ベクトル空間

数学、特に線型代数学における線型空間（せんけいくうかん、テンプレート:Lang-en-short）またはベクトル空間（ベクトルくうかん、テンプレート:Lang-en-short）は、ベクトルと呼ばれる元からなる集まりの成す数学的構造である。ベクトルには和が定義され、またスカラーと呼ばれる数による積（「スケール変換」）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。ベクトルの和とスカラー倍の演算は、「ベクトル空間の公理」と呼ばれる特定の条件（後述）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幾何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し。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、ただしより幾何学的な意味において、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から、その観点からはよく知られている。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函数をベクトルとする無限次元の函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斂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を備えており、それによって近さや連続性といったことを考えることができる。こういた位相線型空間、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、行列論、連立一次方程式の理論、幾何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線型代数学的概念であり、例えば画像圧縮ルーチンで使われるフーリエ展開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:En) 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:Math と テンプレート:Math 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（スケーリング）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:Math 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:En) または縮小 (テンプレート:En) した有向線分を、テンプレート:Math 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:Math と同方向で長さが テンプレート:Math 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:Math と同じ長さで向きだけが テンプレート:Math と逆になる (下図、右の青)。

ベクトルの加法: ベクトル テンプレート:Math (青) と テンプレート:Math (赤) との和 テンプレート:Math (黒)

スカラー乗法: テンプレート:Math および テンプレート:Math

数の順序対

もう一つ重要な例は、実数 テンプレート:Mvar 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

「体 テンプレート:Mvar 上のベクトル空間 テンプレート:Mvar 」とは、後に述べるような、二種類の演算を備えた集合 テンプレート:Mvar のことである。ベクトル空間 テンプレート:Mvar の元はベクトル (テンプレート:En ) と呼ばれる。体 テンプレート:Mvar は係数体 (テンプレート:En ) と呼ばれる。係数体 テンプレート:Mvar の元はスカラー (テンプレート:En ) あるいは係数 (テンプレート:En ) と呼ばれる。ここではベクトルをスカラーから区別するために、ベクトルは太字で表す。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。

ベクトル空間が備えるべき二種類の演算の一つは、ベクトルの加法と呼ばれ、任意の二つのベクトル テンプレート:Math と テンプレート:Math とからそれらの和と呼ばれる第三のベクトル テンプレート:Math を割り当てるものである。もう一つの演算は、任意のスカラー テンプレート:Mvar と任意のベクトル テンプレート:Math とから別のベクトル テンプレート:Math を割り当てるもので、最初の例でのこの乗法がベクトル テンプレート:Math をスカラー テンプレート:Mvar 倍に拡大縮小（スケーリング）するものになっていることから、この乗法は テンプレート:Math の テンプレート:Mvar によるスカラー乗法と呼ばれる。

集合 テンプレート:Mvar がベクトル空間と呼ばれるためには、加法とスカラー乗法が（ベクトル空間の）公理系と呼ばれる一連の制約条件に従わなければならない。以下の表において テンプレート:Math は テンプレート:Mvar の任意のベクトル、テンプレート:Mvar は テンプレート:Mvar に属する任意のスカラーとする。

公理	条件
加法の結合律	テンプレート:Math
加法の可換律	テンプレート:Math
加法単位元の存在	零ベクトル テンプレート:Math が存在して、全ての テンプレート:Math において テンプレート:Math を満たす。
加法逆元の存在	各ベクトル テンプレート:Math に、その加法逆元 テンプレート:Math が存在して、テンプレート:Math とできる。
加法に対するスカラー乗法の分配律	テンプレート:Math
体の加法に対するスカラー乗法の分配律	テンプレート:Math
体の乗法とスカラー乗法の両立条件	テンプレート:Math
スカラー乗法の単位元の存在	テンプレート:Math （左辺の テンプレート:Math は テンプレート:Mvar の乗法単位元）

これらの公理系は先に挙げた例で導入した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 テンプレート:Mvar が実数体 テンプレート:Math のとき 実ベクトル空間 (テンプレート:En )、複素数体 テンプレート:Math のとき複素ベクトル空間 (テンプレート:En ) と呼ばれ、これら二つの場合が工学においてもっともよく用いられる。最も一般のベクトル空間の定義では、スカラーは任意に選んだ体 テンプレート:Mvar の元とすることができる。これを テンプレート:Mvar-ベクトル空間 (テンプレート:En ) あるいは テンプレート:Mvar 上のベクトル空間 (テンプレート:En) という。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。例えば有理数の全体 テンプレート:Math 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。

