主要内容

高等代数 多项式与线性代数

6.2 线性空间同构

在第6.1.3节的不同例子中,我们可以看出线性空间有非常丰富的表现形式。然而,在本节中我们将看到一些线性空间有高度一致的代数结构,它们从本质上来说是相同的。

子节 6.2.1 保持线性运算的映射

集合间的映射(见附录B.2)是建立集合之间关系的重要工具。 例如,当有限集合\(A\)\(B\)之间存在即是单射(定义B.2.27)又是满射(定义B.2.28)的一一映射(或称双射,见定义B.2.29)时,\(A\)\(B\)有相同的元素个数。 我们将使用映射建立不同线性空间之间的联系。 然而,为了进一步说明两个线性空间的代数相似性,我们考虑一种可以保持线性运算的映射。

定义 6.2.1.

\(V\)\(U\)为数域\(\F\)上的两个线性空间,\(\varphi : V \to U\)为集合\(V\)\(U\)的一个映射。若\(\varphi\)满足下列性质
  1. 保加法结构:\(\varphi(\alpha + \beta) = \varphi(\alpha) + \varphi(\beta), \forall \alpha, \beta \in V\),即任意\(V\)中两个向量的和在\(\varphi\)下的像等于这两个向量在\(\varphi\)下的像的和;
  2. 保数乘结构:\(\varphi(c \alpha) = c \varphi(\alpha), \forall c \in \R, \alpha \in V\),即任意\(V\)中向量的数乘在\(\varphi\)下的像等于该向量的像的数乘;
则称\(\varphi\)保持线性运算的映射

备注 6.2.2.

在第6.4节中,我们将看到定义6.2.1中的映射被更一般地称为线性映射。
下面我们列举一些保持线性运算的映射。

6.2.3.

\(V\)为任一线性空间,则从\(V\)\(V\)的映射\(\varphi : \alpha \mapsto 0\)保持线性运算。

6.2.4.

\(V\)为任一线性空间,则从\(V\)\(V\)恒等映射 \({\rm id}_{V}: \alpha \mapsto \alpha\)保持线性运算。

6.2.5.

考虑\(\F^{2}\)\(\F\)的映射\(\varphi : (x,y)^{\top} \mapsto x\)
对任意\((x_{1}, y_{1})^{\top}, (x_{2}, y_{2})^{\top}\),我们有
\begin{equation*} \varphi( (x_{1} , y_{1})^{\top} + (x_{2}, y_{2})^{\top} ) = \varphi( (x_{1} + x_{2}, y_{1} + y_{2})^{\top} ) = x_{1} + x_{2} = \varphi( (x_{1}, y_{1})^{\top} ) + \varphi( (x_{2}, y_{2})^{\top} ), \end{equation*}
\(\varphi\)保持加法运算。
此外,对任意\(c \in \F\)\((x, y)^{\top} \in \F^{2}\),我们有
\begin{equation*} \varphi( c (x, y)^{\top} ) = \varphi( (cx, cy)^{\top} ) = c x = c \varphi( (x, y)^{\top} ), \end{equation*}
\(\varphi\)也保持数乘运算。因此,\(\varphi\)保持线性运算。
保持线性运算的两个条件:保加法运算和保数乘运算,可以等价地简化为一个条件。

证明.

必要性:由\(\varphi\)保持加法运算得\(\varphi(c_{1} \alpha + c_{2} \beta) = \varphi(c_{1} \alpha) + \varphi(c_{2} \beta)\)。再由\(\varphi\)保持数乘运算得\(\varphi(c_{1} \alpha) + \varphi(c_{2} \beta) = c_{1} \varphi(\alpha) + c_{2} \varphi(\beta)\),得证。
充分性:在 (6.2.1) 中取\(c_{1} = c_{2} = 1\)\(\varphi(\alpha + \beta) = \varphi(\alpha) + \varphi(\beta)\),即\(\varphi\)保加法运算。另外,在(6.2.1)中再取\(c_{1} =c, c_{2} = 0\)\(\varphi(c \alpha) = c \varphi(\alpha)\),即\(\varphi\)保数乘运算。
由简单的数学归纳法将上述条件推广到多个变量的情况。下述推论的证明留作习题。
保持线性运算的映射有许多好的性质,在下面我们列举其中的一些。首先,保持线性运算的映射下,零向量的像总是零向量。

证明.

