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Section 3.5 행렬의 기본부분공간

Subsection 3.5.1 기본부분공간

\(m \times n \)행렬 \(A\)에 대하여
\begin{equation*} \operatorname{C}(A), \operatorname{C}(A^{\operatorname T}), \operatorname{ker}(A),\operatorname{ker}(A^{\operatorname{T}}) \end{equation*}
기본부분공간이라 한다. 네 부분공간의 배경공간은
\begin{equation*} \operatorname{C}(A), \operatorname{ker}(A^{\operatorname{T}}) \subset \mathbf R^m \hspace{10pt} \operatorname{C}(A^{\operatorname T}), \operatorname{ker}(A) \subset \mathbf R^n \end{equation*}
이다.

Subsection 3.5.2 기본부분공간의 차원

정의 1.3.6에서 랭크를 소개하였다. \(m \times n\)행렬 \(A\)의 랭크를 \(r\)이라 하자. 각 기본부분공간의 차원은 표 3.5.1와 같다.
3.5.1. 기본부분공간의 차원
공간 차원
\(\operatorname{C}(A)\) \(r\)
\(\operatorname{ker}(A)\) \(n-r\)
\(\operatorname{C}(A^{\operatorname{T}})\) \(r\)
\(\operatorname{ker}(A^{\operatorname{T}})\) \(m-r\)
표 3.5.1가 성립하는 이유를 CR분해 \(A=CR\)로부터 알아보자. 먼저, \(\operatorname{C}(A)\)의 기저는 절 3.2.4에서 \(C\)의 열벡터로 구성됨을 살펴보았다. 따라서, \(\operatorname{C}(A)\)\(r\)차원이다. 다음으로, \(\operatorname{ker}(A)\)의 차원을 알아보자. \(PA=LU\)분해를 생각해보면 \(\operatorname{ker}(A)=\operatorname{ker}(U)\)이고 \(\operatorname{ker}(U)\)의 차원은 자유변수의 개수이다. 관계식
\begin{equation*} \text{(자유변수 개수)=(총 변수 개수)-(종속변수 개수)} \end{equation*}
을 이용해 자유변수 개수를 구하자. 총 변수는 열 개수인 \(n\)이다. 종속변수는 축에 해당하고 정리 2.4.8에 따라 축의 개수는 랭크 \(r\)과 같다. 종합하면 \(\operatorname{ker}(U)\)의 차원은 \(n-r\)이다.
벡터공간의 차원을 기호 \(\dim\)으로 나타내자. 표 3.5.1의 내용은 두 식
\begin{equation} \dim \ker(A)+\dim \operatorname{C}(A^\operatorname{T})=n\tag{3.5.1} \end{equation}
\begin{equation} \dim \ker(A^\operatorname{T})+\dim \operatorname{C}(A)=m\tag{3.5.2} \end{equation}
이 된다.
표 3.5.1 3행 \(\operatorname{C}(A^{\operatorname{T}})\)의 차원을 알아보자. \(A=CR\)의 전치를 취하면 \(A^{\operatorname{T}}=R^{\operatorname{T}}C^{\operatorname{T}}\)이다.

증명.

스팬하고 선형독립인지 확인하자.
명제 3.5.2에 따라 \(A^{\operatorname{T}}\)의 랭크는 \(r\)이다. \(\operatorname{C}(A)\)\(\operatorname{ker}(A)\)의 관계
\begin{equation*} \operatorname{dim}\operatorname{C}(A)+ \operatorname{dim}\operatorname{ker}(A) = \text{$A$의 열벡터의 개수} \end{equation*}
는 임의의 행렬 \(A\)에 대해 성립하므로 이 관계를 \(A^{\operatorname T}\)에 적용하면
\begin{equation*} \operatorname{dim}\operatorname{C}(A^{\operatorname{T}})+ \operatorname{dim}\operatorname{ker}(A^{\operatorname{T}}) = \text{$A$의 행벡터의 개수} \end{equation*}
를 얻는다. 이때, 명제 3.5.2으로부터 얻은 \(\operatorname{dim}\operatorname{C}(A^{\operatorname{T}})=r\)을 이용하면 \(\operatorname{dim}\operatorname{ker}(A^\operatorname T)=m-r\)을 얻는다.