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。

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初等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:Math 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。座標を用いない幾何学的な解に到達するために、ベルナルド・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。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年に提唱した重心座標系 (テンプレート:En) の概念を用いて構築されたものであった。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:En) 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、後の四元数や双四元数の概念へと繋がっていく。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年のテンプレート:仮リンク（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、行列記法を導入した。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:En) 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。グラスマンの研究には、線型独立性や次元あるいはスカラー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「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。

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。その当時、代数学と新しい研究分野であった函数解析学とが相互に影響し始め、 p-乗可積分函数の空間 L^p 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。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:En ) 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-組]]（長さ テンプレート:Mvar の数列）:

テンプレート:Math

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: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:Math, つまり実数 テンプレート:Mvar 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、<math>i = \sqrt{-1}</math> は虚数単位）の全体は、テンプレート:Mvar 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 を複素数平面 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倍の規則が、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:Math 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。例えば、複素数体は テンプレート:Math 上のベクトル空間であり、拡大体 <math>\mathbf{Q}(\sqrt{-5})</math> は テンプレート:Math 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:Math 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:Math 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:Mvar の和 テンプレート:Math は

テンプレート:Math

で定義される函数であり、スカラー乗法も同様である。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:Math やその区間あるいは テンプレート:Math 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和やスカラー倍もまた同じ性質を持つ。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（後述）。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

テンプレート:Math

（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。

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。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和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

<math>A\mathbf{x} = {\boldsymbol 0},\quad A = \begin{bmatrix}

1 & 3 & 1 \\ 4 & 2 & 2\end{bmatrix}</math> 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:Math はベクトル テンプレート:Math であり、テンプレート:Math は行列の積を、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:Math

を解けば、テンプレート:Mvar 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:Math は自然指数函数である。

基底と次元

ファイル:Vector components and base change.svg

テンプレート:Math のベクトル テンプレート:Math (青) を異なる基底によって表したもの： テンプレート:Math の標準基底による テンプレート:Math (黒) と別の斜交基底による テンプレート:Math (赤)

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:Math が、基底元の有限線型結合

<math>v = a_1 \mathbf{v}_{i_1} + a_2 \mathbf{v}_{i_2} + \cdots + a_n \mathbf{v}_{i_n}</math>

（テンプレート:Mvar がスカラーで テンプレート:Math 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

<math>a_1 \mathbf{v}_{i_1} + a_2 \mathbf{v}_{i_2} + \cdots + a_n \mathbf{v}_{i_n} = 0</math>

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。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:Mvar 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

テンプレート:Math

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。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。また選択公理よりも弱い単項フィルター補題から、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数の元（あるいは濃度）を持つことが示され（ベクトル空間の次元定理）、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。

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。多項式環 テンプレート:Math（上述）の次元は可算無限（基底の一つは テンプレート:Math で与えられる）であり、より強く、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無限大になる。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。例えば、上で述べた方程式の解空間は 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:Math 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:Math 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

テンプレート:Math

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。例えば、複素数体 テンプレート:Math 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:Math が二次元 テンプレート:Math-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:Math 自身の上のベクトル空間として テンプレート:Math 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:Math 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:Math 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:Math は超越的である）。

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

テンプレート:Math

を満たすという意味で和とスカラー倍を保つものである。

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, 即ち合成写像 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: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。

ファイル:Vector components.svg

矢印ベクトル テンプレート:Math をその座標 テンプレート:Mvar と テンプレート:Mvar で記述することはベクトル空間の同型である

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）座標系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:Math 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: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 の双対空間 テンプレート:Math と呼ばれる。自然な単射 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: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: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、その間の一対一対応から 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。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（同型を除いて）「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

ファイル:Matrix.svg

典型的な行列

テンプレート:Main 行列 (テンプレート:En ) は線型写像の情報を記述するのに有効な概念である。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

<math>\mathbf x = (x_1, x_2, \cdots, x_n) \mapsto \left(\sum_{j=1}^n a_{1j}x_j, \sum_{j=1}^n a_{2j}x_j, \cdots, \sum_{j=1}^n a_{mj}x_j \right)</math>

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:Math との行列の積を用いて

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。

ファイル:Determinant parallelepiped.svg

この平行六面体の体積はベクトル テンプレート:Math の成す テンプレート:Math 行列の行列式の絶対値に一致する。

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: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 自己準同型写像、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:Math 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。

