基底と次元・次元定理の公式|1次独立の判定・核と像の求め方と証明・例題【大学院入試・線形代数】

基底と次元・次元定理の公式|1次独立の判定・核と像の求め方と証明・例題【大学院入試・線形代数】

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大学院入試

dim⁡V=dim⁡Ker f+dim⁡Im f\dim V=\dim\mathrm{Ker}\,f+\dim\mathrm{Im}\,f

f:V→Wf:V\to W は線形写像。行列なら n=dim⁡Ker A+rank An=\dim\mathrm{Ker}\,A+\mathrm{rank}\,A

この公式のポイント

  • 基底=1次独立で全体を生成する組
  • 次元=基底の本数(基底の選び方によらない)
  • dim⁡V=dim⁡Ker f+dim⁡Im f\dim V=\dim\mathrm{Ker}\,f+\dim\mathrm{Im}\,f
  • 像の基底はもとの行列の列から選ぶ
うかるくん

うかるくん

核と像の次元を足すと、なんで元の空間の次元になるの?

合格先生

合格先生

核の基底を広げて全体の基底を作るんだ。足した分の行き先が、ちょうど像の基底になるぞ。

基底と次元、次元定理

ベクトル空間の「大きさ」を表すのが次元、その空間を作る最小の材料が基底です。線形写像 ff で「つぶれる部分(核)」と「届く部分(像)」の次元を足すと、もとの空間の次元になります。これが次元定理です。

基底・次元・次元定理

1次独立:c1a1+⋯+ckak=0c_1\boldsymbol a_1+\cdots+c_k\boldsymbol a_k=\boldsymbol 0 ならば c1=⋯=ck=0c_1=\cdots=c_k=0。

基底:1次独立で、VV のすべてのベクトルをその1次結合で表せる(VV を生成する)ベクトルの組。次元 dim⁡V\dim V は基底のベクトルの個数(どの基底でも同じ個数)。

線形写像 f:V→Wf:V\to W について、核 Ker f={v∈V∣f(v)=0}\mathrm{Ker}\,f=\{\boldsymbol v\in V\mid f(\boldsymbol v)=\boldsymbol 0\}、像 Im f={f(v)∣v∈V}\mathrm{Im}\,f=\{f(\boldsymbol v)\mid\boldsymbol v\in V\} とすると

dim⁡V=dim⁡Ker f+dim⁡Im f\dim V=\dim\mathrm{Ker}\,f+\dim\mathrm{Im}\,f

行列 AA(m×nm\times n)で書くと n=dim⁡Ker A+rank An=\dim\mathrm{Ker}\,A+\mathrm{rank}\,A。

xyOva₁a₂a₂a₁=(2, 1)a₂=(1, 2)v=(4, 5) =1·a₁+2·a₂基底 {a₁, a₂} での座標は (1, 2)表し方はただ1通り
基底 {a1,a2}\{\boldsymbol a_1,\boldsymbol a_2\} の斜めの方眼。v=(4,5)=1⋅a1+2⋅a2\boldsymbol v=(4,5)=1\cdot\boldsymbol a_1+2\cdot\boldsymbol a_2 なので座標は (1,2)(1,2)

基底があると、どのベクトルもただ1通りに c1a1+⋯+cnanc_1\boldsymbol a_1+\cdots+c_n\boldsymbol a_n と書けます(2通りに書けたら、引き算して1次独立に反する)。この係数の組が「その基底での座標」です。

証明:核の基底を広げる

VV は有限次元で dim⁡V=n\dim V=n とします。「1次独立なベクトルの組は、ベクトルを足して VV の基底に広げられる」という事実(基底の延長)を使います。

① 核の基底から VV の基底を作る

Ker f\mathrm{Ker}\,f の基底を u1,⋯ ,uk\boldsymbol u_1,\cdots,\boldsymbol u_k とし、これを広げて VV の基底 u1,⋯ ,uk,v1,⋯ ,vr\boldsymbol u_1,\cdots,\boldsymbol u_k,\boldsymbol v_1,\cdots,\boldsymbol v_r(k+r=nk+r=n)を作ります。目標は「f(v1),⋯ ,f(vr)f(\boldsymbol v_1),\cdots,f(\boldsymbol v_r) が Im f\mathrm{Im}\,f の基底」を示すことです。そうすれば dim⁡Im f=r=n−k\dim\mathrm{Im}\,f=r=n-k です。