Subsection 3.5.3 행간소사다리꼴

블록행렬이란 행렬을 성분으로 갖는 행렬을 뜻한다. 가령,
\begin{equation*} \begin{bmatrix} \begin{bmatrix} 1\amp0 \\ 0\amp1 \end{bmatrix} \amp \begin{bmatrix} 2 \\ 3 \end{bmatrix} \\ \begin{bmatrix} 4\amp5 \end{bmatrix} \amp \begin{bmatrix} -1 \end{bmatrix} \end{bmatrix} \end{equation*}
은 블록행렬의 예이다. 각 성분을 블록이라 한다. 단, 각 블록을 성분으로 치환했을 때
\begin{equation*} \begin{bmatrix} 1\amp0\amp2 \\ 0\amp1\amp3 \\ 4\amp5\amp-1 \end{bmatrix} \end{equation*}
과 같이 행렬이 되는 것만 허용한다. 다음은 블록행렬이 아닌 예이다.
\begin{equation*} \begin{bmatrix} \begin{bmatrix} 0\amp0 \end{bmatrix} \amp \begin{bmatrix} 1 \\ 3 \end{bmatrix} \\ \begin{bmatrix} 2\amp3 \end{bmatrix} \amp \begin{bmatrix} 1\amp0 \end{bmatrix} \end{bmatrix} \end{equation*}
CR분해를 블록행렬 관점에서 관찰해보자. 랭크 \(r\) 행렬 \(A\)의 CR분해
\begin{equation*} A = CR \end{equation*}
에서 \(C\)\(A\)의 첫 \(r\)개 열벡터로 구성된 경우를 생각하자. 이 경우 \(R\)의 형태는 블록행렬로 나타내면
\begin{equation*} R = \begin{bmatrix}I F \end{bmatrix} \end{equation*}
이 된다. 단, \(I\)\(r \times r\) 항등행렬이다.
\(F\)는 CR분해에서 유래하였으나, 여기서는 \(F\)의 소거법 맥락에서의 의미를 밝히고자 한다. 이를 위해서는 LU분해에서 한 걸음 더 나아간 가우스–조르단 소거법을 소개할 필요가 있다.
가우스–조르단 소거법이란 주어진 행렬 \(A\)에 일련의 행연산을 적용하여 단순화하는 방법이다. 이 때 허용하는 행연산은
  • 어떤 행에 스칼라를 곱해 다른 행에 더하기
  • 어떤 행에 영이 아닌 스칼라 곱하기
  • 두 행 위치 교환하기
세 가지이다. 행연산을 순차적으로 적용하여 도달하고자 하는 결과는 기약행간소사다리꼴 행렬으로, 그 정의는 다음과 같다.

정의 3.5.3. 행간소사다리꼴.

주어진 행렬 \(A\)가 적당한 \(r\)에 대하여 다음 세 조건을 만족하면 행간소사다리꼴이라고 한다.
  • \(j > r\)이면 \(j\)행은 영이다.
  • \(A\)는 일반화된 윗삼각행렬으로써, 각 \(i=1,2,\cdots,r\)에 대하여 \(i\)행의 영이 아닌 첫 성분의 위치를 \(t_i\)라 할 때 \(t_1<t_2<\cdots\)이 성립한다.
  • \(i=1,2,\cdots,r\)에 대하여 \(t_i\)열의 성분은 \((i,t_i)\)성분 아래 모두 영이며, \((i,t_i)\)성분은 1이다.

예시 3.5.4. 행간소사다리꼴.

