Faktorraum, Quotientenraum – Serlo „Mathe für Nicht-Freaks“

In diesem Artikel betrachten wir den Faktorraum eines -Vektorraums bezüglich eines Untervektorraums . Der Faktorraum ist ein Vektorraum, in dem wir wie in bis auf Abweichungen in rechnen können.

Der Faktorraum wird auch häufig Quotientenraum genannt.

Einführung Bearbeiten

Rechnen mit Lösungen eines linearen Gleichungssystems Bearbeiten

Wir betrachten die Matrix

 

Wir wollen nun versuchen, für verschiedene Vektoren   das lineare Gleichungssystem   zu lösen. Für   erhalten wir beispielsweise   als eine Lösung und für   beispielsweise   als eine Lösung. Das heißt, es gilt   und  . Wir suchen nun eine Lösung für  . Dafür müssen wir das Gleichungssystem nicht erneut lösen, sondern können unsere bisherigen Lösungen verwenden, indem wir sie addieren. Dann haben wir  , also ist   ist eine Lösung von  .

Lösungen für das obige Gleichungssystem sind nicht eindeutig: Das Gleichungssystem   wird auch von   gelöst und   auch von  . Die Lösungen   und   sowie   und   unterscheiden sich voneinander: Es gilt   und  . Die Unterschiede   und   sind beide Lösungen des (homogenen) Gleichungssystems  . Das heißt, sie liegen im Kern von  . Das gilt auch im Allgemeinen: Sind   und   zwei verschiedene Lösungen von  , so unterscheiden sie sich nur um ein Element im Kern von  , denn  . Den Kern von   bezeichnen wir im Folgenden mit  . Wir können diese allgemeine Regel auf die beiden Lösungen   und   von   anwenden. Damit sehen wir, dass die Differenz   in   liegt.

Bei Skalaren   können wir genauso vorgehen: Wir haben eine Lösung   von   und wollen   lösen, ohne neu zu rechnen. Wieder können wir eine Lösung erhalten, indem wir unsere bereits bestimmte Lösung   benutzen. Es gilt  , also ist   eine Lösung. Für die zweite Lösung   funktioniert das auch:   ist eine Lösung von  . Wieder ist der Unterschied zwischen   und   in  . Wir können also mit Lösungen von linearen Gleichungssystemen rechnen, um neue Lösungen zu finden. Dabei sind uns Unterschiede in   bei den Rechenergebnissen egal. Man sagt auch, die Vektoren sind modulo   gleich, wenn sie sich nur um etwas in   unterscheiden. Zum Beispiel sind die Lösungen   und   des Gleichungssystems   modulo   gleich. Beim Rechnen mit Lösungen von linearen Gleichungssystemen rechnen wir also modulo  .

Neben dem Fachbegriff ist „modulo“ ein schönes Synonym von „bis auf“ oder „bis auf etwas in“. Also sind zwei Vektoren   und   modulo   gleich, wenn sie bis auf etwas in   gleich sind, d.h. wenn es ein   gibt, so dass  . Das ist äquivalent dazu, dass die Differenz   in   liegt: Gilt  , dann ist   mit  . Umgekehrt ist  , wenn   für ein  .

Konstruktion des Faktorraums Bearbeiten

In dem Beispiel haben wir in einem Vektorraum   gerechnet, die Ergebnisse aber nur bis auf Unterschiede in einem Unterraum   betrachtet. Wir haben Vektoren   und   in   mit   als gleich angesehen. Um das Rechnen bis auf etwas in   zu formalisieren, identifizieren wir Vektoren, welche gleich modulo   sind. Dafür konstruieren wir eine Äquivalenzrelation   und bilden  . Wir definieren

 

Diese Relation haben wir schon einmal gesehen, es ist die Relation mit der wir die Menge der Nebenklassen eines Unterraums definiert haben. Dort haben wir gesehen, dass   eine Äquivalenzrelation ist. Die Menge der Äquivalenzklassen haben wir mit   bezeichnet.

Nun wollen wir mit diesen Vektoren modulo   rechnen, das heißt, wir wollen eine Vektorraumstruktur auf   definieren. Dafür definieren wir die Addition   und skalare Multiplikation   auf  . Für   und   definieren wir

 

Die Vektorraumoperationen haben wir hierbei auf Repräsentanten definiert. Das heißt, wir haben uns aus den involvierten Nebenklassen jeweils ein Element gesucht und mit Hilfe von diesen   und   definiert. Im Allgemeinen haben Nebenklassen jedoch verschiedene Repräsentanten. Es ist aber noch nicht klar, ob die Definitionen von   und   von der Wahl der Repräsentanten unabhängig sind. Andernfalls wäre die Definition nicht sinnvoll: Zum Beispiel könnte dann   mit   und   sein, aber  .

