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» 랭크-널리티 정리

랭크-널리티 정리

1884
  • James Joseph Sylvester
역사적인 사무실을 배경으로 순위 무효 정리를 쓰는 수학자.

(설명을 위한 생성된 이미지입니다)

선형대수학에서 랭크-널리티 정리는 유한 차원 벡터 공간 사이의 임의의 선형 사상 [latex]T: V to W[/latex]에 대해, 그 정의역 [latex]V[/latex]의 차원은 랭크(이미지의 차원)와 널리티(핵의 차원)의 합과 같다는 것을 나타냅니다. 공식은 [latex]dim(V) = text{rank}(T) + text{nullity}(T)[/latex]입니다.

랭크-널리티 정리는 선형 변환과 관련된 주요 부분 공간들의 차원 사이의 근본적인 관계를 제공합니다. 선형 변환 T: V → W가 주어졌을 때, T의 핵(kernel), 즉 [ratex]ker(T)[/latex]는 V에 있는 벡터들 중에서 W에 있는 영벡터로 사상되는 벡터들의 집합입니다. 핵의 차원을 T의 널리티라고 합니다. T의 상(image), 즉 [latex]text{im}(T)[/latex]는 V에 있는 어떤 입력 벡터에 대해 T의 출력으로 생성되는 W에 있는 모든 벡터들의 집합입니다. 상의 차원을 T의 랭크라고 합니다.

정리는 [latex]dim(text{domain}(T)) = dim(ker(T)) + dim(text{im}(T))[/latex]입니다. 일반적인 증명 전략은 기저를 구성하는 것입니다. 먼저, 핵에 대한 기저, 예를 들어 [latex]{u_1, dots, u_k}[/latex]를 찾습니다. 여기서 [latex]k = text{nullity}(T)[/latex]입니다. 핵은 [latex]V[/latex]의 부분 공간이므로, 이 기저는 [latex]V[/latex] 전체에 대한 기저인 [latex]{u_1, dots, u_k, v_1, dots, v_r}[/latex]로 확장될 수 있습니다. 따라서 [latex]V[/latex]의 차원은 [latex]k+r[/latex]입니다. 마지막 단계는 집합 [latex]{T(v_1), dots, T(v_r)}[/latex]이 T의 이미지에 대한 기저를 형성함을 보이는 것입니다. 이는 랭크가 [latex]r[/latex]임을 증명하고, 따라서 [latex]dim(V) = k+r = text{nullity}(T) + text{rank}(T)[/latex]입니다.

행렬의 경우, [latex]A[/latex]가 [latex]m times n[/latex] 행렬이면, [latex]mathbb{R}^n[/latex]에서 [latex]mathbb{R}^m[/latex]으로의 선형 사상을 나타냅니다. 정의역의 차원은 [latex]n[/latex]입니다. [latex]A[/latex]의 랭크는 열 공간의 차원이고, 널리티는 영 공간의 차원입니다. 따라서 정리는 [latex]n = text{rank}(A) + text{nullity}(A)[/latex]가 됩니다.

이 정리는 때때로 선형대수의 기본 정리라고 불리는 것의 핵심 구성 요소이며, [latex]m times n[/latex] 행렬 [latex]A[/latex]와 관련된 네 가지 기본 부분 공간, 즉 열 공간, 영 공간, 행 공간 및 좌측 영 공간의 구조를 포괄적으로 설명합니다. 이 정리는 [latex]Ax=0[/latex]의 해 집합(영 공간)이 커질수록 가능한 출력 [latex]Ax[/latex]의 집합(열 공간)은 작아져야 하며, 이들의 차원 합은 입력 공간의 전체 차원과 같아야 한다는 상충 관계를 아름답게 보여줍니다.

UNESCO Nomenclature: 1201
대수학

유형

추상 시스템

분열

기초적인

용법

널리 사용됨

전구체

  • 벡터 공간의 개념은 주세페 페아노에 의해 형식화되었습니다.
  • 아서 케일리가 개발한 행렬 이론.
  • 벡터 공간의 차원 개념은 헤르만 그라스만이 개발했습니다.
  • 선형 독립성과 기저 벡터에 대한 이해.
  • 벡터 공간 간의 선형 변환(맵)에 대한 형식화.
  • 칼 프리드리히 가우스의 선형 방정식 시스템 해법에 대한 초기 연구.

응용 프로그램

  • 선형방정식 시스템 풀기
  • 데이터 과학에서의 주성분 분석(PCA)
  • 컴퓨터 그래픽 변환
  • 공학에서의 제어 이론
  • 오류 감지 및 수정 코드
  • 암호화
  • 양자역학

특허:

NA

잠재적 혁신 아이디어

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관련 개념: 랭크-널리티 정리, 선형대수, 벡터 공간, 차원, 커널, 널리티, 이미지, 랭크, 선형 변환, 행렬 이론.

역사적 맥락

랭크-널리티 정리

1848
1850
1854
1884
1896
1900
1903
1829
1850
1854
1854
1895
1899
1900
1911

(날짜를 알 수 없거나 관련이 없는 경우, 예를 들어 "유체역학"의 경우, 주목할 만한 등장 시기를 대략적으로 추정하여 제공합니다.)

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