任意の零でないベクトル テンプレート:Math が、スカラー テンプレート:Mvar に対して テンプレート:Nowrap beginテンプレート:Mathテンプレート:Nowrap end を満足するとき、これを テンプレート:Mvar の固有値 (テンプレート:En ) テンプレート:Mvar に属する固有ベクトル (テンプレート:En ) という。 同じことだが、固有ベクトル テンプレート:Math は差 テンプレート:Nowrap の核の元である（ここで テンプレート:Math は恒等写像 テンプレート:Nowrap）。テンプレート:Mvar が有限次元ならば、これは行列式を使って言い換えることができる。つまり、テンプレート:Mvar が固有値 テンプレート:Mvar を持つことは

テンプレート:Math

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。 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 は固有基底（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。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

テンプレート:Main [[File:Linear subspaces with shading.svg|thumb|250px|right|[[ユークリッド空間|テンプレート:Math]] の原点を通る直線 (青細) は線型部分空間である。これは二つの平面 (緑、黄) の交わりである。]]

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: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 の張る空間と言い、集合 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。

部分空間に相対する概念として、商空間がある。任意の部分空間 テンプレート:Math に対して、（「テンプレート:Mvar を テンプレート:Mvar で割った」）商空間 テンプレート:Math は以下のように定義される。 まず集合として テンプレート:Math は、テンプレート:Mvar を テンプレート:Mvar の任意のベクトルとして テンプレート:Nowrap beginテンプレート:Mathテンプレート:Nowrap end なる形の集合全てからなる。その二つの元 テンプレート:Math および テンプレート:Math の和は テンプレート:Nowrap で、またスカラー乗法は テンプレート:Nowrap beginテンプレート:Mathテンプレート:Nowrap end で与えられる。 この定義の鍵は テンプレート:Nowrap beginテンプレート:Mathテンプレート:Nowrap end となる必要十分条件が テンプレート:Math と テンプレート:Math との差が テンプレート:Mvar に入ることである。この方法で商空間は、部分空間 テンプレート:Mvar に含まれる情報を「忘却」したものとなる。

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:Math からなる。核および像 テンプレート:Nowrap beginテンプレート:Mathテンプレート:Nowrap end 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。核と像の存在は（固定した体 テンプレート:Mvar）上のベクトル空間の圏がアーベル圏（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。これにより、第一同型定理（線型代数学的な言い方をすれば階数退化次数定理）

テンプレート:Math

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:Math 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

<math>a_0 f + a_1 \frac{d f}{d x} + a_2 \frac{d^2 f}{d x^2} + \cdots + a_n \frac{d^n f}{d x^n} = 0</math>

（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

<math>f \mapsto D(f) = \sum_{i=0}^n a_i \frac{d^i f}{d x^i}</math>

は函数 テンプレート:Mvar の導函数が（例えば テンプレート:Math のような項が現れないという意味で）線型に現れている。微分は線型である（即ち テンプレート:Nowrap beginテンプレート:Mathテンプレート:Nowrap end および定数 テンプレート:Mvar について テンプレート:Nowrap beginテンプレート:Mathテンプレート:Nowrap end が成り立つ）から、上記作用素の値も線型である（線型微分作用素と言う）。特に、この微分方程式 テンプレート:Nowrap beginテンプレート:Mathテンプレート:Nowrap end の解の全体は（テンプレート:Math または テンプレート:Math 上の）ベクトル空間となる。

直積と直和

テンプレート:Main テンプレート:Mvar で添字付けられたベクトル空間の族 テンプレート:Math の直積 テンプレート:Math とは、テンプレート:Mvar の各添字 テンプレート:Mvar に対して テンプレート:Mvar の元 テンプレート:Mvar を指定してできる順序組 テンプレート:Math 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る。 この構成の変種として、直和 テンプレート:Math（あるいは余積 テンプレート:Math）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 テンプレート:Mvar 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:En ) 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

テンプレート:Math

の全体からなる線型空間で、これらの元は a をスカラーとして

テンプレート:Math

テンプレート:Math

テンプレート:Math

なる規則で縛られている。

ファイル:Universal property tensor product.png

テンソル積の普遍性を表す可換図式

これらの規則は、順序対 テンプレート:Math を テンプレート:Nowrap へ写す テンプレート:Math から テンプレート:Math への写像 テンプレート:Mvar 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:Nowrap beginテンプレート:Mathテンプレート:Nowrap end に等しくなるようにすることができる

