ベクトル空間

テンプレート:Wikibooks 数学、特に線型代数学におけるベクトル空間（ベクトルくうかん、テンプレート:Lang-en-short）、または、線型空間（せんけいくうかん、テンプレート:Lang-en-short）は、ベクトル（テンプレート:Lang-en-short）と呼ばれる元からなる集まりの成す数学的構造である。

ベクトルにはテンプレート:仮リンクが定義され、またスカラーと呼ばれる数との乗法（テンプレート:仮リンク、スカラー乗法）を行える。スカラーは実数とすることも多いが、複素数や有理数あるいは一般の可換体の元によるスカラー乗法を持つベクトル空間もある。ベクトルの加法とスカラー乗法の演算は、「ベクトル空間の公理」と呼ばれる特定の条件（#定義節を参照）を満足するものでなければならない。ベクトル空間の一つの例は、力のような物理量を表現するのに用いられる空間ベクトルの全体である（同じ種類の任意の二つの力は、加え合わせて力の合成と呼ばれる第三の力のベクトルを与える。また、力のベクトルを実数倍したものはまた別の力のベクトルを表す）。同じ調子で、平面や空間での変位を表すベクトルの全体もやはりベクトル空間を成す。

ベクトル空間は線型代数学における主題であり、ベクトル空間はその次元（大雑把にいえばその空間の独立な方向の数を決めるもの）によって特徴づけられる。ベクトル空間は、さらにノルムや内積などの追加の構造を持つこともあり、そのようなベクトル空間は解析学において主に関数をベクトルとする無限次元の関数空間の形で自然に生じてくる。解析学的な問題では、ベクトルの列が与えられたベクトルに収束するか否かを決定することもできなければならないが、これはベクトル空傍間に追加の構造を考えることで実現される。そのような空間のほとんどは適当な位相空間を備えており、それによって近傍や連続といったことを考えることができる。こういた線型位相空間、特にバナッハ空間やヒルベルト空間については、豊かな理論が存在する。

歴史的な視点では、ベクトル空間の概念の萌芽は17世紀の解析幾何学、行列、線型方程式系の理論、ベクトルの概念などにまで遡れる。現代的な、より抽象的な取扱いが初めて定式化されるのは、19世紀後半、ペアノによるもので、それはユークリッド空間よりも一般の対象が範疇に含まれるものであったが、理論の大半は（直線や平面あるいはそれらの高次元での対応物といったような）古典的な幾何学的概念を拡張することに割かれていた。

今日では、ベクトル空間は数学のみならず科学や工学においても広く応用される。ベクトル空間は線型方程式系を扱うための適当な概念であり、例えば画像圧縮ルーチンで使われるフーリエ級数のための枠組みを提示したり、あるいは偏微分方程式の解法に用いることのできる環境を提供する。さらには、テンソルのような幾何学的および物理学的な対象を、抽象的に座標に依らない (テンプレート:Lang-en-short) で扱う方法を与えてくれるので、そこからさらに線型化の手法を用いて、多様体の局所的性質を説明することもできるようになる。

ベクトル空間の概念は様々な方法で一般化され、幾何学や抽象代数学のより進んだ概念が導かれる。

導入

ベクトル空間の概念について、特定の二つの場合を例にとって簡単に内容を説明する。

平面上の有向線分

ベクトル空間の簡単な例は、一つの平面上の固定した点を始点とする矢印（有向線分）全ての成す集合で与えられる。これは物理学で力や速度などを記述するのにもつかわれる。そのような有向線分テンプレート:Mvar とテンプレート:Mvar が与えられたとき、その二つの有向線分が張る平行四辺形にはその対角線にもう一つ、原点を始点とする有向線分が含まれる。この新しい有向線分を、二つの有向線分の和テンプレート:Math と呼ぶ。もう一つの演算は有向線分を伸び縮み（スケール因子）させるもので、任意の正の実数テンプレート:Mvar が与えられたとき、テンプレート:Mvar と向きは同じで長さだけをテンプレート:Mvar の分だけ拡大 (テンプレート:Lang-en-short) または縮小 (テンプレート:Lang-en-short) した有向線分を、テンプレート:Mvar のテンプレート:Mvar-倍テンプレート:Math と言う。テンプレート:Mvar が負のときはテンプレート:Math を今度は逆方向に伸び縮みさせることで同様に定める。

いくつか実際に図示すれば、例えばテンプレート:Math のとき、得られるベクトルテンプレート:Math はテンプレート:Mvar と同方向で長さがテンプレート:Mvar の二倍のベクトル (下図、右の赤) であり、このテンプレート:Math は和テンプレート:Math とも等しい。さらにテンプレート:Math はテンプレート:Mvar と同じ長さで向きだけがテンプレート:Mvar と逆になる (下図、右の青)。

数の順序対

もう一つ重要な例は、実数テンプレート:Math の対によって与えられる（テンプレート:Mvar とテンプレート:Mvar の対は並べる順番が重要であり、そのような対を順序対という）。この対をテンプレート:Math と書く。そのような対ふたつの和および実数倍は

テンプレート:Math

および

テンプレート:Math

で定義される。

定義

集合テンプレート:Mvar が、その上の二項演算テンプレート:Math と、体テンプレート:Mvar のテンプレート:Mvar への作用テンプレート:Math をもち、これらが任意のテンプレート:Math^{[nb 1]}に関して次の公理系を満たすとき、三組テンプレート:Math は「体テンプレート:Mvar 上のベクトル空間」と定義されるテンプレート:Sfn^[1]。

公理	条件
加法の結合律	$𝒖 + (𝒗 + 𝒘) = (𝒖 + 𝒗) + 𝒘$
加法の可換律	$𝒖 + 𝒗 = 𝒗 + 𝒖$
加法単位元の存在	零ベクトル $0 \in V$ が存在して、任意の $𝒗 \in V$ に対して $𝒗 + 0 = 𝒗$ を満たす。
加法逆元の存在	任意のベクトル $𝒗 \in V$ に対し、その加法逆元 $- 𝒗 \in V$ が存在して、 $𝒗 + (- 𝒗) = 0$ となる。
加法に対するスカラー乗法の分配律	$a (𝒖 + 𝒗) = a 𝒖 + a 𝒗$
体の加法に対するスカラー乗法の分配律	$(a + b) 𝒗 = a 𝒗 + b 𝒗$
体の乗法とスカラーの乗法の両立条件	$a (b 𝒗) = (a b) 𝒗$ ^{[nb 2]}
スカラーの乗法の単位元の存在	$1 𝒗 = 𝒗$ （左辺のテンプレート:Math はテンプレート:Mvar の乗法単位元）

ベクトル空間の要素はそれぞれ次のように呼ばれる。

体テンプレート:Mvar: 係数体 (テンプレート:Lang-en-short)
テンプレート:Mvar の元: ベクトル (テンプレート:Lang-en-short)
テンプレート:Mvar の元: スカラー (テンプレート:Lang-en-short) あるいは係数 (テンプレート:Lang-en-short)
二項演算テンプレート:Math: 加法
作用テンプレート:Math: スカラー乗法
公理系: ベクトル空間の公理系

導入節では始点を固定した有向平面線分の全体や実数の順序対の全体の成す集合をベクトル空間の例として挙げたが、これらはともに実数体（実数全体からなる体）上のベクトル空間である。公理系はこのようなベクトルの性質を一般化したものである。実際、二番目の例で二つの順序対の和は、和をとる順番に依らず

テンプレート:Math

を満たす。有向線分の例でもテンプレート:Nowrap begin テンプレート:Math テンプレート:Nowrap end となることは、和を定義する平行四辺形が和の順番に依存しないことから言える。他の公理も同様の方法で満たすことがどちらの例についてもいえる。故に、特定の種類のベクトルが持つ具体的な特質というものは無視して、この定義によって、先の二つあるいはもっとほかの例もひっくるめて、ベクトル空間という一つの概念として扱うのである。

ベクトル空間は係数体の種類に基づき次のように呼ばれる：

実ベクトル空間 (テンプレート:Lang-en-short)：実数体テンプレート:Mathbf
複素ベクトル空間 (テンプレート:Lang-en-short)：複素数体テンプレート:Mathbf
テンプレート:Mvar-ベクトル空間 (テンプレート:Lang-en-short)、テンプレート:Mvar上のベクトル空間 (テンプレート:Lang-en-short)：任意の体テンプレート:Mvar

体というのは本質的に、四則演算が自由にできる数の集合である^{[nb 3]}。例えば有理数の全体テンプレート:Mathbf もまた体を成す。

平面やより高次の空間におけるベクトルには、直観的に、近さや角度や距離という概念が存在する。しかし、一般的なベクトル空間においてはそれらの概念は不要であり、実際、そういうものが存在しないベクトル空間もある。これらの概念は、一般的なベクトル空間に追加的に定義される構造である (#付加構造を備えたベクトル空間)。