다음 행렬들은 행간소사다리꼴이다.
\begin{equation*} \begin{bmatrix}1\amp0\amp1\\ 0\amp0\amp1\end{bmatrix}, \begin{bmatrix}1\amp0\amp1\\ 0\amp1\amp1\end{bmatrix}, \begin{bmatrix}1\amp0\amp1\\ 0\amp0\amp0\end{bmatrix}, \begin{bmatrix}0\amp0\amp1\\ 0\amp0\amp0\end{bmatrix}, \begin{bmatrix}1\amp1\\ 0\amp1 \\ 0 \amp 0\end{bmatrix} \end{equation*}

정의 3.5.5.

주어진 \(A\)정의 3.5.3에 따른 행간소사다리꼴이고, 다음 조건을 추가로 만족하면 기약행간소사다리꼴이라 한다.
  • \(t_i\)열에서 \((i,t_i)\)성분을 제외한 모든 성분은 영이다.

예시 3.5.6. 기약행간소사다리꼴.

다음 행렬들은 기약행간소사다리꼴이다.
\begin{equation*} \begin{bmatrix}1\amp0\amp1\\ 0\amp1\amp1\end{bmatrix}, \begin{bmatrix}1\amp0\amp1\\ 0\amp0\amp0\end{bmatrix}, \begin{bmatrix}0\amp0\amp1\\ 0\amp0\amp0\end{bmatrix}, \begin{bmatrix}0\amp1\amp0\\ 0\amp0\amp1\end{bmatrix} \end{equation*}
가우스–조르단 소거법은 다음 순서로 진행한다.
  1. 행간소사다리꼴로 만들기
  2. 기약형태로 만들기
첫 순서에서 행간소사다라꼴로 만드는 과정은 \(PA=LU\)분해와 흡사하다. 둘째 순서에서는 축 위의 성분을 소거행렬을 곱해 없애주면 된다.
보기 3.5.7. 가우스–조르단 소거 시연

연습문제 3.5.4 연습문제: 명제 3.5.2의 증명

기저임을 증명하기 위해서는 두 가지 조건을 확인하면 된다. 다음 과정을 통하여 명제 3.5.2을 증명하여라.

1.

\(R^{\operatorname{T}}\)의 열벡터 \(\operatorname{C}(A^{\operatorname{T}})\)가 스팬하는지 확인하여라.
단서.
\(R^{\operatorname{T}}C^{\operatorname{T}}\)의 열벡터는 \(C^{\operatorname{T}}\)의 선형결합임을 이용하자.

2.

\(R^{\operatorname{T}}\)의 열벡터가 선형독립임을 확인하여라.
단서.
\(R^{\operatorname{T}}\boldsymbol x=0\)일 때 \(\boldsymbol x=0\)을 보이면 충분하다. \(R\)의 부분행렬로 항등행렬이 있음을 이용하여라.

연습문제 3.5.5 연습문제: 명제 3.5.8의 증명

다음 과정을 통하여 명제 3.5.8를 증명하여라.

1.

먼저 \(B=\begin{bmatrix}I \amp F\end{bmatrix}\)형태인 경우를 다루자. 이 경우 \(B\)의 CR분해는 \(B=I\cdot B\)임을 보여라.

2.

\(B\)\(A\)의 기약행간소사다리꼴이면 가역행렬 \(M\)이 존재하여 \(A=MB\)임을 보여라.

3.

\(B=\begin{bmatrix}I \amp F\end{bmatrix}\)형태일 때, 명제 2.4.7를 이용해 \(A\)의 CR분해를 구하여라.

4.

종합하여 \(B=\begin{bmatrix}I \amp F\end{bmatrix}\)형태일 때 명제 3.5.8이 성립합을 확인하여라.

5.

일반적인 경우 \(B\)의 부분행렬로 주어지는 \(r \times r\)항등행렬을 찾아라. 단, \(r\)\(A\)의 랭크이다.

6.

특수한 경우 (\(B=\begin{bmatrix}I \amp F\end{bmatrix}\)형태) 사용한 방법을 확장하여 일반적인 경우에 대해 명제 3.5.8를 증명하여라.

Subsection 3.5.6 응용: 키르히호프 법칙과 근접행렬

이 절에서는 전기회로의 개념을 이용해 배운 내용을 응용한다.