由于\(\varphi\)保持线性运算,
\begin{equation*} \varphi(0_{V}) = \varphi(0_{V} + 0_{V}) = \varphi(0_{V}) + \varphi(0_{V}). \end{equation*}
等式两边同时加上\(\varphi(0_{V})\)\(U\)中的负向量得
\begin{equation*} 0_{U} = \varphi(0_{V}). \end{equation*}
此外,保持线性运算的映射也可以保持线性表出关系和线性相关性。

证明.

由于\(\varphi\)保持线性运算,由推论6.2.7
\begin{equation*} \varphi(\alpha) = \varphi(c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n}) = \varphi(c_{1} \alpha_{1}) + \cdots + \varphi(c_{n} \alpha_{n}) = c_{1} \varphi(\alpha_{1}) + \cdots + c_{n} \varphi(\alpha_{n}). \end{equation*}

证明.

由已知条件,存在非全零系数\(c_{1}, \ldots, c_{n} \in \F\)使得
\begin{equation*} c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n} = 0_{V}. \end{equation*}
\(\varphi\)同时作用于等式两边的向量得
\begin{equation*} \varphi(c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n}) = c_{1} \varphi(\alpha_{1}) + \cdots + c_{n} \varphi(\alpha_{n}) = \varphi(0_{V}) = 0_{U}, \end{equation*}
其中第一个等式成立是因为\(\varphi\)保持线性运算,最后一个等式成立是根据命题6.2.8
特别需要指出的是,上述两个命题中给出的都是必要非充分条件,相关的逆命题未必成立。 举例来说,保持线性运算的映射虽然可以保持线性相关性,却不能保持线性无关性。 例如,在例子6.2.5中,取\(\F^{2}\)中两个线性无关的向量\((1,0)^{\top}, (0,1)^{\top}\),但是经过保持线性运算的映射\(\varphi\)作用后得到\(\varphi((1,0)^{\top}) = 1\)\(\varphi((0,1)^{\top}) = 0\),是在\(\F\)中线性相关的两个向量。
最后,我们指出子空间的性质在保持线性运算的映射下是等价的。

证明.

必要性:设\(\alpha, \beta \in \varphi(V')\),则存在\(\alpha_{0}, \beta_{0} \in V'\)使得\(\alpha = \varphi(\alpha_{0})\)\(\beta = \varphi(\beta_{0}\)。由于\(\varphi\)保持线性运算,我们有
\begin{equation*} \alpha + \beta = \varphi(\alpha_{0}) + \varphi(\beta_{0}) = \varphi(\alpha_{0} + \beta_{0}) \in \varphi(V'), \end{equation*}
\(\varphi(V')\)\(U\)中对加法封闭。此外,对于任意\(c \in \F\)
\begin{equation*} c \alpha = c \varphi(\alpha_{0}) = \varphi(c \alpha_{0}) \in \varphi(V'), \end{equation*}
\(\varphi(V')\)\(U\)中对数乘封闭。所以,\(\varphi(V')\)\(U\)中的子空间。
充分性:设\(V'\)\(V\)的子集,且\(\varphi(V')\)\(U\)的子空间。对于任意的向量\(\alpha, \beta \in V'\),由于\(\varphi\)保持线性运算,我们有
\begin{equation*} \varphi(\alpha + \beta) = \varphi(\alpha) + \varphi(\beta) \in \varphi(V'), \end{equation*}
其中最后的包含关系是由于\(\varphi(V')\)\(U\)的子空间。由于\(\alpha + \beta\)\(\varphi\)下的像也在\(\varphi(V')\)中,所以\(\alpha + \beta \in V'\),即\(V'\)\(V\)中对加法封闭。 类似地,对于任意\(c \in \F, \alpha \in V'\),我们有
\begin{equation*} \varphi(c \alpha) = c \varphi(\alpha) \in \varphi(V'), \end{equation*}
所以\(c \alpha \in V'\)。因此\(V'\)\(V\)中同时对加法和数乘封闭,是\(V\)的子空间。
虽然命题6.2.11中给出的是充分必要条件,但是这并不表明保持线性运算的映射可以保持子空间的所有结构。例如,在例子6.2.3中,\(V\)的任意子空间\(V'\)都被\(\varphi\)映射成一个平凡的零子空间,子空间的维数在映射前后并不匹配,重要的结构信息丢失了。 因此,我们考虑在保持线性运算的映射基础上,加上更强的要求,使其能保留更多的信息。

