以套用兩次生成空間觀察即可得到
- $S\subseteq Q\cup R$ 就是集合的性質
- $Q\cup R \subseteq span(S)$ 是原本的條件 + 集合的性質
總之我們證明了無限可數的版本。
---
# 推論 Corollary
從基本定理的第二條可以知道:
$$
\displaylines{
|Q|+|R|=|S|\\
|Q|\le |S|
}
$$
有了這個推論後
- 讓我們令 $S=R_{1}$,$R_{1}$ 是一個可以張出子空間 $V$ 的線性獨立集
- 讓我們令 $S=R_{2}$,$R_{2}$ 是另一個可以張出子空間 $V$ 的線性獨立集
此時有趣的事情發生了,因為兩者都是線性獨立,並且又包含於對方的伸張集,也就是 $V$ 裡面。
所以使用基本定理的推論可以知道:
$$
\displaylines{
|R_{1}|\le R_{2}\\
|R_{2}|\le R_{1}\\
\Rightarrow |R_{1}| = |R_{2}|
}
$$
---
# 基底與維度 / Basis & Dimension
既然每個可以張出相同向量空間的線性獨立集合有相同的大小,那麼我們就把這些線性獨立集合叫做「基底 Basis」,並且把該大小叫做「維度」
$$
\text{Let V be a subspace of vectors space W. A subset S of V is a basis of V if}
$$
- $span(S) = V$
- $\text{S is linearly independent}$
:::warning
$\{0_{W}\}$ 不會是 ($\{0_{W}\}$,$F$,$\cdot$ ) 的基底,因為 $\{0_{W}\}$ 線性不獨立;$\varnothing$ 才是基底。
:::
# 標準基底
之前就有推導過,不論是有限或無限的子集 $S$,一定存在一個 $R\subseteq S$ 是線性獨立的,但是 $R$ 不一定唯一;換句話說就是基底可能有很多種人選。
下面介紹的是所謂的「標準基底」,就是...長得比較標準的基底。
## 多元組空間
$$
\displaylines{
\text{The standard basis of }F_{n}\text{ for any field F is}\\
S=\{e_{1},e_{2},...,e_{n}\}\\
\text{where each }e_{i}\text{ with }i\in\{1,2,...,n\}\text{ is the n-tuple}:\\
(0_{F},0_{F},...,0_{F},1_{F},0_{F},0_{F},...,0_{F})\\
\text{such that i-th component of }e_{i}\text{ is }1_{F}\text{ and the other n − 1 components of }e_{i}\text{ are all }0_{F}
}
$$
講白話一點就是第 i 個位子是 1 其他是 0 所組成的向量集合。
## 多項式空間
字太多,所以省略如下:
$\mathbb{P}_{n}(F)$ 的基底是:
$$
S=\{1_{F},x^{1},x^{2},...,,x^{n}\}
$$
$\mathbb{P}(F)$ 的基底是:
$$
S=\{1_{F},x^{1},x^{2},...,,x^{n},...\}
$$
別忘記,多項式有定義不可以是無限多項,除非當中只有有限項是非零。
:::info
可以發現對 $\mathbb{P}(F)$ 來說,雖然 $|S|=\infty$,但是仍舊沒有冗員。
當初定義線性組合的時候有說 $n\ne \infty$,除非有限項為非零,剛好這裡就是一個例子;也就是說我們只能從 $S$ 中挑有限個出來做線性組合。
而這也跟多項式所需要的定義相符合。
:::
---
# 維度觀察
接下來是各種和維度有關的性質,或者說觀察 Obversation。
## 維度觀察一
$$
\displaylines{
\text{For any finite subset S of a vector space}\\
dim(span(S))\le |S|
}
$$
讓 $Q$ 代 $span(S)$ 的基底,根據基本定理第二點就可以證明了。
:::warning
上面的觀察告訴我們,$k$ 個向量最多只能生成 $k$ 維空間。
:::
:::info
因為「$Q$ 代 $span(S)$ 的基底」,而當初 $Q$ 是有限的,因此這裡才要求 $S$ 是有限的。
:::
## 維度觀察二
$$
\displaylines{
\text{If S is a finite subset of vector space V with}\\
|S|=dim(V)\\
\text{then S is }\color{yellow}{\text{linearly independent}}\text{ if and only if }\color{red}{\text{S spans V}}
}
$$
這句話翻成中文是:「如果一個子空間 $V$ 的有限子集 $S$ 的大小跟維度一樣,則 $S$ 是線性獨立跟 $S$ 張出 $V$ 是等價的」
而我們可以回想當初定義基底的時候,我們是說:
- $span(S) = V$
- $\text{S is linearly independent}$
則 $S$ 是基底,並且他的大小就是維度 $|S|=dim(V)$
### 證明 -- 左到右
「如果 $S$ 大小跟維度一樣,則如果 $S$ 線性獨立,則 $S$ 張出 $V$。」
這個跟觀察一一樣用基本定理,並且也一樣:
- $S$ 代 $V$ 的基底,這裡叫他做 $B$
- $Q$ 代 $S$
然後最終得到的三個性質中,$|S| + |R|=|B|$ 但是 $S$ 跟 $B$ 兩個人大小一樣,所以可以知道 $R$ 是空集合,因此就可以知道:
$$
span(S\cup R)=span(S)=span(B)=V
$$
:::info
可以再次注意到,因為 $S$ 是基本定理中的 $Q$,所以條件中需要是「有限的」,有限才能說明 $|S|=|B|$