② 生成すること

Im f\mathrm{Im}\,f の元は f(x)f(\boldsymbol x) の形。x=∑aiui+∑bjvj\boldsymbol x=\sum a_i\boldsymbol u_i+\sum b_j\boldsymbol v_j と書くと、f(ui)=0f(\boldsymbol u_i)=\boldsymbol 0 なので

f(x)=∑j=1rbjf(vj)f(\boldsymbol x)=\sum_{j=1}^{r}b_jf(\boldsymbol v_j)

よって f(v1),⋯ ,f(vr)f(\boldsymbol v_1),\cdots,f(\boldsymbol v_r) は Im f\mathrm{Im}\,f を生成します。

③ 1次独立であること

∑cjf(vj)=0\sum c_jf(\boldsymbol v_j)=\boldsymbol 0 とすると、線形性から f(∑cjvj)=0f\left(\sum c_j\boldsymbol v_j\right)=\boldsymbol 0、つまり ∑cjvj∈Ker f\sum c_j\boldsymbol v_j\in\mathrm{Ker}\,f。核の基底で ∑cjvj=∑diui\sum c_j\boldsymbol v_j=\sum d_i\boldsymbol u_i と書けるので

∑i=1kdiui−∑j=1rcjvj=0\sum_{i=1}^{k}d_i\boldsymbol u_i-\sum_{j=1}^{r}c_j\boldsymbol v_j=\boldsymbol 0

u1,⋯ ,vr\boldsymbol u_1,\cdots,\boldsymbol v_r は VV の基底で1次独立なので、すべての cj=0c_j=0。以上で dim⁡Im f=r\dim\mathrm{Im}\,f=r、すなわち dim⁡V=k+r=dim⁡Ker f+dim⁡Im f\dim V=k+r=\dim\mathrm{Ker}\,f+\dim\mathrm{Im}\,f が示せました。

V=R⁴(4次元)Ker f(2次元)W=R³Im f(2次元)0f4 = 2 + 2dim V = dim Ker f + dim Im f
例題2の写像 f:R4→R3f:\mathbb R^4\to\mathbb R^3。核(2次元)は 0\boldsymbol 0 につぶれ、像は2次元。4=2+24=2+2

大学院入試では

院試では「1次独立かどうかの判定」「核と像の基底と次元」「部分空間の次元」が定番です。行基本変形(掃き出し)で階段行列にするのが共通の道具です。

大学院入試

例題1(1次独立の判定と生成する空間の次元)

R3\mathbb R^3 のベクトル a1=(1,2,3)\boldsymbol a_1=(1,2,3)、a2=(2,3,4)\boldsymbol a_2=(2,3,4)、a3=(3,4,5)\boldsymbol a_3=(3,4,5) は1次独立か。また、これらが生成する部分空間の次元と基底を求めなさい。

解き方

c1a1+c2a2+c3a3=0c_1\boldsymbol a_1+c_2\boldsymbol a_2+c_3\boldsymbol a_3=\boldsymbol 0 を考える。a2−a1=(1,1,1)\boldsymbol a_2-\boldsymbol a_1=(1,1,1)、a3−a2=(1,1,1)\boldsymbol a_3-\boldsymbol a_2=(1,1,1) なので a1−2a2+a3=0\boldsymbol a_1-2\boldsymbol a_2+\boldsymbol a_3=\boldsymbol 0。c=(1,−2,1)c=(1,-2,1) という 0\boldsymbol 0 でない解があるので1次従属。

a3=2a2−a1\boldsymbol a_3=2\boldsymbol a_2-\boldsymbol a_1 は a1,a2\boldsymbol a_1,\boldsymbol a_2 の1次結合。a1,a2\boldsymbol a_1,\boldsymbol a_2 は比例しないので1次独立。よって生成する空間の基底は {a1,a2}\{\boldsymbol a_1,\boldsymbol a_2\}、次元は2。

答え 1次従属(a1−2a2+a3=0\boldsymbol a_1-2\boldsymbol a_2+\boldsymbol a_3=\boldsymbol 0)。次元2、基底 {(1,2,3),(2,3,4)}\{(1,2,3),(2,3,4)\}