Subsubsection 3.5.6.1 유향그래프

전기회로의 연결 형태는 유향그래프로 표현할 수 있다. 유향그래프는 주어진 점의 모임이 있을 때, 점 사이의 경로들의 구조를 표현하는 수학적 대상으로 그 정의는 다음과 같다.
정의 3.5.9.
집합 \(V\)\(E\text{,}\) 함수
\begin{equation*} s,t \colon E \to V \end{equation*}
가 있을 때, \((V,E,s,t)\)유향그래프라 한다. \(V\)를 점집합, \(E\)를 선집합, \(s(e)\)\(e\)의 시점, \(t(e)\)\(e\)의 종점이라 한다.
예시 3.5.10. 유향그래프의 예.
점집합 \(V=\{v_1,v_2,v_3,v_4\}\)과 선집합 \(E=\{e_1,e_2,e_3,e_4\}\)에 시점과 종점이 표 3.5.11로 주어졌다고 하자.
3.5.11. 시점과 종점
\(e\) \(s(e)\) \(t(e)\)
\(e_1\) \(v_1\) \(v_2\)
\(e_2\) \(v_2\) \(v_3\)
\(e_3\) \(v_3\) \(v_4\)
\(e_4\) \(v_4\) \(v_2\)
유향그래프 \((V,E,s,t)\)를 그림으로 표현하면 이다.
유향그래프 그림
보기 3.5.12. 그림으로 표현한 유향그래프