別な定式化と初等的な帰結

ベクトルの加法やスカラー乗法は（二項演算の定義によって）閉性と呼ばれる性質を満たすものとなる（つまりテンプレート:Mvar の各元テンプレート:Math およびテンプレート:Mvar の各元テンプレート:Mvar に対してテンプレート:Math およびテンプレート:Math が必ずテンプレート:Mvar に属する）。これをベクトル空間の公理に独立した条件として加えている文献もあるテンプレート:Sfn。

抽象代数学の言葉で言えば、先の公理系の最初の四つは「ベクトルの全体が加法に関してアーベル群を成す」という条件にまとめられる。残りの条件は「この群が[[環上の加群| テンプレート:Mvar 上の加群]]となる」という条件にまとめられる。あるいはこれを「体テンプレート:Mvar からベクトル全体の成す群の自己準同型環への環準同型テンプレート:Mvar が存在すること」と言い換えることもできる。この場合スカラー乗法はテンプレート:Math で定められる^[2]。

ベクトル空間の公理系から直接的に分かることがいくつかある。それらのうちのいくつかは群論をベクトル全体の成す加法群に適用することで得られる。例えばテンプレート:Mvar の零ベクトルテンプレート:Math や各元テンプレート:Mvar に加法逆元テンプレート:Math が一意に存在することなどはそれである。その方法で得られない性質は分配法則から来るもので、例えばテンプレート:Math またはテンプレート:Math などがそうである。

歴史

ベクトル空間は、平面や空間に座標系を導入することを通じて、アフィン空間から生じる。1636年ごろ、ルネ・デカルトとピエール・ド・フェルマーは、二変数の方程式の解と平面曲線上の点とを等化して、解析幾何学を発見したテンプレート:Sfn。座標を用いない幾何学的な解に到達するために、ベルナルト・ボルツァーノは1804年に、点同士および点と直線の間の演算を導入した。これはベクトルの前身となる概念であるテンプレート:Sfn。ボルツァーノの研究はアウグスト・フェルディナント・メビウスが1827年に提唱したテンプレート:仮リンク (テンプレート:Lang-en-short) の概念を用いて構築されたものであったテンプレート:Sfn。ベクトルの定義の基礎となったのは、テンプレート:仮リンクの双点 (テンプレート:Lang-en-short) の概念で、これは一方の端点を始点、他方の端点を終点とする有向線分である。ベクトルは、テンプレート:仮リンクとウィリアム・ローワン・ハミルトンにより複素数の表現として見直され、後の四元数やテンプレート:仮リンクの概念へと繋がっていくテンプレート:Sfn。これらの数はそれぞれテンプレート:Math の元であり、これらに対する線型結合を用いた取扱いは、1867年のエドモンド・ラゲール（彼は線型方程式系も定義した）まで遡れる。

1857年にアーサー・ケイリーは、線型写像とよく馴染み記述を簡素化できる、行列を導入した。同じ頃、ヘルマン・グラスマンはメビウスの「重心計算」 (テンプレート:Lang-en-short) を研究していて、算法を伴う抽象的対象の成す集合を構想していたテンプレート:Sfn。グラスマンの研究には、線型独立や次元あるいはドット積などの概念が含まれている。実際、グラスマンは1844年に、考案した乗法を以ってベクトル空間の枠組みを推し進め、今日では「体上の多元環」と呼ばれる概念に到達している。ジュゼッペ・ペアノはベクトル空間と線型写像の現代的な定義を与えた最初の人で、それは1888年のことであるテンプレート:Sfn。

ベクトル空間の重要な発展がアンリ・ルベーグによる函数空間の構成によって起こり、後の1920年ごろにステファン・バナフとダフィット・ヒルベルトによって定式化されたテンプレート:Sfn。その当時、代数学と新しい研究分野であった関数解析学とが相互に影響し始め、 [[Lp空間|テンプレート:Mvar-乗可積分函数の空間テンプレート:Mvar]] やヒルベルト空間などの重要な概念が生み出されることとなる^[3]。そうして無限次元の場合をも含むベクトル空間の概念は堅く確立されたものとなり、多くの数学分野において用いられ始めた。

例

数ベクトル空間

体テンプレート:Mvar 上のベクトル空間のもっとも簡単な例は体テンプレート:Mvar 自身（に、その標準的な加法と乗法を考えたもの）である。これはふつうテンプレート:Mvar と書かれる数ベクトル空間 (テンプレート:Lang-en-short ) のテンプレート:Math の場合である。この数ベクトル空間の元は[[タプル| テンプレート:Mvar]]（長さテンプレート:Mvar の数列）:

(a_{1}, a_{2}, \dots, a_{n})

で、各テンプレート:Mvar がテンプレート:Mvar の元であるようなものであるテンプレート:Sfn。テンプレート:Math かつテンプレート:Math の場合が上記の#導入節で論じたものとなる。

体の拡大

複素数全体の成す集合テンプレート:Mathbf, つまり実数テンプレート:Math を用いてテンプレート:Math の形に表すことができる数（ただし、 $i = \sqrt{- 1}$ は虚数単位）の全体は、テンプレート:Math は何れも実数であるものとして、通常の和テンプレート:Math と実数倍テンプレート:Math によって、実数体上のベクトル空間になる（ベクトル空間の公理は複素数の算術が同じ規則を満足するという事実から従う）。

実は、この複素数体の例は本質的には（つまり、同型の意味で）導入節に挙げた実数の順序対の成すベクトル空間の例と同じものである。即ち、複素数テンプレート:Math を複素平面において順序対テンプレート:Math を表すものと考えると、複素数体における和とスカラーとの積の規則が、先の例のそれらに対応することが理解される。

より一般に、代数学および代数的整数論における体の拡大は、ベクトル空間の例の一類を与える。即ち、体テンプレート:Mvar を部分体として含む体テンプレート:Mvar は、テンプレート:Mathbf における加法とテンプレート:Mvar の元のテンプレート:Mvar における乗法とに関してテンプレート:Mvar-ベクトル空間になるテンプレート:Sfn。例えば、複素数体はテンプレート:Mathbf 上のベクトル空間であり、拡大体 $𝐐 (\sqrt{5})$ はテンプレート:Mathbf 上のベクトル空間である。特に数論的に意味のある例は、有理数体テンプレート:Mathbf に一つの代数的複素数テンプレート:Mvar を添加する拡大（代数体）テンプレート:Math である（テンプレート:Math はテンプレート:Mathbf とテンプレート:Mvar とを含む最小の体になる）。

函数空間

任意の一つの集合テンプレート:Math から体テンプレート:Mvar への函数全体もまた、よくある点ごとの和とスカラー倍によって、ベクトル空間を成す。即ち、二つの函数テンプレート:Math の和テンプレート:Math は

(f + g) (w) = f (w) + g (w)

で定義される函数であり、スカラー倍も同様である。そのような函数空間は多くの幾何学的状況で生じる。例えばテンプレート:Math が実数直線テンプレート:Mathbf やその区間あるいはテンプレート:Mathbf の他の部分集合などのときである。位相空間論や解析学における多くの概念、例えば連続性、可積分性や可微分性などは、線型性に関してよく振る舞う。即ち、そのような性質を満たす函数の加算やスカラー倍もまた同じ性質を持つ^[4]。従って、そのような函数全体の成す集合もまたそれぞれベクトル空間を成す。これら函数空間は、函数解析学の方法を用いてかなり詳しく調べられている（#付加構造を備えたベクトル空間節を参照）。代数学的な制約からもベクトル空間を得ることができる。ベクトル空間[[多項式環| テンプレート:Math]] は多項式函数

f (x) = r_{0} + r_{1} x + \dots + r_{n - 1} x^{n - 1} + r_{n} x^{n}

（ただし各係数テンプレート:Math はテンプレート:Mvar の元）の全体によって与えられるテンプレート:Sfn。

線型方程式の解空間

テンプレート:Main 斉次線型方程式系はベクトル空間と近しい関係にあるテンプレート:Sfn。例えば方程式系

テンプレート:Mvar	テンプレート:Math	テンプレート:Math	テンプレート:Math	テンプレート:Mvar	テンプレート:Math
テンプレート:Math	テンプレート:Math	テンプレート:Math	テンプレート:Math	テンプレート:Math	テンプレート:Math

の解の全体は、任意のテンプレート:Mvar に対してテンプレート:Math の三つ組として与えられる。これらの三つ組の成分ごとの加算とスカラー倍はやはり同じ比を持つ三つの変数の組であるから、これも解となり、解の全体はベクトル空間を成す。行列を使えば上記の複数の線型方程式を簡略化して一つのベクトル方程式、つまり