大学院入試

例題2(核と像の基底、次元定理)

A=(120124133614)A=\begin{pmatrix}1&2&0&1\\2&4&1&3\\3&6&1&4\end{pmatrix} で定まる線形写像 f:R4→R3f:\mathbb R^4\to\mathbb R^3(f(x)=Axf(\boldsymbol x)=A\boldsymbol x)について、Ker f\mathrm{Ker}\,f と Im f\mathrm{Im}\,f の基底と次元を求めなさい。

解き方

行基本変形(第2行−2×第1行、第3行−3×第1行、さらに第3行−第2行)で (120100110000)\begin{pmatrix}1&2&0&1\\0&0&1&1\\0&0&0&0\end{pmatrix}。rank A=2\mathrm{rank}\,A=2。

核:x1+2x2+x4=0x_1+2x_2+x_4=0、x3+x4=0x_3+x_4=0。x2=s, x4=tx_2=s,\ x_4=t とおくと x=s(−2,1,0,0)+t(−1,0,−1,1)\boldsymbol x=s(-2,1,0,0)+t(-1,0,-1,1)。この2本は1次独立なので dim⁡Ker f=2\dim\mathrm{Ker}\,f=2。

像:主成分(先頭の1)がある第1列・第3列に対応する、もとの AA の第1列 (1,2,3)(1,2,3) と第3列 (0,1,1)(0,1,1) が基底。dim⁡Im f=2\dim\mathrm{Im}\,f=2。

確かめ:4=2+24=2+2 で次元定理と一致。

答え Ker f\mathrm{Ker}\,f の基底 {(−2,1,0,0),(−1,0,−1,1)}\{(-2,1,0,0),(-1,0,-1,1)\}(2次元)、Im f\mathrm{Im}\,f の基底 {(1,2,3),(0,1,1)}\{(1,2,3),(0,1,1)\}(2次元)

大学院入試

例題3(多項式の空間での次元定理)

3次以下の実数係数の多項式全体を P3P_3、2次以下の多項式全体を P2P_2 とする。f(p)(x)=p(x+1)−p(x)f(p)(x)=p(x+1)-p(x) で定まる線形写像 f:P3→P3f:P_3\to P_3 の核と像を求めなさい。

解き方

dim⁡P3=4\dim P_3=4(基底 1,x,x2,x31,x,x^2,x^3)。f(1)=0f(1)=0、f(x)=1f(x)=1、f(x2)=2x+1f(x^2)=2x+1、f(x3)=3x2+3x+1f(x^3)=3x^2+3x+1。

核:p=a+bx+cx2+dx3p=a+bx+cx^2+dx^3 なら f(p)=(b+c+d)+(2c+3d)x+3dx2f(p)=(b+c+d)+(2c+3d)x+3dx^2。これが 00 となるのは d=c=b=0d=c=b=0。よって Ker f\mathrm{Ker}\,f は定数全体で、次元1。

像:次元定理より dim⁡Im f=4−1=3\dim\mathrm{Im}\,f=4-1=3。像はすべて2次以下なので Im f⊂P2\mathrm{Im}\,f\subset P_2、しかも dim⁡P2=3\dim P_2=3 なので Im f=P2\mathrm{Im}\,f=P_2。

答え Ker f={\mathrm{Ker}\,f=\{定数}\}(1次元)、Im f=P2\mathrm{Im}\,f=P_2(3次元)

学部の授業とのつながり・院試での注意

  • どの授業で習うか:大学初年級の線形代数の後半(ベクトル空間・線形写像)で学びます。前半の連立1次方程式・階数(ランク)の計算がそのまま道具になります。
  • 答案で示すべきこと:「基底である」と書くには、1次独立と生成するの両方が必要です。ただし次元が分かっているときは、個数が次元と等しい1次独立な組はそれだけで基底です(例題3の像の議論)。
  • 像の基底はもとの行列の列から:階段行列の列ではなく、主成分の位置に対応するもとの AA の列を選びます。
  • よくある出題の形:行列で定まる写像の核・像、連立方程式の解空間の次元、多項式や行列の空間の部分空間、「dim⁡(W1+W2)=dim⁡W1+dim⁡W2−dim⁡(W1∩W2)\dim(W_1+W_2)=\dim W_1+\dim W_2-\dim(W_1\cap W_2)」を使う問題などです。