Subsection 3.5.6.1 전기회로와 물리법칙

유향그래프에 추가로 선집합에 저항 또는 전지가 위치한 것을 전기회로라 하자. 주어진 전기회로의 각 점의 전위와 각 선에 흐르는 전류를 어떻게 구할 수 있을까? 주요 물리량에 이름을 붙이자. 점 \(v\)의 전위를 \(p(v)\text{,}\)\(e\)에 흐르는 전류를 \(i(e)\)라 하자. 선 \(e\)의 양 끝단의 전위차 \(\delta(e)\)
\begin{equation*} \delta(e)= p(t(e))-p(s(e)) \end{equation*}
이다. 물리 법칙에 따르면 전위차와 전류는 키르히호프 법칙을 만족한다.
  1. 제1법칙.
    각 점을 지나는 전류의 합은 0이다.
  2. 제2법칙.
    닫힌 경로에서 전위차의 합은 0이다.
각 법칙은 미지수 \(\delta(v)\)\(i(e)\)에 관한 선형방정식이다. 예시 3.5.10의 경우 네 개의 선이 있으므로 총 여덟 개의 미지수가 있다. 법칙 1에 따르면
\begin{align} -i(e_1)\amp = 0\tag{3.5.3}\\ i(e_1)-i(e_2)+i(e_4)\amp =0 \tag{3.5.4}\\ i(e_2)-i(e_3)\amp =0 \tag{3.5.5}\\ i(e_3)-i(e_4)\amp =0 \tag{3.5.6} \end{align}
이다. 여기서 각 항의 부로는 선의 방향을 이용해 정했는데, 주어진 점으로 향하는 선의 전류는 더하고 주어진 점으로부터 출발하는 선의 전류를 뺐다.
법칙 2을 적용하기 위해서는 \(\delta(e)\)를 알아야 한다. 선 \(e\)에 전지가 연결된 경우 전지의 전압이 곧 \(\delta(e)\)이고, 전지 대신 저항이 연결되었다면 옴의 법칙에 따라
\begin{equation} \delta(e) = i(e)r(e)\tag{3.5.7} \end{equation}
가 성립한다. 단, \(r(e)\)는 저항의 크기이다. 다음 예시 3.5.13에서 더 살펴보자.
예시 3.5.13. 전기회로의 예.
표 3.5.11보기 3.5.12로 주어진 유향그래프의 선 위에 전지 또는 저항을 위치시켜 전기회로를 구성하였다.
3.5.14. 전지와 저항
\(e\) 저항(옴/\(\Omega\)) 전지(볼트/\(\operatorname{V}\))
\(e_1\) \(1\) \(0\)
\(e_2\) \(2\) \(0\)
\(e_3\) \(0\) \(1\)
\(e_4\) \(0\) \(3\)
전기회로를 그림으로 표현하면 보기 3.5.15이다.
전기회로 그림
보기 3.5.15. 그림으로 표현한 전기회로
\(v_1\)에서 시작해 원래 위치로 회귀하는 닫힌 경로
\begin{equation*} v_1 \xrightarrow{e_2} v_3 \xrightarrow{e_3} v_4 \xrightarrow{e_4} v_1 \end{equation*}
에 대하여 법칙 2을 적용하면
\begin{equation} \delta(e_2)+ \delta(e_3)+\delta(e_4) = 0\tag{3.5.8} \end{equation}
인데, \(e_3\)\(e_4\)에는 각 1볼트, 3볼트 전지가 있으므로
\begin{align} \delta(e_3) =\amp -1\tag{3.5.9}\\ \delta(e_4) =\amp -3\tag{3.5.10} \end{align}
이다. 종합하면
\begin{equation} \begin{bmatrix} -1\amp0\amp0\amp0\amp0\amp0\amp0\amp0\\ 1\amp -1\amp 0\amp 1\amp0\amp0\amp0\amp0\\ 0\amp1\amp-1\amp0\amp0\amp0\amp0\amp0\\ 0\amp0\amp1\amp-1\amp0\amp0\amp0\amp0\\ 0\amp0\amp0\amp0\amp0\amp1\amp1\amp1\\ 1\amp0\amp0\amp0\amp-1\amp0\amp0\amp0\\ 0\amp0\amp0\amp0\amp0\amp0\amp1\amp0 \\ 0\amp0\amp0\amp0\amp0\amp0\amp0\amp1 \\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} i(e_1) \\ i(e_2) \\ i(e_3) \\ i(e_4) \\ \delta(e_1) \\ \delta(e_2) \\ \delta(e_3) \\ \delta(e_4) \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \\ 0 \\ 0 \\ 0 \\ -1 \\ -3 \end{bmatrix}\tag{3.5.11} \end{equation}
이다. 각 행에 대응하는 물리법칙은 다음과 같다.
3.5.16. (3.5.11)의 행이 유래한 물리법칙
유래 참고
1 키르히호프 제1법칙 제1법칙
2 키르히호프 제1법칙 제1법칙
3 키르히호프 제1법칙 제1법칙
4 키르히호프 제1법칙 제1법칙
5 키르히호프 제2법칙 (3.5.8)
6 옴의 법칙 (3.5.7)
7 전지의 정의 (3.5.9)
8 전지의 정의 (3.5.10)
(3.5.11)에서 \(8 \times 8\)행렬은 랭크 8인 가역행렬이다. 따라서 방정식은 유일한 해를 갖는다. 즉, 나열한 물리법칙에 의하여 회로에 흐르는 전류가 유일하게 결정된다.