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斂するか否かという（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。殆ど同様に、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、順序関係 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。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

<math>f = f^+ - f^-</math>

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、順序線型空間（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。

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。ここではノルムおよび内積をそれぞれ テンプレート:Math および テンプレート:Math のように表す。内積の情報はベクトルの長さを定められることも含んでいて、付随するノルムが

<math>|\mathbf{v}| := \sqrt {\langle \mathbf{v}, \mathbf{v} \rangle}</math>

で与えられる。これらの情報が与えられたベクトル空間はそれぞれ、ノルム空間および内積空間と呼ばれる。

数ベクトル空間 テンプレート:Mvar は標準内積

<math>\mathbf{x}\cdot \mathbf{y} = x_1 y_1 + \cdots + x_n y_n</math>

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

<math>\mathbf{x}\cdot \mathbf{y} = |\mathbf{x}|\,|\mathbf{y}|\,\cos(\theta)</math>

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

<math>\lang \mathbf{x}\mid \mathbf{y} \rang = x_1 y_1 + x_2 y_2 + x_3 y_3 - x_4 y_4</math>

を備える。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論の数学的取扱いにおいて有効である。

位相線型空間

テンプレート:Main 収斂性の問題は、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。。 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。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。

このような位相線型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

<math>\sum_{i=0}^{\infty} f_i</math>

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斂と一様収斂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ノルム| テンプレート:Mvar-乗平均ノルム]]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斂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:Math 上の多項式函数全体の成すベクトル空間に一様収斂位相を入れたものは完備でない。これは テンプレート:Math 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ヴァイアシュトラスの近似定理による。対照的に、区間 テンプレート:Math 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。ノルムからは、ベクトル列 テンプレート:Math が テンプレート:Math に収斂する必要十分条件を

<math>\lim_{n\to \infty} |\mathbf v_n - \mathbf v| = 0</math>

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斂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。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 に収斂することと、その列が テンプレート:Math-ノルムに関して収斂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。特に、（位相的）双対空間 テンプレート:Mvar 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。

バナッハ空間

テンプレート:Main 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。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

<math>|\mathbf x|_p := \left(\sum_i |x_i|^p \right)^{1/p}</math>

または テンプレート:Math に対して

<math>|\mathbf x|_\infty := \text{sup}_i |x_i|</math>

で定義される[[p乗平均ノルム| 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 テンプレート:Math 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斂するが、テンプレート:Math のときはそうならない。式にすれば

<math>|x_n|_\infty = \sup (2^{-n}, 0) = 2^{-n} \to 0</math>

だが

<math>|x_n|_1 = \sum_{i=1}^{2^n} 2^{-n} = 2^n \cdot 2^{-n} = 1</math>

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

<math>|f|_p := \left(\int_\Omega |f(x)|^p \, dx \right)^{1/p}</math>

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。ルベーグ空間は何れも完備になる（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）。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

<math> \lim_{k,\ n \to \infty}\int_\Omega |{f}_k (x)-{f}_n (x)|^p \, dx = 0</math>

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

<math>\lim_{k \to \infty}\int_\Omega |{f} (x)-{f}_k (x)|^p \, dx = 0</math>

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:-

ヒルベルト空間

ファイル:Periodic identity function.gif

正弦函数 (赤) の有限和によって、周期函数 (青) を近似する様子を、初項から 5-項までの和を順に示すことによって示したもの。

完備な内積空間はヒルベルトに因んでヒルベルト空間 (テンプレート:En) と呼ばれる。自乗可積分函数の空間 テンプレート:Math に

<math> \langle f, g \rangle = \int_\Omega f(x) \overline{g(x)}\,dx</math>

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 の複素共軛とする）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。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:Math 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。三角函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（後述）。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、有限線型結合及びその極限）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 の次元と呼ばれる。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、シュミットの直交化法を用いて互いに直交するベクトルの族からなる基底が得られることも意味している。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。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、その解が波動函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。。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:-

体上の多元環

ファイル:Rectangular hyperbola.svg

方程式 テンプレート:Nowrap beginテンプレート:Mathテンプレート:Nowrap end で与えられる双曲線。この双曲線上の函数の座標環は テンプレート:Nowrap で与えられ、テンプレート:Math 上無限次元のベクトル空間になる。

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。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（上述）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。

別の需要な例はリー環である。リー環の乗法（テンプレート:Mvar 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

