1. 영 공간 (Null Space), 해 공간 (Solution Space)
ㅇ A x = 0 을 만족하는 x
- 선형 사상에서, 영 벡터가 되도록 만드는, 미지 벡터들로 이루어진, 벡터 부분공간
- 여기서,
. A x = 0 : 제차 행렬방정식(제차 선형연립방정식)
.. 선형 사상에 의해, 우변이 모두 영(0) 인 영벡터가 되는, 행렬방정식 형태
.. 이때 x의 해 집합이 그리게되는 벡터 부분공간이 특별한 의미를 갖음
. A : 시스템 행렬 (행렬 크기 : m x n)
. x : 변수 벡터, 미지 벡터 (공간 Rn의 원소)
. 0 : 영 벡터 (공간 Rm의 원소)
ㅇ 영 공간의 표기 또는 차원
- Null ( A )
- nullity ( A )
- Nul A = { x : x ∈ Rn, A x = 0 }
2. 영 공간(해 공간)의 例)
[# A = \begin{bmatrix} 1 & 4 & 5 \\ 2 & 5 & 7 \\ 3 & 6 & 9 \end{bmatrix} #]
ㅇ A x = A [1,1,-1] = 0
- (첫 두 열의 합)이 -(셋째 열)과 같으므로
ㅇ x = [1,1,-1] 은 Nul (A)에 속함
3. 영 공간(해 공간)의 등가 표현들
ㅇ `Nul A`
ㅇ `m x n 행렬 A 의 영공간`
ㅇ `A x = 0 을 만족하는 모든 해 집합`
ㅇ `A x = 0 을 만족하는 모든 해를 포함하는 부분공간`
ㅇ `{ x : x ∈ Rn, A x = 0 }`
ㅇ `선형변환 에 의해, Rm의 영 벡터로 보내지는 Rn의 모든 벡터 x 의 집합`
ㅇ 한편, 영 공간을,
- 일반화된 선형변환에서는, 커널(Kernel) 이라고도 함
4. 영 공간(해 공간)의 성질
ㅇ A가 가역행렬인 경우, 자명한 해 x = 0 만이 유일한 해가 됨
ㅇ A가 비 가역행렬인 경우, A x = 0의 각각의 해 모두가 영 공간 Nul(A)에 속함