# 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。