よくある間違い

腕でバツを作る合格先生

合格先生

像の基底に階段行列の列を書くのは誤りだ。主成分の位置にある、もとの AA の列を選ぼう。

  • 像の基底に階段行列の列を書く:行基本変形で列の空間は変わります。例題2では階段行列の第3列 (0,1,0)(0,1,0) ではなく、もとの第3列 (0,1,1)(0,1,1) を書きます。
  • 1次独立を「どの2本も比例しない」で判定する:3本以上では不十分です。例題1の3本はどの2本も比例しませんが1次従属です。
  • 核の次元を方程式の本数で決める:dim⁡Ker A=n−rank A\dim\mathrm{Ker}\,A=n-\mathrm{rank}\,A です。式の本数ではなく、行基本変形で残った本数(階数)で引きます。

練習問題

指さして説明するサクラちゃん

サクラちゃん

まずは行基本変形で階数を出そうね!

  1. 大学院入試 R3\mathbb R^3 のベクトル (1,1,0)(1,1,0)、(0,1,1)(0,1,1)、(1,0,1)(1,0,1) は R3\mathbb R^3 の基底になるか。
    答えと解説を見る3本を並べた行列式は 1⋅(1⋅1−1⋅0)−1⋅(0⋅1−1⋅1)+0=2≠01\cdot(1\cdot1-1\cdot0)-1\cdot(0\cdot1-1\cdot1)+0=2\neq0 なので1次独立。dim⁡R3=3\dim\mathbb R^3=3 と本数が等しいので基底になる
  2. 大学院入試 A=(123456789)A=\begin{pmatrix}1&2&3\\4&5&6\\7&8&9\end{pmatrix} について、rank A\mathrm{rank}\,A と Ker A\mathrm{Ker}\,A の基底を求めなさい。
    答えと解説を見る行基本変形で (1230−3−6000)\begin{pmatrix}1&2&3\\0&-3&-6\\0&0&0\end{pmatrix}、rank A=2\mathrm{rank}\,A=2。x1+2x2+3x3=0x_1+2x_2+3x_3=0、−3x2−6x3=0-3x_2-6x_3=0 より x2=−2x3x_2=-2x_3、x1=x3x_1=x_3。答え rank A=2\mathrm{rank}\,A=2、Ker A\mathrm{Ker}\,A の基底 {(1,−2,1)}\{(1,-2,1)\}(次元 3−2=13-2=1)
  3. 大学院入試 W={(x,y,z,w)∈R4∣x+y+z+w=0, x−y+2z=0}W=\{(x,y,z,w)\in\mathbb R^4\mid x+y+z+w=0,\ x-y+2z=0\} の次元と基底を求めなさい。
    答えと解説を見る第2式から x=y−2zx=y-2z。第1式に入れて w=−2y+zw=-2y+z。y=s, z=ty=s,\ z=t とおくと (x,y,z,w)=s(1,1,0,−2)+t(−2,0,1,1)(x,y,z,w)=s(1,1,0,-2)+t(-2,0,1,1)。2本は1次独立。答え 次元2、基底 {(1,1,0,−2),(−2,0,1,1)}\{(1,1,0,-2),(-2,0,1,1)\}

関連する公式

よくある質問

基底とは何ですか?

1次独立で、空間のすべてのベクトルをその1次結合で表せるベクトルの組です。基底を使うと、どのベクトルもただ1通りに表せます。

次元定理とは?

線形写像f:V→Wについて、dim V=dim Ker f+dim Im f が成り立つという定理です。行列Aでは、列の数n=核の次元+階数となります。

核と像の基底はどう求めますか?

行基本変形で階段行列にし、核は連立方程式の解を任意定数で表して求めます。像は主成分のある列に対応する、もとの行列の列を選びます。

3本のベクトルの1次独立はどう判定しますか?

3次元なら3本を並べた行列式が0でないかで判定できます。どの2本も比例しないことだけでは不十分です。

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出典・参考

  • 大学初年級の線形代数学

最終更新:2026年10月11日/作成:大学受験合格大作戦