A 𝒙 = 0, A = [\begin{matrix} 1 & 3 & 1 \\ 4 & 2 & 2 \end{matrix}]

にすることができる。ここでテンプレート:Mvar は与えられた方程式の係数を含む行列、テンプレート:Mvar はベクトルテンプレート:Math であり、テンプレート:Math は行列の乗法を、テンプレート:Math は零ベクトルをそれぞれ意味する。同様の文脈で、斉次の線型微分方程式の解の全体もまたベクトル空間を成す。例えば、テンプレート:NumBlk を解けば、テンプレート:Math を任意の定数としてテンプレート:Nowrap begin テンプレート:Math テンプレート:Nowrap end が得られる。ただしテンプレート:Mvar は指数函数である。

クラス

ベクトル空間はいくつかのクラスに分類できる。

有限次元ベクトル空間（有限ベクトル空間）: 有限個のベクトルの組で生成される、あるいはテンプレート:Math である、ベクトル空間^[5]
無限次元ベクトル空間: 有限次元ベクトル空間の定義を満たさないベクトル空間^[6]

基底と次元

テンプレート:Main

基底は簡明な方法でベクトル空間の構造を明らかにする。基底とは、適当な添字集合で添字付けられたベクトルの（有限または無限）集合テンプレート:Nowrap begin テンプレート:Math テンプレート:Nowrap end であって、それが全体空間を張るもののうちで極小となるものを言う。この条件は、任意のベクトルテンプレート:Mvar が、基底元の有限線型結合

v = a_{1} 𝒗_{i_{1}} + a_{2} 𝒗_{i_{2}} + \dots + a_{n} 𝒗_{i_{n}}

（テンプレート:Mvar がスカラーでテンプレート:Mvar が基底テンプレート:Mvar の元テンプレート:Nowrap begin テンプレート:Math テンプレート:Nowrap end）として表されることを意味し、また極小性はテンプレート:Mvar が線型独立性を持つようにするためのものである。ここでベクトルの集合が線型独立であるというのは、その何れの元も残りの元の線型結合として表されることがないときに言い、これはまた方程式

a_{1} 𝒗_{i_{1}} + a_{2} 𝒗_{i_{2}} + \dots + a_{n} 𝒗_{i_{n}} = 0

が満たされるのが、全てのスカラーテンプレート:Math が零に等しい場合に限ると言っても同じことである。基底の線型独立性は、テンプレート:Mvar の任意のベクトルが基底ベクトルによる表示（そのような表示ができることは基底が全体空間テンプレート:Mvar を張ることから保証されている）が一意であることを保証するテンプレート:Sfn。このことは、基底ベクトルをテンプレート:Math における基本ベクトルテンプレート:Math や高次元の場合の同様の対象を一般化するものと見ることによって、ベクトル空間の観点での座標付けとして述べることができる。

基本ベクトルテンプレート:Math はテンプレート:Mvar の標準基底と呼ばれる基底を成す。これは任意のベクトルテンプレート:Math がこれらのベクトルの線型結合として一意的に

\begin{matrix} (x_{1}, x_{2}, \dots, x_{n}) & = x_{1} (1, 0, \dots, 0) + x_{2} (0, 1, 0, \dots, 0) + \dots + x_{n} (0, \dots, 0, 1) \\ = x_{1} 𝒆_{1} + x_{2} 𝒆_{2} + \dots + x_{n} 𝒆_{n} \end{matrix}

と表されることによる。

任意のベクトル空間が基底を持つことが、ツォルンの補題から従うテンプレート:Sfn。従って、ツェルメロ＝フレンケル集合論の公理が与えられていれば、任意のベクトル空間における基底の存在性は選択公理と同値になるテンプレート:Sfn。また選択公理よりも弱いテンプレート:仮リンクから、与えられた一つのベクトル空間テンプレート:Mvar において任意の基底が同じ個数（濃度）の元を持つことが示され（テンプレート:仮リンク）テンプレート:Sfn、その濃度をベクトル空間テンプレート:Mvar の次元テンプレート:Math と呼ぶ。有限個のベクトルで張られる空間の場合であれば、上記の主張は集合論的な基礎付けを抜きにしても示せるテンプレート:Sfn。

数ベクトル空間テンプレート:Mvar は、すでに示した基底によってその次元がテンプレート:Mvar であることがわかる。#函数空間節で述べた多項式環テンプレート:Math の次元は可算集合（基底の一つはテンプレート:Math で与えられる）であり、ある（有界または非有界な）区間上の函数全体の成す空間など、もっと一般の函数空間の次元は当然無限大になる^{[nb 4]}。現れる係数に対して適当な正則性条件を課すものとして、斉次常微分方程式の解空間の次元はその方程式の階数に等しいテンプレート:Sfn。例えば、式(テンプレート:EquationNote)の解空間はテンプレート:Math とテンプレート:Math で生成され、これら二つの函数はテンプレート:Mathbf 上線型独立であるから、この空間の次元はテンプレート:Math で、方程式の階数テンプレート:Math と一致する。

有理数体テンプレート:Mathbf 上の拡大体テンプレート:Math の次元はテンプレート:Mvar に依存して決まる。テンプレート:Mvar が有理数係数の代数方程式

q_{n} α^{n} + q_{n - 1} α^{n - 1} + \dots + q_{0} = 0

を満足する、すなわちテンプレート:Mvar が代数的数であるとき、次元は有限である。より正確には、その次元はテンプレート:Mvar を根に持つ最小多項式の次数に等しいテンプレート:Sfn。例えば、複素数体テンプレート:Mathbf は実二次元のベクトル空間で、テンプレート:Math と虚数単位テンプレート:Mvar で生成される。後者は二次の方程式テンプレート:Math を満足するから、このことからもテンプレート:Mathbf が二次元テンプレート:Mathbf-ベクトル空間であることが言える（また、任意の体がそうだが、テンプレート:Mathbf 自身の上のベクトル空間としてテンプレート:Mathbf は一次元である）。他方、テンプレート:Mvar が代数的でないならば、テンプレート:Math のテンプレート:Mathbf 上の次元は無限大である。例えばテンプレート:Math とすれば、テンプレート:Pi を根とする代数方程式は存在しない（別な言い方をすれば、テンプレート:Pi は超越数である）テンプレート:Sfn。

線型写像と行列

線型写像

テンプレート:Main 二つのベクトル空間の間の関係性は線型写像あるいは線型変換によって表すことができる。これは、ベクトル空間の構造を反映した写像、即ち任意のテンプレート:Math と任意のテンプレート:Math に対して

f (𝒙 + 𝒚) = f (𝒙) + f (𝒚), f (a 𝒙) = a f (𝒙)

を満たすという意味で和とスカラーとの積を保つものであるテンプレート:Sfn。

同型写像とは、線型写像テンプレート:Nowrap で逆写像テンプレート:Nowrap, 即ち写像の合成テンプレート:Nowrap およびテンプレート:Nowrap がともに恒等写像となるものが存在するものを言う。同じことだが、テンプレート:Mvar は一対一（単射）かつ上への（全射）線型写像であるテンプレート:Sfn。テンプレート:Mvar とテンプレート:Mvar の間に同型写像が存在するとき、これらは互いに同型であるという。このとき、テンプレート:Mvar において成り立つ任意の関係式がテンプレート:Mvar を通じてテンプレート:Mvar における関係式に写され、また逆もテンプレート:Mvar を通じて行えるという意味で、これら本質的に同じベクトル空間と見做すことができる。

例えば、「平面上の有向線分（矢印）」の成すベクトル空間と「数の順序対」の成すベクトル空間は同型である。つまり、ある（固定された）座標の原点を始点とする平面上の有向線分は、図に示すように、線分のテンプレート:Mvar-成分とテンプレート:Mvar-成分を考えることにより、順序対として表すことができる。逆に順序対テンプレート:Math が与えられてとき、テンプレート:Mvar だけ右に（テンプレート:Mvar が負のときはテンプレート:Math だけ左に）行って、かつテンプレート:Mvar だけ上に（テンプレート:Mvar が負のときはテンプレート:Math だけ下に）行く有向線分としてテンプレート:Mvar が得られる。

固定されたベクトル空間の間の線型写像テンプレート:Math の全体は、それ自体が線型空間を成し、テンプレート:Math やテンプレート:Math などで表されるテンプレート:Sfn。テンプレート:Mvar から係数体テンプレート:Mvar への線型写像全体の成す空間は、テンプレート:Mvar の双対ベクトル空間 テンプレート:Math と呼ばれるテンプレート:Sfn。自然変換テンプレート:Math を通じて、任意のベクトル空間はその二重双対へ埋め込むことができる。この写像が同型となるのは空間が有限次元のときであり、かつその時に限るテンプレート:Sfn。

