선형대수학, 그 아홉 번째 이야기 | 무한 차원 벡터 공간  By 위대한 멜론빵

앞선 글에서 진행되었던 몇 가지 중요한 벡터 공간의 성질들은 항상 유한 차원에서 진행되었다는 것을 알 수 있다. 이 글에서는 이를 무한 차원으로 확장하려고 한다. 그를 위해서는 알아야 할 지식들이 몇 가지 있다.

 


     어떤 집합 X 의 집합족 FX 의 부분 집합중 일부를 원소로 가지는 집합이다.

     즉, FX 의 멱집합의 부분집합, 즉 FP(X) 이다.

 

여기서 X 의 멱집합이란 X 의 모든 부분집합을 원소로 가지는 집합이고, P(X) 처럼 쓴다.

우리는 집합족 F 에 대해 maximal 이라는 것을 정의한다.

 


     F 라는 집합족에 대해, MF 가 maximal 이라고 불리려면

     FM 이 아닌 원소가 M 을 부분집합으로 가지지 않아야 한다.

 

즉, M 을 포함하는 F 의 원소는 M 자신이 유일하다는 것이다. 또한 우리는 집합을 원소로 가지는 집합에 대해, 사슬(Chain) 이라는 것을 정의할 수 있다. 사슬은 Nest 나 Tower 이라고 불리기도 한다.

 


     C 가 사슬이라고 불리기 위해서는, C 의 임의의 두 원소 A,B 에 대해

     AB 혹은 BA 가 성립해야 한다.

 

 

우리는 위의 두 정의를 통해 Maximal Principle 이라 불리는 아래의 명제를 생각할 수 있다.


     F 가 집합족이라고 하자. 임의의 사슬 CF 에 대해

     모든 C 의 원소를 부분집합으로 가지는 F 의 원소가 존재한다면

     F 는 반드시 maximal 을 가진다.

 

이것은 다른 공리로부터 유도될 수 있는 명제로, 그 증명은 이 글의 정리에서 를 순서로 준 것이다.

 

따라서 이를 기반으로 하여 극대 선형 독립 부분집합 (maximal linearly independent subset) 을 정의할 수 있다.

 


     S 가 벡터 공간 V 의 부분집합이라고 하자. 이 때 S 의 극대 선형 독립 부분집합이란

     다음의 두 가지 조건을 모두 만족하는 S 의 부분집합 B 이다.

     1. B 는 선형 독립이다.

     2. S 의 부분집합 중 선형 독립이며 B 를 부분집합으로 가지는 것은 B 뿐이다.

 

위의 정의는 maximal 의 정의와 굉장히 흡사해보이며, 그렇기 때문에 이를 maximal linearly independent subset 이라고 부르는 것이다.

 

위의 정의로부터, 우리는 벡터 공간의 기저와 관련한 다음 정리를 증명할 수 있다.

 


     V 가 벡터 공간이고, SVspan 한다고 하자.

    S 의 maximal linearly independent subset β 는 V 의 기저이다.

 

Proof

 

βS 의 maximal linearly independent subset 이므로, 정의에 의해 우리는 βVspan 함을 보이면 βV 의 기저이다. 따라서 우리는 Sspan(β) 를 보일 것이다. 이것으로 충분함은 이 글의 첫 번째 정리에 의해 보장된다.

 

vS 이고 vspan(β)v 의 존재를 가정하자. 이 글의 마지막 정리에 의해, β{v} 는 선형 독립이다. 그런데 이는 β 가 maximal linearly independent subset 임에 모순이다. 따라서 Sspan(β) 이고, span(S)=V 이므로, span(β)=V 이다.

 

따라서 βV 의 기저이다.

 

이제 무한 차원 벡터 공간에서 성립하는 아주 훌륭한 정리 하나를 소개할 준비가 되었다.

 


     S 가 벡터 공간 V 의 선형 독립인 부분집합이라고 하자.

     이 때 VS 를 부분집합으로 가지는 maximal linarly independent subset 을 가진다.

 

Proof

 

FV 의 선형 독립이고, S 를 부분집합으로 가지는 모든 집합을 원소로 가지는 집합이라고 하자. 이 때 SF 임은 정의에 의해 자명하다.

 

이제 F 가 maximal 을 가짐을 보이자. 그렇다면 임의의 사슬 CF 에 대해, UF 가 존재하여 C 의 모든 원소를 포함해야 한다.

 

이 때, UC 의 모든 원소의 합집합이라고 하자. 정의에 의해 C 의 모든 원소는 U 의 부분집합이다. 따라서 UF 임만 보이면 F 는 maximal 을 가진다.

 

F 의 원소인 모든 집합은 정의에 의해 S 를 부분집합으로 가지므로, SUV 가 성립한다. 따라서, U 가 선형 독립임을 보이면 UF 가 보여진다.

 

어떤 u1,u2,,unUa1,a2,anF 에 대해 (FF 와 다르다. FV 가 정의된 체이다) a1u1+a2u2++anun=0 이라고 하자. uiU (i=1,2,,n) 이기 때문에, 어떤 AiC 가 존재하여 uiAi 이다. (i=1,2,,n) 그런데 C 가 사슬이기 때문에, 어떤 Ak 가 존재하여 AiAk 라고 할 수 있다. (i=1,2,,n)

 

그런데 Ak 는 선형 독립인 집합이므로, a1u1+a2u2++anun=0a1=a2==an=0 을 의미한다. 따라서 U 는 선형 독립이다.

 

그러므로, maximal principle 에 의해 F 는 maximal 을 가진다. 그리고 F 의 maximal 은 분명히 S 를 부분집합으로 가지는 V 의 maximal linearly independent subset 이다. 따라서 본래 명제는 참이다.

 

 

위의 정리가 훌륭하다고 한 이유는, 이것이 모든 벡터 공간이 기저가 존재함을 보장하기 때문이다.

 


     모든 벡터 공간은 기저를 가진다

 

Proof

 

공집합은 분명히 선형 독립인 집합이다. 그렇기에 벡터 공간 V 의 선형 독립인 부분집합 에 대해, 우리는 을 부분집합으로 가지는 V 의 maximal linearly independent subset 을 생각할 수 있다. 그런데 VVspan 되므로, V 의 maximal linearly independent subset 은 V 의 기저이다.

 

공집합을 부분집합으로 가지지 않는 벡터 공간은 존재하지 않으므로, 모든 벡터 공간은 기저를 가진다.

 

 

또한 우리는 Replacement Theorem 과 유사한 방법으로 무한 차원 벡터 공간 V 의 기저가 같은 기수를 가짐을 보일 수 있다. 이는 독자에게 맡긴다.

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