:::
### 證明 -- 右到左
「如果 $S$ 大小跟維度一樣,則如果 $S$ 張出 $V$,則 $S$ 線性獨立。」
由於這裡已知 $S$ 張出 $V$,所以就將 $V$ 替換成 $span(S)$。
$$
|S|=dim(span(S))
$$
由於 $S$ 大小是有限的,所以可以根據線性獨立觀察,得知存在一個子集 $R\subseteq S$,$R$ 是線性獨立的,並且 $span(R)=span(S)$。
但是因為 $span(R)=span(S)$,且 $R$ 又是線性獨立,代表 $R$ 是 $span(S)$ 的一個基底,也就代表他的大小要是 $dim(span(S))$,因此就會發現:
$$
\displaylines{
|R|=dim(span(S))=|S|\\
|R|=|S|\wedge R\subseteq S\\
\Rightarrow R = S
}
$$
最後一個等於可以成立,還有一個要素是 $S$ 是「有限的」。
:::info
可以再次發現「$S$ 是有限的」這個前提很重要,如果沒有這個前提,雖然線性獨立觀察依舊可用,但我們就不能說明 $R=S$。
:::
## 維度觀察三
$$
\displaylines{
\text{If V is a subspace of a finite-dimensional vector space W, then the following statements hold}\\
dim(V)\le dim(W)\\
if\ dim(V) = dim(W),then\ V=W
}
$$
首先 $dim(V)\le dim(W)$ 就是基本定理告訴我們的事情,除了可以以「代入的角度」去思考:
- 讓 $S$ 是 $W$ 的基底
- 讓 $Q$ 是 $V$ 的基底
- 根據基本定理可以知道存在一個 $R\subseteq S\ \setminus Q,|Q|+|R|=|S|$
- 也就是說我們可以從 $S$ 這個基底中,把一部分替換成 $Q$
- 因此可知 $dim(V)\le dim(W)$
也可以說「我們可以把子空間的基底,擴充成母空間的基底」。
:::warning
但是要注意,這些擴充阿甚麼的前提是「**維度是有限的**」。
:::
:::info
如果維度是無限的,那麼第一個雖然會成立,但是第二點不一定成立。
舉例來說,$\mathbb{P}(F)$ 是原本那個有無限多維度的多項式空間。
如果我們只挑 2 的次方項出來,叫做 $\mathbb{P}_{2^{n}}(F)$:
$$
S=\{x^{2},x^{4},...,x^{2^{n}}\}
$$
那麼 $\mathbb{P}_{2^{n}}(F) \subseteq \mathbb{P}(F)$,並且 $dim(\mathbb{P}_{2^{n}}(F))=dim(\mathbb{P}(F))$,但是 $\mathbb{P}_{2^{n}}(F) \ne \mathbb{P}(F)$
:::
---
# 座標定理
在這之前,我們引入有序集合,並且用角括弧作區別:
$$
\displaylines{
\{1,2\}=\{2,1\}\\
\langle 1,2 \rangle \ne \langle 2,1 \rangle
}
$$
下面會用小寫希臘字母代表有序基底。
$$
\displaylines{
\text{Let V be a vector space over F with}\\
1\le dim(V) = n \color{red}{< \infty}\\
\text{If }\beta = \langle β_{1},...,β_{n} \rangle \text{ is an ordered subset of V, then $\beta$ is an ordered basis of V}\\
\text{if and
only if for each vector x ∈ V, there is a unique n-tuple }(a_{1},..., a_{n}) ∈ F^{n}\text{ with}\\
x=a_{1}\beta_{1}+...+a_{n}\beta_{n}
}
$$
這裡可以注意到,$V$ 的維度是「**有限的**」
白話來說,$\beta$ 是一組有序基底,跟 $V$ 的成員可以被 $\beta$ 唯一的表示是等價的。
## 座標
從座標定理可以知道表示法是唯一的,所以對每個 $V$ 中的向量 $x$,那組唯一的係數 $(a_{1},..., a_{n})$ 就是「**座標**」,數學上記為:
$$
[x]_{\beta}=(a_{1},..., a_{n})
$$
# 證明
## 左到右
如果 $\beta$ 是一組有序基底,則 $V$ 的成員可以被 $\beta$ 唯一的表示。
因為 $\beta$ 是一組基底,代表他可以張出 $V$。假設對於 $x\in V$,有兩組座標可以描述 $x$:
$$
\displaylines{
x = a_{1}\beta_{1}+...+a_{n}\beta_{n} = b_{1}\beta_{1}+...+b_{n}\beta_{n}\\
\Rightarrow 0 = (-a_{1}+b_{1})\beta_{1}+...+(-a_{n}+b_{n})\beta_{n}
}
$$
因為 $\beta$ 是一組基底,根據零線組觀察,$(-a_{i}+b_{i}),\forall i$ 必須要是 0:
$$
(-a_{i}+b_{i})=0 \Rightarrow a_{i}=b_{i}
$$
## 右到左
如果 $V$ 的成員可以被 $\beta$ 唯一的表示,則 $\beta$ 是一組有序基底。
我們嘗試找出 $0_{V}$ 的唯一表示:
$$
a_{1}\beta_{1}+...+a_{n}\beta_{n}=0
$$
因為只有唯一的一組 $(a_{1},..., a_{n})$ 可以表示出 $0_{V}$,而這一組必須是全部的 $a_{i}$ 都是 $0_{F}$,所以可以根據零線組觀察,$\beta$ 是線性獨立的。
所以 $\beta$ 可以表示出 $V$,並且又是線性獨立的,因此 $\beta$ 是一組基底。