子节 6.2.2 同构映射

如果我们对保持线性运算的映射加上更强的条件,要求该映射还是双射,那么我们就可以保留线性空间的几乎所有性质。

定义 6.2.12.

\(V\)\(U\)为数域\(\F\)上的两个线性空间,若存在映射\(\varphi : V \to U\)满足
  1. \(\varphi\)是双射,
  2. \(\varphi\)保持线性运算,
则称\(\varphi\)\(V\)\(U\)同构映射
在同构映射下,线性空间的许多代数结构都等价。例如,向量的线性表出关系在同构映射下等价,即命题6.2.9中的必要条件可加强为充要条件。

证明.

必要性可由命题6.2.9直接得到。 考虑充分性,设\(\varphi(\alpha) = c_{1} \varphi(\alpha_{1}) + \cdots + c_{n} \varphi(\alpha_{n}), c_{1}, \ldots, c_{n} \in \F\)。由于同构映射\(\varphi\)保持线性运算,有
\begin{equation*} \varphi(\alpha) = \varphi(c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n}). \end{equation*}
又因为同构映射\(\varphi\)是单射,必有\(\alpha = c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n}\)
在同构映射下命题6.2.10中的必要条件也可加强为充要条件,从而向量组的线性相关/无关性也可等价。

证明.

必要性可由命题6.2.10直接得到。 考虑充分性,设存在非全零系数\(c_{1}, \ldots, c_{n} \in \F\)使得
\begin{equation*} c_{1} \varphi(\alpha_{1}) + \cdots + c_{n} \varphi(\alpha_{n}) = 0_{U}. \end{equation*}
应用\(\varphi\)保持线性运算的性质和命题6.2.8可得
\begin{equation*} \varphi(c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n}) = \varphi(0_{V}). \end{equation*}
又因为同构映射\(\varphi\)是单射,所以\(c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n} = 0_{V}\)
此外,子空间直和结构在同构映射下也是等价的。

证明.

充分性:由命题4.4.23,我们仅需证明\(V_{1} \cap V_{2} = 0\)(此处\(0\)表示零子空间)。设\(\alpha \in V_{1} \cap V_{2}\),则\(\varphi(\alpha) \in \varphi(V_{1}) \cap \varphi(V_{2})\)。由已知条件\(\varphi(V_{1}) \oplus \varphi(V_{2})\),我们有\(\varphi(\alpha) = 0_{U} = \varphi(0_{V})\),其中最后一个等式根据命题6.2.8得到。又因为\(\varphi\)是单射,所以\(\alpha = 0_{V}\)。因此,\(V_{1} \cap V_{2} = 0\)
必要性:仅需证明\(\varphi(V_{1}) \cap \varphi(V_{2}) = 0\)。设\(\beta \in \varphi(V_{1}) \cap \varphi(V_{2})\),则存在\(\alpha_{1} \in V_{1}, \alpha_{2} \in V_{2}\)使得\(\varphi(\alpha_{1}) = \varphi(\alpha_{2}) = \beta\)。由于\(\varphi\)保持线性运算,\(\varphi(\alpha_{1} - \alpha_{2}) = 0_{U} = \varphi(0_{V})\)。又因为\(\varphi\)是单射,所以\(\alpha_{1} - \alpha_{2} = 0_{V}\),即\(\alpha_{1} = \alpha_{2} \in V_{1} \cap V_{2}\)。由已知条件\(V_{1} \oplus V_{2}\),我们有\(\alpha_{1} = \alpha_{2} = 0_{V}\),因此\(\beta = \varphi(0_{V}) = 0_{U}\)
我们注意到,在上述三个命题的证明中,我们其实并未完全用到\(\varphi\)是双射这一强有力的保证,而是仅仅用到了\(\varphi\)是单射。 若是加上\(\varphi\)是满射这一性质,我们可以得到更有趣的结果:线性空间的基在同构映射下也是等价的。

证明.