テンプレート:Mvar の基底を一つ選ぶと、テンプレート:Mvar の任意の元は基底ベクトルの線型結合として一意的に表されるから、線型写像テンプレート:Nowrap は基底ベクトルの行き先を決めることで完全に決定されるテンプレート:Sfn。テンプレート:Nowrap begin テンプレート:Math テンプレート:Nowrap end ならば、テンプレート:Mvar とテンプレート:Mvar の基底を固定するとき、その間の全単射からテンプレート:Mvar の各基底元をテンプレート:Mvar の対応する基底元へ写すような線型写像が生じるが、これは定義により同型写像となるテンプレート:Sfn。従って、二つのベクトル空間が同型となるのは、それらの次元が一致するときであり、逆もまた成り立つ。これは、別な言い方をすれば、任意のベクトル空間はその次元により（違いを除いて）「完全に分類されている」ということである。特に任意のテンプレート:Mvar-次元テンプレート:Mvar-ベクトル空間テンプレート:Mvar はテンプレート:Mvar に同型である。しかし、「標準的」あるいはあらかじめ用意された同型というものは存在しない。実際の同型テンプレート:Nowrap は、テンプレート:Mvar の標準基底をテンプレート:Mvar にテンプレート:Mvar で写すことにより、テンプレート:Mvar を選ぶことと等価である。適当な基底を選ぶ自由度があることは、無限次元の場合の文脈で特に有効である（後述）。

行列

テンプレート:Main 行列 (テンプレート:Lang-en-short ) は線型写像の情報を記述するのに有効な概念であるテンプレート:Sfn。行列は、図のように、スカラーの矩形配列として書かれる。任意のテンプレート:Math 行列テンプレート:Mvar はテンプレート:Mvar からテンプレート:Mvar への線型写像を

𝒙 = (x_{1}, x_{2}, \dots, x_{n}) \mapsto (\sum_{j = 1}^{n} a_{1 j} x_{j}, \sum_{j = 1}^{n} a_{2 j} x_{j}, \dots, \sum_{j = 1}^{n} a_{m j} x_{j})

として生じる（テンプレート:Math は総和を表す）。これはまた行列テンプレート:Mvar と座標ベクトルテンプレート:Mvar との行列の乗法を用いて

テンプレート:Math

と書くこともできる。さらに言えば、テンプレート:Mvar とテンプレート:Mvar の基底を選ぶことで、任意の線型写像テンプレート:Nowrap は同様の方法で行列によって一意的に表されるテンプレート:Sfn。

正方行列テンプレート:Mvar の行列式テンプレート:Math は、テンプレート:Mvar に対応する線型写像が同型か否かを測るスカラーである（同型となるには、行列式の値がテンプレート:Math でないことが必要かつ十分である）テンプレート:Sfn。テンプレート:Math 実行列に対応するテンプレート:Math の線型変換が向きを保つには、その行列式が正となることが必要十分である。

固有値・固有ベクトル

テンプレート:Main 自己準同型、即ち線型写像テンプレート:Nowrap は、この場合ベクトルテンプレート:Mvar とそのテンプレート:Mvar による像テンプレート:Math とを比較することができるから、特に重要である。

\det (f - λ \cdot Id) = 0

となることと同値である。行列式の定義を書き下すことにより、この式の左辺はテンプレート:Mvar を変数とする多項式と見ることができて、これをテンプレート:Mvar の固有多項式と呼ぶテンプレート:Sfn。係数体テンプレート:Mvar がこの多項式の根を含む程度に大きい（テンプレート:Math のように、テンプレート:Mvar が代数的閉体ならばこの条件は自動的に満たされる）ならば任意の線型写像は少なくとも一つの固有ベクトルを持つ。

ベクトル空間テンプレート:Mvar はテンプレート:仮リンク（固有ベクトルからなる基底）を持つかもしれないし持たないかもしれないが、それがどちらであるかは写像のジョルダン標準形によって制御される^{[nb 6]}。テンプレート:Mvar の特定の固有値テンプレート:Mvar に属する固有ベクトル全体の成す集合は、固有値テンプレート:Mvar（とテンプレート:Mvar）に対応する固有空間と呼ばれるベクトル空間を成す。無限次元の場合の対応する主張であるスペクトル定理に達するには、函数解析学の道具立てが必要である。

基本的な構成法

上記具体例に加えて、与えられたベクトル空間から別のベクトル空間を得る標準的な線型代数学的構成がいくつか存在する。それらは以下に述べる定義に加えて普遍性と呼ばれる、線型空間テンプレート:Mvar をテンプレート:Mvar から他の任意の線型空間への線型写像によって特定することができるという性質によっても特徴づけられる。

部分空間と商空間

ベクトル空間テンプレート:Mvar の空でない部分集合テンプレート:Mvar が加法とスカラー乗法の下で閉じている（従ってまた、テンプレート:Mvar の零ベクトルを含む）ならば、テンプレート:Mvar の部分空間であるというテンプレート:Sfn。テンプレート:Mvar の部分空間は、それ自体が（同じ体上の）ベクトル空間を成す。ベクトルからなる集合テンプレート:Mvar に対して、それを含む部分空間すべての交わりはテンプレート:Mvar の線型包合テンプレート:Mvar を含む最小のテンプレート:Mvar の部分空間を成す。属する元の言葉で言えば、テンプレート:Mvar の張る空間はテンプレート:Mvar の元の線型結合全体の成す部分空間であるテンプレート:Sfn。

線型写像テンプレート:Math の核テンプレート:Math はテンプレート:Mvar の零ベクトルテンプレート:Math へ写されるベクトルテンプレート:Mvar からなるテンプレート:Sfn。核および像テンプレート:Math はともにそれぞれテンプレート:Mvar およびテンプレート:Mvar の部分空間であるテンプレート:Sfn。核と像の存在は（固定した体テンプレート:Mvar）上の加群の圏がアーベル圏（つまり、数学的対象とそれらの間の構造を保つ写像の集まり、即ち圏、であってアーベル群の圏と非常によく似た振る舞いをするもの）を成すことの要件の一部であるテンプレート:Sfn。これにより、同型定理（線型代数学的な言い方をすれば階数・退化次数の定理）

V / \ker (f) ≅ im (f)

や第二、第三の同型定理が群論における相当の定理と同様な仕方できちんと定式化と証明をすることができる。

重要な例は、適当に固定した行列テンプレート:Mvar に対する線型写像テンプレート:Math の核である。この写像の核はテンプレート:Math を満たすベクトルテンプレート:Mvar 全体の成す部分空間であり、これはテンプレート:Mvar に属する斉次線型方程式系の解空間に他ならない。この考え方は線型微分方程式

a_{0} f + a_{1} \frac{d f}{d x} + a_{2} \frac{d^{2} f}{d x^{2}} + \dots + a_{n} \frac{d^{n} f}{d x^{n}} = 0

（各係数テンプレート:Mvar もテンプレート:Mvar の函数）に対しても拡張できる。対応する線型写像

f \mapsto D (f) = \sum_{i = 0}^{n} a_{i} \frac{d^{i} f}{d x^{i}}

直積と直和

テンプレート:Main $I$ で添字付けられたベクトル空間の族 $V_{i}$ の直積 $\prod_{i \in I} V_{i}$ とは、順序組 $(𝒗_{i})_{i \in I} = (𝒗_{1}, 𝒗_{2}, \dots) (𝒗_{i} \in V_{i})$ 全体の成す集合に、加法とスカラー乗法を成分ごとの演算によって定めたものであるテンプレート:Sfn。この構成の変種として、直和 $⨁_{i \in I} V_{i}$ （あるいは余積 $\underset{i \in I}{∐} V_{i}$ ）は先の順序組において有限個の例外を除く全ての成分が零ベクトルであるようなものだけを許して得られるものである。添字集合 $I$ が有限ならばこの二つの構成は一致するが、そうでないならば違うものを与える。

テンソル積

テンプレート:Main 同じ体テンプレート:Mvar 上の二つのベクトル空間テンプレート:Mvar とテンプレート:Mvar のテンソル積 (テンプレート:Lang-en-short ) テンプレート:Math あるいは単にテンプレート:Math は、線型写像を多変数にするような概念の拡張を扱う多重線型代数における中心的な概念のひとつである。写像テンプレート:Nowrap が双線型写像であるとは、テンプレート:Mvar が両変数テンプレート:Math の何れについても線型であることを言う。これはつまり、テンプレート:Math を固定したとき写像テンプレート:Nowrap が線型であり、かつテンプレート:Math を固定した時も同様であることを意味する。