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 に交叉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: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

<math>\mathbf{v}_1 \otimes \mathbf{v}_2 \otimes \dots \otimes \mathbf{v}_n</math>

によって生成される（ただし、次数 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律を以って基底元に対する積を延長する。スカラー乗法は 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 テンプレート:Math がそれぞれ得られる。

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定理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。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。

シュヴァルツ超函数

テンプレート:Main シュヴァルツ超函数 (テンプレート:En) は、各「試験」函数（典型的には、コンパクト台を持つ無限回微分可能函数）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。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

<math>I(f) = \int_\Omega f(x)\,dx</math>

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超函数 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、グリーン函数法）。

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ラックス・ミルグラムの定理が利用できる）。

フーリエ解析

ファイル:Heat eqn.gif

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）

周期函数をフーリエ級数を成す三角函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。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:Math-函数 テンプレート:Mvar のフーリエ展開は

<math>

\frac{a_0}{2} + \sum_{m=1}^{\infty}[a_m\cos(mx)+b_m\sin(mx)] </math> 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

<math>a_m = \frac{1}{\pi} \int_0^{2 \pi} f(t)\cos(mt)dt,\quad b_m = \frac{1}{\pi} \int_0^{2 \pi} f(t)\sin(mt)dt</math>

で求められる。

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。複素型のフーリエ級数も広く用いられる。 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性からの帰結である。加法群 テンプレート:Math 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。

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。1822年に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。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。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:En) と呼ばれる。この DFT 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。画像フォーマットJPEGは、近しい関係にある離散余弦変換の応用である。

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。これはフーリエ係数の計算だけでなく、畳み込み定理を用いて、二つの有限列の畳み込みを計算するのにも利用できる。また、デジタルフィルタや、巨大な整数や多項式の高速な掛け算アルゴリズム（シェーンハーゲ・シュトラッセンのアルゴリズム）にも応用できる。

微分幾何学

ファイル:Image Tangent-plane.svg

二次元球面のある点における接空間とは、この点で球面に接する無限平面である。

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化である。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。

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。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曲率テンソルなどに応用がある。リー群の接空間は自然にリー環の構造を持ち、コンパクトリー群の分類に用いることができる。

一般化

ベクトル束

ファイル:Moebiusstrip.png

メビウスの帯。これは局所的には テンプレート:Nowrap に同相である。

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。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

<math>\pi : E \to X</math>

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「自明な」ベクトル束にする。テンプレート:Mvar 上のベクトル束は、局所的にはある（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。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だが、前者はそうではない。

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。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。[[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。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:Math と八元数体 テンプレート:Math しかない）というような純代数学的な帰結も存在する（フルヴィッツの定理を参照）。

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。余接束の切断は微分一次形式 (1-form) 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:En) 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。加群の理論はベクトル空間のそれと比べて（環の元に必ずしも乗法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:Math-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。にも拘わらすベクトル空間は、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

ファイル:Affine subspace.svg

テンプレート:Math 内のアフィン平面 (水色): これは二次元の線型部分空間をベクトル テンプレート:Math (赤) でずらしたものである。

大雑把に言うと、アフィン空間 (テンプレート:En ) 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。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作用を備えた集合を言う。特にベクトル空間は、写像

<math>V \times V \to V,\, (\mathbf{v}, \mathbf{a}) \mapsto \mathbf{a} + \mathbf{v}</math>

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

<math>A\mathbf{x} = \mathbf{b}</math>

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。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。グラスマン多様体および旗多様体はそれぞれ、決まった次元 テンプレート:Mvar の線型部分空間および旗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

ファイル:2D-simplex.svg

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-単体がアフィン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、双対錐体、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一般化された重心座標系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スラック変数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（殆どの多面体は単体でも象限でもない）。

関連項目

• 線型代数学
• 直交座標系
• 空間ベクトル: 物理学におけるベクトル
• 双曲ベクトル空間 (Gyrovector space)
• 次数付き線型空間
• 距離空間
• Pベクトル（多重ベクトル）
• リース・フィッシャーの定理
• テンプレート:仮リンク: 体の概念を予め要求せずにベクトル空間を定義する、ベクトル空間の抽象代数学的取扱い。
• 空間 (数学)

参考文献

線型代数学に関するもの

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解析学に関するもの

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歴史に関するもの

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発展的話題に関するもの

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• テンプレート:Weibel IHA

外部リンク

• 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

テンプレート:Link GA