由命题6.2.14可知,\(\alpha_{1}, \ldots, \alpha_{n} \in V\)线性无关当且仅当\(\varphi(\alpha_{1}), \ldots, \varphi(\alpha_{n})\)线性无关。 因此,由基的定义4.4.11,仅需证明\(\alpha_{1}, \ldots, \alpha_{n}\)可线性表出\(V\)中所有向量当且仅当\(\varphi(\alpha_{1}), \ldots, \varphi(\alpha_{n})\)可线性表出\(U\)中所有向量。
必要性:设\(\beta \in U\),由于\(\varphi\)\(V\)\(U\)的满射,\(\beta\)\(V\)中存在原像\(\alpha \in V\)使得\(\varphi(\alpha) = \beta\)。又因为\(\alpha_{1}, \ldots, \alpha_{n}\)可线性表出\(V\)中所有向量,所以存在\(c_{1}, \ldots, c_{n} \in \F\)使得
\begin{equation*} c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n} = \alpha. \end{equation*}
将保持线性运算的同构映射同时作用于等式两边的向量得
\begin{equation*} \varphi(c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n}) = c_{1} \varphi(\alpha_{1}) + \cdots + c_{n} \varphi(\alpha_{n}) = \varphi(\alpha) = \beta, \end{equation*}
\(\beta\)可由\(\varphi(\alpha_{1}), \ldots, \varphi(\alpha_{n})\)线性表出。
充分性:设\(\alpha \in V\),由于\(\varphi(\alpha)\)可在\(U\)中由\(\varphi(\alpha_{1}), \ldots, \varphi(\alpha_{n})\)线性表出,存在\(c_{1}, \ldots, c_{n} \in \F\)使得
\begin{equation*} c_{1} \varphi(\alpha_{1}) + \cdots + c_{n} \varphi(\alpha_{n}) = \varphi(\alpha). \end{equation*}
\(\varphi\)保持线性运算的性质及其单射的性质,我们有\(c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n} = \alpha\)
一个简单的推论是子空间的基和维数在同构映射下也等价。

子节 6.2.3 从一般有限维线性空间到列向量空间

同构映射具有很好的性质,可以保持线性空间的很多性质。特别地,当两个线性空间之间存在同构映射时,它们从线性代数的本质上来说是一样的。

定义 6.2.18.

\(V\)\(U\)为数域\(\F\)上的两个线性空间,若存在\(V\)\(U\)的同构映射,则称线性空间\(V\)\(U\) 同构,记为\(V \cong U\)
可以验证线性空间的同构关系是一个等价关系,满足:
  1. 自反性:\(V \cong V\)
  2. 对称性:若\(V \cong U\),则\(U \cong V\)
  3. 传递性:若\(V \cong U\)\(U \cong W\),则\(V \cong W\)
因此,同构关系将线性空间划分为不同的等价类。同一个等价类中的线性空间有什么共同特点呢? 下面的定理是本节中关于线性空间同构理论的最主要结论,它表明线性空间的维数是同构等价类中最核心的等价不变量。

证明.