テンソル積は以下のような意味で、双線型写像を普遍的に受け入れる特別のベクトル空間である。それはテンソルと呼ばれる記号の（形式的な）有限和

𝒗_{1} \otimes 𝒘_{1} + 𝒗_{2} \otimes 𝒘_{2} + \dots + 𝒗_{n} \otimes 𝒘_{n}

の全体からなる線型空間で、これらの元はテンプレート:Mvar をスカラーとして

a (𝒗 \otimes 𝒘) = (a 𝒗) \otimes 𝒘 = 𝒗 \otimes (a 𝒘)

𝒗_{1} + 𝒗_{2} \otimes 𝒘 = 𝒗_{1} \otimes 𝒘 + 𝒗_{2} \otimes 𝒘

𝒗 \otimes (𝒘_{1} + 𝒘_{2}) = 𝒗 \otimes 𝒘_{1} + 𝒗 \otimes 𝒘_{2}

なる規則で縛られているテンプレート:Sfn。

これらの規則は、写像テンプレート:Math が双線型となることを保証するものである。テンソル積の普遍性とは

任意のベクトル空間テンプレート:Mvar と任意の双線型写像テンプレート:Nowrap が与えられたとき、写像テンプレート:Math が一意的に存在して、上記の写像テンプレート:Mvar との合成テンプレート:Math がテンプレート:Mvar に等しくなるようにすることができる ( テンプレート:Math )^[7]

というものである。テンソル積の普遍性は対象を、その対象からの、あるいはその対象への写像によって間接的に定義するという（進んだ抽象代数学ではよく用いられる）手法の一例である。

付加構造を備えたベクトル空間

線型代数学の観点からは、任意のベクトル空間が（同型を除いて）その次元によって特徴づけられるという意味で、ベクトル空間については完全に分かっている。しかしベクトル空間というものは「本質的に」、函数列が別の函数に収束するか否かという（解析学では重要な）問題について取り扱う枠組みを提供していないし、同様に加法演算が有限項の和のみを許す線型代数学では無限級数を扱うのには適当でない。従って、函数解析学ではベクトル空間に更なる構造を考える必要が求められる。ほとんど同様に、付加的な情報を持つベクトル空間が有効に働く部分を抽象的に見つけだすことで、公理的取扱いからベクトル空間の持つ代数学的に本質的な特徴を浮き彫りにすることができるテンプレート:Citation needed。

付加構造の一つの例は、順序集合テンプレート:Math で、これによりベクトルの比較が行えるようになるテンプレート:Sfn。例えば、実テンプレート:Mvar-次元空間テンプレート:Math は、ベクトルを成分ごとに比較することで順序づけることができる。また、ルベーグ積分は函数を二つの正値函数の差

f = f^{+} - f^{-}

として（テンプレート:Math はテンプレート:Mvar の正部分でテンプレート:Math は負部分）表すことができることに依拠しているから、テンプレート:仮リンク（例えばリース空間）はルベーグ積分において基本的であるテンプレート:Sfn。

ノルム空間および内積空間

テンプレート:Main ベクトルの「測度」は、ベクトルの長さを測るノルムや、ベクトルの間の角を測る内積を決めることによって与えられる。ノルムが定義されたベクトル空間をノルム空間とよび、ノルムをテンプレート:Math のように表す。内積が定義されたベクトル空間を内積空間と呼び、内積はテンプレート:Math のように表す。内積空間は付随するノルム

| 𝒗 | : = \sqrt{⟨ 𝒗, 𝒗 ⟩}

を持つテンプレート:Sfn。

数ベクトル空間テンプレート:Mvar は標準内積

𝒙 \cdot 𝒚 = x_{1} y_{1} + \dots + x_{n} y_{n}

を備えている。これはテンプレート:Math においてよくある二つのベクトルテンプレート:Math の成す角テンプレート:Mvar の概念を余弦定理

𝒙 \cdot 𝒚 = | 𝒙 | | 𝒚 | \cos (θ)

によって反映するものである。これにより、テンプレート:Math を満たす二つのベクトルテンプレート:Math は互いに直交すると言われる。この標準内積の重要な変形版として、ミンコフスキー空間テンプレート:Math はローレンツ積

⟨ 𝒙 ∣ 𝒚 ⟩ = x_{1} y_{1} + x_{2} y_{2} + x_{3} y_{3} - x_{4} y_{4}

を備えるテンプレート:Sfn。標準内積との大きな違いは、ローレンツ積が正定値でないこと、つまりテンプレート:Math は負の値を取り得る（例えばテンプレート:Math のとき）ことである。（三つの空間的な座標とは異なり、時間に対応する）第四の座標を考えることは特殊相対性理論の数学的取扱いにおいて有効である。

線型位相空間

テンプレート:Main 収束性の問題は、ベクトル空間テンプレート:Mvar に両立する位相（近さを記述することを可能にする構造）を入れることによって扱われる。テンプレート:Sfn テンプレート:Sfn。ここでいう「両立」とは、加法とスカラー乗法がともに連続写像となるという意味で、大雑把に言えば、テンプレート:Math とテンプレート:Math が限られた範囲の中にあれば、テンプレート:Math とテンプレート:Math も限られた範囲に留まるということである^{[nb 8]}。スカラーについてこの議論がきちんと意味を持つようにするためには、この文脈において体テンプレート:Mvar にも位相が定められていなければならない。よく用いられるのが実数体や複素数体である。

このような線型位相空間ではベクトル項級数を考えることができて、テンプレート:Mvar の元からなる列テンプレート:Math の無限和

\sum_{i = 0}^{\infty} f_{i}

とは、対応する有限部分和の極限を表すものである。例えばテンプレート:Mvar が、ある（実または複素）函数空間に属する函数であるとすると、この場合の級数は函数項級数と呼ばれる。函数項級数のテンプレート:仮リンクは、函数空間に課された位相に依存する。そのような様態の中でも各点収束と一様収束の二つは特に際立った例である。

[[Image:Vector norms2.svg|thumb|right|250px|テンプレート:Math の「単位球面」はノルムテンプレート:Math の平面ベクトルからなる。図は、異なる [[Lp空間|テンプレート:Mvar-ノルム]]に関する単位球面をテンプレート:Math の場合に描いたもの。また大きな菱形はテンプレート:Math-ノルムがテンプレート:Math に等しいような点を描いたものである。]] ある種の無限級数の極限の存在を保証する方法の一つは、考える空間を任意のコーシー列が収束するようなものに限って考えることである。そのようなベクトル空間は完備距離空間であるという。大まかに言えば、ベクトル空間が完備というのは必要な極限をすべて含むということである。例えば単位区間テンプレート:Closed-closed 上の多項式函数全体の成すベクトル空間に一様収束位相を入れたものは完備でない。これはテンプレート:Closed-closed 上の任意の連続函数が、多項式函数列で一様に近似することができるというストーン＝ワイエルシュトラスの定理によるテンプレート:Sfn。対照的に、区間テンプレート:Closed-closed 上の連続函数全体の成す空間に同じ位相を入れたものは完備になるテンプレート:Sfn。ノルムからは、ベクトル列テンプレート:Mvar がテンプレート:Mvar に収束する必要十分条件を

\lim_{n \to \infty} | 𝒗_{n} - 𝒗 | = 0

で定めることによって、空間に位相が入る。バナッハ空間およびヒルベルト空間は、それぞれノルムおよび内積から定まる位相に関して完備な位相空間である。函数解析学で重要になるそれらの研究は、有限次元位相線型空間上のノルムはどれも同じ収束性の概念を定めるから、無限次元ベクトル空間に焦点があてられるテンプレート:Sfn。図はテンプレート:Math 上のテンプレート:Math ノルムとテンプレート:Math ノルムとの同値性を示すものである。単位「球体」は互いに他に囲まれているから、列がテンプレート:Math ノルムに関してテンプレート:Math に収束することと、その列がテンプレート:Math ノルムに関して収束することとが同値になる。しかし無限次元空間の場合には、一般には互いに同値でないような位相が存在しおり、そのことが位相線型空間の研究を、付加構造を持たない純代数的なベクトル空間の理論よりも豊かなものとしているのである。

概念的な観点では、位相線型空間に関する全ての概念は位相とうまく合うものでなければならない。例えば、位相線型空間の間の線型写像（あるいは線型汎函数）テンプレート:Math は連続であるものと仮定されるテンプレート:Sfn。特に、（位相的）双対空間テンプレート:Math は連続汎函数テンプレート:Math からなるものとする。基礎を成すハーン-バナッハの定理は、適当な位相線型空間を連続汎函数によって部分空間に分けることに関係するものであるテンプレート:Sfn。