Subsubsection 3.5.6.2 근접행렬

유향그래프를 행렬로 표현한 것을 근접행렬이라 한다. 유향그래프 \((V,E,s,t)\)로부터 얻어진 근접행렬에서는 각 선마다 열이 하나씩, 각 점마다 열이 하나씩 대응된다. 구성하는 규칙은 각 선의 종점에 \(1\text{,}\) 시점에 \(-1\)을 쓰고, 나머지 성분에는 모두 \(0\)을 쓰는 것이다. 가령, 예시 3.5.10이 나타내는 그래프를 \(\Gamma\)로 나타낼 때, 대응하는 근접행렬 행렬 \(A_\Gamma\)
\begin{equation*} A_{{\Gamma}} = \begin{bmatrix} -1\amp 1\amp0\amp0 \\ 0\amp-1\amp1\amp0 \\ 0\amp0\amp-1\amp1 \\ 0\amp1\amp0\amp -1 \end{bmatrix} \end{equation*}
이다.
근접행렬을 이용해서 전기회로에 관한 물리법칙을 표현할 수 있다. 이 때는 미지수를 전류 \(i\)와 전위 \(p\)를 사용하면 편리하다. 성분이 \(i(e)\)인 행렬을 \(\boldsymbol i\text{,}\) 성분이 \(p(v)\)인 행렬을 \(\boldsymbol p\)라 하자. 제1법칙
\begin{equation*} A_\Gamma^{\operatorname{T}}\boldsymbol i =0 \end{equation*}
으로 표현된다. 옴의 법칙도 비슷하게 표현할 수 있다. \(E_{\operatorname{r}}\subset E\)이 저항이 위치한 선의 집합이라 할때, \(e \in E_{\operatorname{r}}\)에 크기 \(r(e)\)인 저항이 위치한다면, 선 \(e\)에 성립하는 옴의 법칙은
\begin{equation*} \begin{bmatrix} \Omega_e \amp A_{\Gamma,e} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \boldsymbol i \\ \boldsymbol p \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \boldsymbol 0 \end{bmatrix} \end{equation*}
으로 표현할 수 있다. 단, \(\Omega_e\)는 크기 \(E\)인 행벡터로 \(e\)위치 성분이 \(r(e)\)이고 나머지는 \(0\)이며, \(A_{\Gamma,e}\)\(A_{\Gamma}\)\(e\)위치 행벡터로 구성된 부분행렬이다. 모든 저항에 대한 옴의 법칙은
\begin{equation*} \begin{bmatrix} \Omega \amp A_\Gamma' \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \boldsymbol i \\ \boldsymbol p \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \boldsymbol 0 \end{bmatrix} \end{equation*}
으로 표현된다. 단, 행렬 \(\begin{bmatrix} \Omega \amp A_\Gamma' \end{bmatrix}\)의 각 행은 \(\begin{bmatrix} \Omega_e \amp A_{\Gamma,e} \end{bmatrix}\)꼴이다. 이어서 전지의 정의를 행렬로 표현해보자. \(E_{\operatorname{b}}\subset E\)가 전지가 위치한 선의 집합이라 하자. 선 \(e \in E_{\operatorname{b}}\)에 전압 \(b\)인 전지가 위치한다면 이 때
\begin{equation*} A_{\Gamma,e}\boldsymbol p = b \end{equation*}
가 성립한다. 모든 전지를 고려하면 앞의 논의와 비슷하게
\begin{equation*} A_{\Gamma}''\boldsymbol p = \boldsymbol b \end{equation*}
를 얻는다. 키르히호프 제1법칙, 옴의 법칙, 전지의 정의를 한 번에 표현하면
\begin{equation} \begin{bmatrix} A_\Gamma^{\operatorname{T}} \amp 0 \\ \Omega \amp A_\Gamma' \\ 0 \amp A_\Gamma'' \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \boldsymbol i \\ \boldsymbol p \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \boldsymbol 0 \\ \boldsymbol b \end{bmatrix}\tag{3.5.12} \end{equation}
이다.
보조설명 3.5.17. 두 방법의 비교.
전기회로 방정식 (3.5.11)(3.5.12)중 하나만 풀면 전류를 구할 수 있다. 첫 번째 방법은 닫힌 경로 개념을 이용하고, 두 번째 방법에서는 근접행렬을 이용하므로 각 방법을 “경로 방법”과 “근접행렬 방법”이라고 부르자. 경로 방법에서는 각 선의 전압을 얻게 되는 한편, 근접행렬 방법에서는 전압을 끝점에서의 전위로부터 구해야 하므로, 전자에 비해 불리한 점이 있다. 반면, 경로 방법을 적용하기 위해서는 닫힌 경로 분류가 전제되어야 하는데, 회로가 평면상에 존재하지 않는 경우 체계적인 분류 방법을 도입해야 한다. 실제로, 보기 3.5.18는 평면에 그릴 수 없다. 근접행렬 방법은 유향그래프의 성질에 무관하게 보편적으로 적용할 수 있는 것이 장점이다.
다섯 점 완전그래프
보기 3.5.18. 평면에 그릴 수 없는 유향그래프