必要性:若\(V\)\(U\)同构,则存在从\(V\)\(U\)的同构映射\(\varphi\),由命题6.2.16可知,\(\varphi\)\(V\)的一组基映射成\(U\)的一组基,因此\(V\)\(U\)维数相同。
充分性:设\(\dim V = \dim U = n\),令\((\alpha_{1}, \ldots, \alpha_{n}) \in V\)\(V\)的基,\((\beta_{1}, \ldots, \beta_{n}) \in U\)\(U\)的基。由于\((\alpha_{1}, \ldots, \alpha_{n})\)\(V\)的基,任意\(\alpha \in V\)可由改组基唯一地线性表示为\(\alpha = c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n}\),其中\(c_{1}, \ldots, c_{n} \in \F\)。我们定义\(V\)\(U\)的映射\(\varphi\)如下:
\begin{equation*} \varphi(\alpha) := c_{1} \beta_{1} + \cdots + c_{n} \beta_{n}, \quad \forall \alpha = c_{1} \alpha_{1} + \cdots + c_{n} \alpha_{n} \in V. \end{equation*}
下面证明\(\varphi\)\(V\)\(U\)的同构映射。首先说明\(\varphi\)是单射。对于任意\(\gamma_{1}, \gamma_{2} \in V\),设
\begin{equation*} \gamma_{1} = a_{1} \alpha_{1} + \cdots + a_{n} \alpha_{n}, \quad \gamma_{2} = b_{1} \alpha_{1} + \cdots + b_{n} \alpha_{n}, \quad a_{i}, b_{j} \in \F, i,j=1,\ldots, n. \end{equation*}
\(\varphi(\gamma_{1}) = \varphi(\gamma_{2})\),由\(\varphi\)的定义有
\begin{equation*} a_{1} \beta_{1} + \cdots + a_{n} \beta_{n} = b_{1} \beta_{1} + \cdots + b_{n} \beta_{n} \quad \iff \quad (a_{1} - b_{1}) \beta_{1} + \cdots + (a_{n} - b_{n}) \beta_{n} = 0. \end{equation*}
又因为\(\beta_{1}, \ldots, \beta_{n}\)线性无关,所以\(a_{i} = b_{i}, \forall i=1,\ldots,n\),即\(\gamma_{1}=\gamma_{2}\)。因此,\(\varphi\)是单射。
接下来,说明\(\varphi\)是满射。设\(\beta\)\(U\)中任一向量,由于\((\beta_{1}, \ldots, \beta_{n})\)\(U\)的基,存在唯一一组\(d_{1}, \ldots, d_{n} \in \F\)使得
\begin{equation*} \beta = d_{1} \beta_{1} + \cdots + d_{n} \beta_{n}. \end{equation*}
我们令\(\alpha := d_{1} \alpha_{1} + \cdots + d_{n} \alpha_{n} \in V\),由\(\varphi\)的定义可知\(\varphi(\alpha) = \beta\),即\(\beta\)可在\(V\)中找到\(\varphi\)下的原像。由\(\beta\)的任意性,\(\varphi\)是满射。
最后,我们说明\(\varphi\)保持线性运算。对于任意\(\alpha_{1}, \alpha_{2} \in V\),设
\begin{equation*} \alpha_{1} = a_{1} \alpha_{1} + \cdots + a_{n} \alpha_{n}, \quad \alpha_{2} = a'_{1} \alpha_{1} + \cdots + a'_{n} \alpha_{n}. \end{equation*}
考虑任意\(c_{1}, c_{2} \in \F\),根据\(\varphi\)的定义,我们有
\begin{equation*} \varphi(c_{1} \alpha_{1} + c_{2} \alpha_{2}) = \varphi( (c_{1} a_{1} + c_{2} a'_{1}) \alpha_{1} + \cdots + (c_{1} a_{n} + c_{2} a'_{n}) \alpha_{n} ) = (c_{1} a_{1} + c_{2} a'_{1}) \beta_{1} + \cdots + (c_{1} a_{n} + c_{2} a'_{n}) \beta_{n}. \end{equation*}
结合\(U\)中加法和数乘的性质以及\(\varphi\)的定义可得,
\begin{equation*} \varphi(c_{1} \alpha_{1} + c_{2} \alpha_{2}) = c_{1} (a_{1} \beta_{1} + \cdots + a_{n} \beta_{n}) + c_{2} (a'_{1} \beta_{1} + \cdots + a'_{n} \beta_{n}) = c_{1} \varphi(\alpha_{1}) + c_{2} \varphi(\alpha_{2}). \end{equation*}
根据命题6.2.6\(\varphi\)保持线性运算。
在第4章中,我们已知\(n\)维列向量空间\(\F^{n}\)的维数为\(n\),所以由定理6.2.19可以得到直接的推论。
因此,对任何有限维线性空间的讨论可不失一般性地转化为对相同维数的列向量空间的讨论。 在第6.3节中,我们将给出具体的转化方式。

练习 6.2.4 练习

基础题.

提高题.

挑战题.