バナッハ空間

テンプレート:Main ステファン・バナフの導入したバナッハ空間とは、完備ノルム空間のことであるテンプレート:Sfn。一つの例として、 $ℓ^{p}$ テンプレート:Math は、実数を成分とする無限次元ベクトルテンプレート:Math であって、テンプレート:Math に対して

| 𝒙 |_{p} : = (\sum_{i} | x_{i} |^{p})^{1 / p}

またはテンプレート:Math に対して

| 𝒙 |_{\infty} : = \sup_{i} | x_{i} |

で定義されるテンプレート:Mvar-ノルムが有限となるようなもの全体の成すベクトル空間である。無限次元空間 $ℓ^{p}$ の位相は、異なるテンプレート:Mvar に対しては同値でない。例えばベクトルの列テンプレート:Math, つまり各項が最初のテンプレート:Math-個の成分がテンプレート:Math で残りはすべてテンプレート:Math となるような無限次元ベクトルとなるようなベクトル列はテンプレート:Math のときは零ベクトルに収束するが、テンプレート:Math のときはそうならない。式にすれば

| x_{n} |_{\infty} = \sup (2^{- n}, 0) = 2^{- n} \to 0

だが

| x_{n} |_{1} = \sum_{i = 1}^{2^{n}} 2^{- n} = 2^{n} \cdot 2^{- n} = 1

である。

実数列よりも一般の函数テンプレート:Math は、上記の和のところをルベーグ積分に置き換えた

| f |_{p} : = {(\int_{Ω} | f (x) |^{p} d x)}^{1 / p}

をノルムとして備えている。与えられた領域テンプレート:Math（例えば区間）上のテンプレート:Math を満足する可積分函数の空間に、このノルムを入れたものはルベーグ空間テンプレート:Math と呼ばれる^{[nb 9]}。ルベーグ空間は何れも完備になるテンプレート:Sfn（が、もし上記の積分をリーマン積分としたならば、空間は完備にならない。これがルベーグ積分論を考えることの正当性の一つとして挙げられる理由の一つである^{[nb 10]}）。具体的に書けば、任意の可積分函数列テンプレート:Nowrap でテンプレート:Nowrap begin テンプレート:Math テンプレート:Nowrap end となるものが、条件

\lim_{k, n \to \infty} \int_{Ω} | f_{k} (x) - f_{n} (x) |^{p} d x = 0

を満足するならば、適当な函数テンプレート:Math でベクトル空間テンプレート:Math に属するものが存在して

\lim_{k \to \infty} \int_{Ω} | f (x) - f_{k} (x) |^{p} d x = 0

を満たすようにすることができる。

函数自体だけでなくその導函数にも有界性条件を課すことでソボレフ空間の概念が導かれるテンプレート:Sfn。テンプレート:-

ヒルベルト空間

テンプレート:Main

完備な内積空間はダフィット・ヒルベルトに因んでヒルベルト空間 (テンプレート:Lang-en-short) と呼ばれるテンプレート:Sfn。自乗可積分函数の空間テンプレート:Math に

⟨ f, g ⟩ = \int_{Ω} f (x) \overline{g (x)} d x

で定義される内積（ただしテンプレート:Math はテンプレート:Math の複素共役とする）テンプレート:Sfn^{[nb 11]}を入れたものは主要なヒルベルト空間の例である。

定義によりヒルベルト空間における任意のコーシー列は極限を持つから、逆に与えられた極限函数を近似するという適当な性質を持つ函数列テンプレート:Mvar を求めることが重要になる。初期の解析学では、テイラー近似の形で可微分函数テンプレート:Mvar の多項式列による近似が確立されたテンプレート:Sfn。ストーン＝ヴァイアシュトラスの定理により、テンプレート:Closed-closed 上の任意の連続函数は適当な多項式列によりいくらでも近く近似できるテンプレート:Sfn。三角関数を用いた同様の近似法は一般にフーリエ展開と呼ばれ、工学において広く応用される（#フーリエ変換節を参照）。より一般に、またより概念的に言えば、これらの定理は「基本函数族」とは何であるかということを端的に記述するものになっている。あるいは抽象ヒルベルト空間においてどのような基本ベクトル族が、ヒルベルト空間テンプレート:Mvar を位相的に生成するに十分であるかをいうものである。ここで、位相的に生成する（あるいは単に生成する）とは、それらの位相的線型包と呼ばれる、線型包の閉包（即ち、有限線型結合およびその極限）が、全体空間に一致することである。そのような函数の集合はテンプレート:Mvar の基底（あるいはヒルベルト基底）と呼ばれ、基底の濃度はヒルベルト空間テンプレート:Mvar のヒルベルト次元と呼ばれる^{[nb 12]}。これらの定理は適当な基底函数族が近似の目的で十分性を示すことのみならず、グラム・シュミットの正規直交化法を用いて正規直交基底が得られることも意味しているテンプレート:Sfn。そのような直交基底は、有限次元ユークリッド空間における座標軸をヒルベルト空間に対して一般化したものと考えることができる。

様々な微分方程式に対して、その解をヒルベルト空間の言葉で解釈することができる。例えば物理学や工学におけるかなり多くの分野でそのような方程式が導かれ、特定の物理的性質を持つ解が（しばしば直交する）基底函数族としてよく扱われるテンプレート:Sfn。物理学からの例として、量子力学における時間依存シュレーディンガー方程式は、その解が波動関数と呼ばれる偏微分方程式として、物理的性質の時間的な変化を記述する。テンプレート:Sfn。エネルギーやモーメントのような物理的性質に対する明確な値は、ある種の線型微分作用素の固有値とそれに属する固有状態と呼ばれる波動函数に対応する。スペクトル定理は、函数に作用する線型コンパクト作用素を、それらの固有値と固有函数を用いて分解することを述べるものであるテンプレート:Sfn。テンプレート:-

体上の多元環

テンプレート:Main

一般のベクトル空間は、ベクトルの間の乗法を持たない。二つのベクトルの乗法を定める双線型写像を付加的に備えたベクトル空間は、体上の多元環と言うテンプレート:Sfn。主な多元環は、何らかの幾何学的な対象の上の函数の空間から生じる。体に値をとる函数は、点ごとの乗法を持ち、それら函数の全体が多元環を成すのである。例えば、ストーン＝ヴァイアシュトラスの定理は、バナッハ空間にも多元環にもなっているバナッハ環において成立する。

可換多元環は一変数または多変数の多項式環を使ってたくさん作れる。可換多元環の乗法は可換かつ結合的である。これらの環およびその剰余環は、それが代数幾何的対象上の函数の環となることから、代数幾何学の基礎を成しているテンプレート:Sfn。

別の重要な例はリー環である。リー環の乗法（テンプレート:Math の積をテンプレート:Math と書く）は可換でも結合的でもないが、そうなることは制約条件

反対称性: テンプレート:Math
ヤコビの等式: テンプレート:Nowrap テンプレート:Sfn

によって制限されている。リー環の例には、テンプレート:Mvar-次正方行列全体の成すベクトル空間に、行列の交換子テンプレート:Nowrap begin テンプレート:Math テンプレート:Nowrap end を積としたものや、テンプレート:Math にクロス積を入れたものなどが含まれる。

テンソル代数テンプレート:Math は任意のベクトル空間に積を導入して多元環を得るための形式的な方法であるテンプレート:Sfn。テンプレート:Math はベクトル空間としては、単純テンソルあるいは分解可能型テンソルと呼ばれる記号

𝒗_{1} \otimes 𝒗_{2} \otimes \dots \otimes 𝒗_{n}

によって生成される（ただし、テンプレート:仮リンクテンプレート:Mvar は任意に動かすものとする）。乗法は二つのベクトル空間に対してテンソル積を定義するときとほとんど同じで、基底元についてはそれらの記号をテンソル積テンプレート:Math で結合することで与え、一般には加法に対する分配法則を以って基底元に対する積を延長する。スカラー倍の積はテンプレート:Math と可換であるものとする。こうして得られるテンプレート:Math においては、一般にテンプレート:Nowrap とテンプレート:Nowrap との間には何の関係も成立しない。この二つの元を強制的に等しいものと定めると対称代数テンプレート:Math が、あるいは強制的にテンプレート:Nowrap begin テンプレート:Math テンプレート:Nowrap end と置けば外積代数 $⋀ (V)$ がそれぞれ得られるテンプレート:Sfn。

