核(カーネル)

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線型写像がベクトルをゼロに送るとき、それは実質的にそのベクトルを消している——何もない点に押しつぶしている。核(kernel)はそのようなベクトルをすべて集め、写像がどれだけの「情報」を破壊するかを正確に示す。核を理解すると写像が可逆かどうかがわかり、線型方程式系の解集合の構造が得られる。

定義

線型写像 T:V→WT: V \to W の核(核空間(null space)とも)とは、TT がゼロに送るすべての入力の集合だ:

ker⁡(T)≔{v∈V:T(v)=0W}.\ker(T) \coloneqq \{v \in V : T(v) = \mathbf{0}_W\}.

核は定義域 VV の中に住む。T(0V)=0WT(\mathbf{0}_V) = \mathbf{0}_W が線型性から常に成り立つため、いかなる場合も 0V∈ker⁡(T)\mathbf{0}_V \in \ker(T) となり、核は常に空でない。

核は部分空間

主張:ker⁡(T)\ker(T) は VV の線型部分空間だ。

証明:0V∈ker⁡(T)\mathbf{0}_V \in \ker(T) はすでに知っているので ker⁡(T)\ker(T) は空でない。u,v∈ker⁡(T)u, v \in \ker(T) と c,d∈Fc, d \in F を任意に取る。TT の線型性から:

T(cu+dv)=c T(u)+d T(v)=c⋅0W+d⋅0W=0W.T(cu + dv) = c\,T(u) + d\,T(v) = c \cdot \mathbf{0}_W + d \cdot \mathbf{0}_W = \mathbf{0}_W.

したがって cu+dv∈ker⁡(T)cu + dv \in \ker(T)。部分空間判定基準により、ker⁡(T)\ker(T) は部分空間だ。□\square

行列の核

行列 A∈Mm,n(F)A \in M_{m,n}(F) に対応する線型写像は TA(x)=AxT_A(x) = Ax(線型写像で定義)だ。その核は:

ker⁡(A)≔{x∈Fn:Ax=0},\ker(A) \coloneqq \{x \in F^n : Ax = \mathbf{0}\},

これはちょうど線型方程式系で導入した同次方程式系 Ax=0Ax = \mathbf{0} の解集合だ。

核の計算

ker⁡(A)\ker(A) を求めるには、AA 自体にガウス・ジョルダン消去法を適用する(拡大行列ではなく——右辺は 0\mathbf{0} なので変換全体を通じて 0\mathbf{0} のままだ)。AA の RREF において:

  • ピボット列に対応する変数が基本変数;自由変数を選べばその値が決まる。
  • 自由列に対応する変数が自由変数;各変数にパラメータ(t1,t2,…t_1, t_2, \ldots)を割り当てる。

一般解をベクトルの線型結合(自由変数ごとに一つ)として書く。それらのベクトルが ker⁡(A)\ker(A) の基底をなす。

計算例

次の行列の ker⁡(A)\ker(A) を求める:

A=(123246).A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 4 & 6 \end{pmatrix}.

ガウス・ジョルダン:R2←R2−2R1R_2 \leftarrow R_2 - 2R_1 で:

(123000).\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}.

これがすでに RREF だ。列 1 が唯一のピボット列;列 2 と 3 が自由列。x2=sx_2 = s、x3=tx_3 = t を自由に設定する。すると x1=−2s−3tx_1 = -2s - 3t。一般解は:

x=s(−210)+t(−301),s,t∈F.x = s \begin{pmatrix} -2 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix} + t \begin{pmatrix} -3 \\ 0 \\ 1 \end{pmatrix}, \qquad s, t \in F.

したがって ker⁡(A)=span ⁣{(−2,1,0)⊤, (−3,0,1)⊤}\ker(A) = \text{span}\!\left\{ (-2, 1, 0)^\top,\, (-3, 0, 1)^\top \right\}、F3F^3 の二次元の部分空間だ。

単射性

核はちょうど TT が単射(一対一)でない場合を特徴付ける。

定理:T:V→WT: V \to W が単射   ⟺  \iff ker⁡(T)={0V}\ker(T) = \{\mathbf{0}_V\}。

証明:(⇒\Rightarrow)TT が単射で T(v)=0W=T(0V)T(v) = \mathbf{0}_W = T(\mathbf{0}_V) ならば v=0Vv = \mathbf{0}_V。(⇐\Leftarrow)ker⁡(T)={0V}\ker(T) = \{\mathbf{0}_V\} と仮定して T(u)=T(v)T(u) = T(v) とする。T(u−v)=T(u)−T(v)=0WT(u - v) = T(u) - T(v) = \mathbf{0}_W より u−v∈ker⁡(T)={0V}u - v \in \ker(T) = \{\mathbf{0}_V\}、したがって u=vu = v。□\square

直観的に:写像が単射であることはちょうどゼロで(どこでも)「衝突」がない場合だ。核が {0V}\{\mathbf{0}_V\} より大きければ、複数の異なる入力が同じ出力に写り、TT は可逆でない。

正方行列 A∈Mn,n(F)A \in M_{n,n}(F) に対して、単射性は同次方程式系 Ax=0Ax = \mathbf{0} が自明解しか持たないことと等価だ——すなわち RREF において AA のすべての列がピボット列であることと等価だ。

零化次元(nullity)

TT の零化次元(nullity)とは核の次元だ:

nullity(T)≔dim⁡(ker⁡(T)).\text{nullity}(T) \coloneqq \dim(\ker(T)).

上の例では nullity(A)=2\text{nullity}(A) = 2 だ。零化次元は核の中にある「自由度の次元数」——TT によって零に押しつぶされる線型独立な方向の数——を数える。

零化次元と TT のランク(像の次元)の関係は次元定理で精密に述べられる。

まとめ

  • T:V→WT: V \to W の核は ker⁡(T)={v∈V:T(v)=0W}\ker(T) = \{v \in V : T(v) = \mathbf{0}_W\} であり、常に VV の部分空間だ。
  • 行列 AA に対して、核は同次方程式系 Ax=0Ax = \mathbf{0} の解集合だ。
  • ker⁡(A)\ker(A) の計算:AA を RREF に簡約し、自由変数にパラメータを割り当て、解を基底ベクトルの線型結合として書く。
  • TT が単射であることは ker⁡(T)={0V}\ker(T) = \{\mathbf{0}_V\} と同値だ。
  • 零化次元は dim⁡(ker⁡(T))\dim(\ker(T)) であり、ゼロに押しつぶされる次元の数を数える。