基礎とする体テンプレート:Mvar を明示したい場合には、テンプレート:Mvar-多元環あるいはテンプレート:Mvar-代数という言葉がよく用いられる。

応用

ベクトル空間の多様体に対する応用は様々な状況で生じてくる。つまり多様体上で定義され、ある体に値をとる函数を考えれば、そこにはベクトル空間が生じるのである。そのようなベクトル空間を考えれば、解析学や幾何学における問題を取り扱う枠組みが提供される。またそういったベクトル空間はフーリエ変換などにおいても利用される。ここで挙げた例は網羅的なものではなく、例えば数理最適化など、ほかにももっと多くの応用が存在する。ゲーム理論のミニマックス法は全てのプレイヤーが最適な試行を行うことができるならば一意的なペイが得られることを述べるもので、これはベクトル空間法を用いて証明できるテンプレート:Sfn。表現論は、よく分かっている線型代数学およびベクトル空間に関する内容を、群論など他の領域に実り豊かに引き写すものである^[8]。

シュワァルツ超函数

テンプレート:Main シュヴァルツ超函数 (テンプレート:Lang-en-short) は、各「試験」函数（典型的には、関数の台を持つ滑らかな関数）に数を連続的な仕方で割り当てる線型写像をいう。即ち、シュヴァルツ超函数の空間は、試験函数の空間の（連続的）双対であるテンプレート:Sfn。後者の空間には、試験函数テンプレート:Mvar それ自体のみならずその高階導函数までを考慮するような位相が入っている。シュヴァルツ超函数の典型的な例はある領域テンプレート:Math 上で試験函数テンプレート:Mvar を積分する作用素

I (f) = \int_{Ω} f (x) d x

である。テンプレート:Math が一点集合テンプレート:Mathのとき、これは試験函数テンプレート:Mvar に点テンプレート:Mvar における値を割り当てるディラックのデルタ関数テンプレート:Mvar を定める（テンプレート:Math）。

シュヴァルツ超函数は微分方程式を解くための強力な道具である。微分は線型であるといったような、解析学の標準的な概念は、自然にシュヴァルツ超函数の空間へ延長することができるから、従って問題の方程式をシュヴァルツ超函数の空間へ引き写すことができて、しかもシュヴァルツ超函数の空間はもとの函数空間よりも大きいから、方程式を解くためにより柔軟な方法が利用できる（例えば、グリーン関数法）。

また、基本解は真の函数でなくシュヴァルツ超函数解（弱解）となるのがふつうであり、弱解から所期の境界条件を満たす方程式の真の解を求めるには、見つかった弱解が実際に真の函数となることを確かめればよく、証明できた場合にはそれがもとの方程式の真の解である（例えばリースの表現定理の帰結である弱形式が利用できる）テンプレート:Sfn。

フーリエ変換

テンプレート:Main

熱方程式は、冷たい環境におかれた熱源の温度の低下のような、時間とともに散逸する物理的性質を記述したものである。（黄色は赤よりも冷たい領域を表す）

周期関数をフーリエ級数を成す三角関数の和に分解することは物理学や工学においてよく用いられる手法である^{[nb 13]}テンプレート:Sfn。台となるベクトル空間は、ふつうはヒルベルト空間テンプレート:Math であり、函数族テンプレート:Math およびテンプレート:Math (テンプレート:Mvar は整数) が正規直交基底を与えるテンプレート:Sfn。テンプレート:Math-函数テンプレート:Mvar のフーリエ展開は

\frac{a_{0}}{2} + \sum_{m = 1}^{\infty} [a_{m} \cos (m x) + b_{m} \sin (m x)]

である。係数テンプレート:Mvar はテンプレート:Mvar のフーリエ係数と呼ばれ、公式

a_{m} = \frac{1}{π} \int_{0}^{2 π} f (t) \cos (m t) d t, b_{m} = \frac{1}{π} \int_{0}^{2 π} f (t) \sin (m t) d t

で求められるテンプレート:Sfn。

物理学の言葉で言えば、函数は正弦波の重ね合せとして表され、その係数は函数の周波数スペクトルについての情報を与えるということになるテンプレート:Sfn。複素型のフーリエ級数も広く用いられるテンプレート:Sfn。上記の具体的な公式は、より一般のポントリャーギン双対と呼ばれる双対からの帰結であるテンプレート:Sfn。加法群テンプレート:Mathbf にこの双対性を適用すれば古典的なフーリエ変換が得られる。また物理学では逆格子に応用される。これは有限次元実線型空間に付加的なデータとして原子や結晶の位置を符号化した束を与えたものを基礎の群として双対性を適用したものであるテンプレート:Sfn。

フーリエ級数は偏微分方程式の境界値問題を解くのにも利用されるテンプレート:Sfn。1822年にジョゼフ・フーリエが初めてこの方法を熱方程式を解くために用いたテンプレート:Sfn。フーリエ級数の離散版は標本化において、函数値が等間隔に並んだ有限個の点でしかわかっていないところで用いられる。この場合、フーリエ級数は有限項で、その値は全ての点で標本値に等しいテンプレート:Sfn。また、係数全体の成す集合は、与えられた標本列の離散フーリエ変換 (テンプレート:Lang-en-short) と呼ばれる。このテンプレート:Lang は（レーダーや音声符号化や画像圧縮などに応用を持つ）デジタル信号処理の重要な道具の一つであるテンプレート:Sfn。画像フォーマットJPEGは、近しい関係にある離散コサイン変換の応用であるテンプレート:Sfn。

高速フーリエ変換は離散フーリエ変換を高速に計算するアルゴリズムであるテンプレート:Sfn。これはフーリエ係数の計算だけでなく、畳み込みを用いて、二つの有限列の畳み込みを計算するのにも利用できるテンプレート:Sfn。また、ディジタルフィルタやテンプレート:Sfn、巨大な整数や多項式の高速なテンプレート:仮リンク（ショーンハーゲ・ストラッセン法）テンプレート:Sfn テンプレート:Sfnにも応用できる。

微分幾何学

テンプレート:Main

曲面のある点における接平面は、自然に接点を原点と同一視したベクトル空間になる。接平面は接点における曲面の最適線型近似あるいは線型性である^{[nb 14]}。三次元ユークリッド空間の場合でさえ、接平面の基底を指定する自然な方法は点綴的には存在せず、またそれゆえに接平面は、実数ベクトル空間というよりはむしろ抽象ベクトル空間として考えられる。接空間はより高次元の可微分多様体への一般化であるテンプレート:Sfn。

リーマン多様体はその接空間が適当な内積を備えた多様体である^[9]。そこから得られるリーマン曲率テンソルは、それ一つでその多様体の全ての曲率を表すことができるもので、一般相対性理論では例えば時空の質量とエネルギー定数を記述するアインシュタインテンソルなどに応用があるテンプレート:Sfn テンプレート:Sfn。リー群の接空間は自然にリー環の構造を持ち、コンパクト群の分類に用いることができるテンプレート:Sfn。

一般化

ベクトル束

テンプレート:Main

ベクトル束は位相空間テンプレート:Mvar によって連続的に径数付けられたベクトル空間の族であるテンプレート:Sfn。より明確に言えば、テンプレート:Mvar 上のベクトル束とは、位相空間テンプレート:Mvar であって、連続写像

π : E \to X

を持ち、テンプレート:Mvar の各点テンプレート:Mvar においてファイバーテンプレート:Math がベクトル空間を成すようなものを言う。テンプレート:Math ならば直線束という。任意のベクトル空間テンプレート:Mvar に対し、射影テンプレート:Math は直積テンプレート:Math をファイバー束にする。テンプレート:Mvar 上のベクトル束は、局所性のある（固定された）ベクトル空間テンプレート:Mvar とテンプレート:Mvar との直積でなければならない。つまり、テンプレート:Mvar の各点テンプレート:Mvar に対してテンプレート:Mvar の適当な近傍テンプレート:Mvar を選んで、テンプレート:Mvar のテンプレート:Math への制限が自明束テンプレート:Math に同型となるようにすることができる^{[nb 15]}。これらの局所自明性にもかかわらず、ベクトル束は巨視的には（台となる位相空間テンプレート:Mvar の形に依存して）「捻じれ」ているのである。つまり、ベクトル束は自明束テンプレート:Nowrap （と大域的に同型）である必要はない。例えば、メビウスの帯は（円周を実数直線上の半開区間と同一視することによって）円周テンプレート:Math 上の線束と見做すことができるが、しかしこれは円筒テンプレート:Math とは異なる。後者は向き付け可能性だが、前者はそうではないテンプレート:Sfn。

ある種のベクトル束の性質は、台となる位相空間についての情報を提供する。例えば、接空間の集まりからなる接束は可微分多様体の点によって径数付けられる。円周テンプレート:Math の接束は、テンプレート:Math 上に大域的な非零ベクトル場が存在するから、大域的にテンプレート:Math に同型である^{[nb 16]}。対照的に、毛玉の定理により、二次元球面テンプレート:Math 上の接ベクトル場で至る所消えていない者は存在しないテンプレート:Sfn。[[K理論|テンプレート:Mvar-理論]]は同じ位相空間上の全てのベクトル束の同型類について研究するものであるテンプレート:Sfn。深い位相的かつ幾何学的な観察に加えて、この理論には実有限次元多元体の分類（そのようなものはテンプレート:Math のほかは四元数体テンプレート:Mathbf と八元数体テンプレート:Mathbf しかない）というような純代数学的な帰結も存在する（テンプレート:仮リンクを参照）。

可微分多様多の余接束は、多様体の各点において接空間の双対である余接空間が対応するベクトル束である。余接束の切断は1-形式テンプレート:Lang と呼ばれる。

加群

テンプレート:Main ベクトル空間が体に対するものであるように、加群 (テンプレート:Lang-en-short) の概念は環に対するものである。これはベクトル空間の公理において体テンプレート:Mvar とするところを環テンプレート:Mvar で置き換えることで得られるテンプレート:Sfn。加群の理論はベクトル空間のそれと比べて（環の元に必ずしも逆元が存在しないことで）より複雑なものになっている。例えば加群は、テンプレート:Mathbf-加群（つまりアーベル群）としてのテンプレート:Math のように、必ずしも基底を持たない。基底を持つような加群（ベクトル空間もそう）は自由加群と呼ばれる。にも拘わらずベクトル空間は、係数環が体であるような加群として簡単に定義することができて、その元をベクトルと呼ぶ。可換環の代数幾何学的解釈は、それらの環のスペクトルを通じて、ベクトル束の代数的な対応物である局所自由加群の概念などを展開することを可能にする。

アフィン空間および射影空間

テンプレート:Main

大雑把に言うと、アフィン空間 (テンプレート:Lang-en-short ) というのはベクトル空間からその原点をわからなくしたものであるテンプレート:Sfn。より正確には、アフィン空間とは自由かつ推移的なベクトル空間の群作用を備えた集合を言う。特にベクトル空間は、写像

V \times V \to V; (𝒗, 𝒂) \mapsto 𝒂 + 𝒗

を考えることによって、自身の上のアフィン空間となる。テンプレート:Mvar をベクトル空間とするとき、テンプレート:Mvar のアフィン部分空間とは、固定したベクトルテンプレート:Nowrap によって線型部分空間テンプレート:Mvar を平行移動することによって得られるものを言う。この空間はテンプレート:Math（テンプレート:Mvar によるテンプレート:Mvar の剰余類）であり、テンプレート:Nowrap に対するテンプレート:Nowrap の形のベクトル全てからなる。重要な例は、非斉次の線型方程式系

A 𝒙 = 𝒃

の解空間である。これは斉次の場合、つまりテンプレート:Nowrap begin テンプレート:Math テンプレート:Nowrap end の場合を一般化するものであるテンプレート:Sfn。この解空間は、方程式の特殊解テンプレート:Mvar と、付随する斉次方程式の解空間（つまりテンプレート:Mvar の核空間）テンプレート:Mvar に対するアフィン部分空間テンプレート:Math である。

固定された有限次元ベクトル空間テンプレート:Mvar の一次元線型部分空間全体の成す集合は射影空間と呼ばれる。これは平行線が無限遠において交わるという概念の定式化に用いられるテンプレート:Sfn。テンプレート:仮リンクおよびテンプレート:仮リンクはそれぞれ、決まった次元テンプレート:Mvar の線型部分空間およびテンプレート:仮リンクと呼ばれる線型部分空間の包含列を径数付けることによる、射影空間の概念の一般化である。

凸解析

テンプレート:Details

テンプレート:Mvar-次元単体は標準凸集合で、任意の多面体へ写り、また、標準テンプレート:Nowrap-次元アフィン超平面（標準アフィン空間）と標準テンプレート:Nowrap-次元象限（標準錐体）との交わりになっている。

順序体（特に実数体）上で、凸解析の概念を考えることができる。最も基本的なものは、非負線型結合全体からなる錐、および和がテンプレート:Math となる非負線型結合全体からなる凸集合である。凸集合はアフィン空間の公理と錐体の公理を組み合わせたものとして見ることができ、これは凸集合の標準空間であるテンプレート:Mvar-単体が超平面と象限との交わりであることを反映したものになっている。このような空間は特に線型計画問題において用いられる。

普遍代数学の言葉で言えば、ベクトル空間はベクトルの有限和に対応する係数の有限列全体の成す普遍ベクトル空間テンプレート:Math 上の代数であるが、一方アフィン空間はここでいう（和がテンプレート:Math の有限列全体の成す）普遍アフィン超平面上の代数であり、また錐体は普遍象限上の代数、凸集合は普遍単体上の代数である。これは、「座標に対する（可能な）制限和」を用いて公理を幾何化したものである。

線型代数学における多くの概念は凸解析における対応する概念があって、基本的なものとしては基底や（凸包のような形での）生成概念など、また重要なものとしては（双対多角形、双対錐と極錐、双対問題のような）双対性などが含まれる。しかし線型代数学において任意のベクトル空間やアフィン空間が標準空間に同型となるのとは異なり、任意の凸集合や錐体が単体や象限に同型となるわけではない。むしろ単体から多面体の上への写像がテンプレート:仮リンクによって常に存在し、またその双対写像として多面体から（面の数と等しい次元の）象限の中への写像がテンプレート:仮リンクによって存在するが、これらが同型となることは稀である（ほとんどの多面体は単体でも象限でもない）。

脚注

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注釈

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出典

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参考文献

線型代数学に関するもの

解析学に関するもの

歴史に関するもの

発展的話題に関するもの

外部リンク

テンプレート:Kotobank
テンプレート:MathWorld
テンプレート:PlanetMath
A lecture about fundamental concepts related to vector spaces (given at MIT)
A graphical simulator for the concepts of span, linear dependency, base and dimension

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↑ “ベクトル空間とは、集合テンプレート:Mvar と次の公理 (A1)-(A4) と (M1)-(M4) を満たす写像テンプレート:Math, テンプレート:Math からなる三組テンプレート:Math である。” テンプレート:Citation
↑ テンプレート:Harvnb. ブルバキは群準同型テンプレート:Math を「相似」(テンプレート:Lang-en-short ) と総称している。
↑ テンプレート:Harvnb; テンプレート:Harvnb
↑ 例えばテンプレート:Harvnb
↑ “ベクトル空間 V が V の有限個のベクトルの組で生成されるか, またはテンプレート:Math のとき, V は有限次元 (又は有限生成) であるといい” テンプレート:Citation
↑ “有限次元 ... そうでないとき無限次元であるという” テンプレート:Citation
↑ テンプレート:Harvnb. 米田の補題も参照。
↑ representation theory および群論を参照。
↑ テンプレート:Harvnb. ローレンツ多様体も参照。

[2] “ベクトル空間とは、集合テンプレート:Mvar と次の公理 (A1)-(A4) と (M1)-(M4) を満たす写像テンプレート:Math, テンプレート:Math からなる三組テンプレート:Math である。” テンプレート:Citation

[5] テンプレート:Harvnb. ブルバキは群準同型テンプレート:Math を「相似」(テンプレート:Lang-en-short ) と総称している。

[6] テンプレート:Harvnb; テンプレート:Harvnb

[7] 例えばテンプレート:Harvnb

[8] “ベクトル空間 V が V の有限個のベクトルの組で生成されるか, またはテンプレート:Math のとき, V は有限次元 (又は有限生成) であるといい” テンプレート:Citation

[9] “有限次元 ... そうでないとき無限次元であるという” テンプレート:Citation

[14] テンプレート:Harvnb. 米田の補題も参照。

[20] representation theory および群論を参照。

[23] テンプレート:Harvnb. ローレンツ多様体も参照。

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ベクトル空間

導入

平面上の有向線分

数の順序対

定義

別な定式化と初等的な帰結

歴史

例

数ベクトル空間

体の拡大

函数空間

線型方程式の解空間

クラス

基底と次元

線型写像と行列

線型写像

行列

固有値・固有ベクトル

基本的な構成法

部分空間と商空間

直積と直和

テンソル積

付加構造を備えたベクトル空間

ノルム空間および内積空間

線型位相空間

バナッハ空間

ヒルベルト空間

体上の多元環

応用

シュワァルツ超函数

フーリエ変換

微分幾何学

一般化

ベクトル束

加群

アフィン空間および射影空間

凸解析

脚注

注釈

出典

参考文献

線型代数学に関するもの

解析学に関するもの

歴史に関するもの

発展的話題に関するもの

関連項目

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