Das heißt, wir müssen zeigen, dass diese Definition unabhängig von der Wahl des Repräsentanten ist. Diesen Beweis führen wir weiter unten. Die Eigenschaft, dass die Definition nicht von der Wahl des Repräsentanten abhängt, nennt man Wohldefiniertheit, weil wir zeigen müssen, dass die Definition, die wir hingeschrieben haben, auch ein eindeutiges mathematisches Objekt liefert. Das tun wir weiter unten.

Wir müssen auch noch zeigen, dass   mit dieser Addition und skalaren Multiplikation ein Vektorraum ist. Auch das werden wir weiter unten sehen.

Definition Bearbeiten

Im vorherigen Abschnitt haben wir uns überlegt, wie ein Vektorraum   aussehen kann, dessen Vektorraumstruktur dem Rechnen modulo   entspricht. Die Elemente von   sind die Nebenklassen  . Die Vektorraumstruktur wollen wir über die Repräsentanten definieren. Achtung: Wir müssen noch die Wohldefiniertheit beweisen, d.h. dass das Ergebnis der Addition bzw. skalaren Multiplikation nicht von der Wahl der Repräsentanten abhängt. Das machen wir in diesem Abschnitt.

Um die Addition und Skalarmultiplikation auf   von der auf   zu unterscheiden, bezeichnen wir die Operationen auf   in diesem Artikel mit „ “ und „ “. Andere Artikel und Quellen verwenden meist „ “ und „ “ für die Vektorraumoperationen.

Definition (Faktorraum bzw. Quotientenraum)

Sei   ein  -Vektorraum und   ein Untervektorraum von   und

 

die Menge der Nebenklassen von   in  . Weiter seien  .

Wir definieren die Addition in   durch:

 

Analog definieren wir die skalare Multiplikation auf   als:

 

Erklärung zur Definition Bearbeiten

Wir haben die Addition und Skalarmultiplikation auf dem Faktorraum   definiert. Aber was genau bedeuten die Formeln   und  ? Um die Addition   in   zu definieren, brauchen wir zwei Vektoren aus  . Vektoren in   sind Nebenklassen, haben also die Form   und   mit  . Die Addition dieser Vektoren   können wir berechnen, indem wir erst   und   in   zu   addieren und anschließend die zugehörige Nebenklasse   bilden:

 

Die skalare Multiplikation funktioniert ähnlich: Für ein Skalar   und eine Nebenklasse   mit   wollen wir   definieren. Dafür berechnen wir erst das Skalarprodukt   in   und bilden danach die Nebenklasse dieses Vektors  :

 

Wir berechnen also erst die Addition bzw. skalare Multiplikation der Repräsentanten in   und bilden anschließend die Nebenklasse. Man sagt: Die Vektorraumstruktur auf   ist die von   „induzierte“ Vektorraumstruktur.

Wohldefiniertheit der Operationen im Faktorraum Bearbeiten

Wir wollen prüfen, ob die Operationen von   und   von der Wahl von Repräsentanten unabhängig – also wohldefiniert – sind.

Satz (Wohldefiniertheit der Operationen im Quotientenraum)

Sei   ein  -Vektorraum und   ein Untervektorraum. Dann sind die Addition in und skalare Multiplikation auf   wohldefiniert.

Beweis (Wohldefiniertheit der Operationen im Quotientenraum)

Für die Wohldefiniertheit müssen wir Folgendes zeigen: Wenn wir in der Definition unterschiedliche Repräsentanten derselben Nebenklasse einsetzen, erhalten wir das gleiche Ergebnis. Mathematisch bedeutet dies, dass wir Folgendes zeigen müssen:

  • Für  : Seien  . Sind   und  , so ist  .
  • Für  : Seien   und  . Sind  , so ist  .

Beweisschritt: Wohldefiniertheit der Addition

Per Definition von Nebenklassen müssen wir zeigen, dass   gilt. Wegen   ist dies äquivalent dazu, dass  . Nun repräsentieren   und   bzw.   und   die jeweils gleiche Nebenklasse modulo  . Also ist  . Da   ein Untervektorraum von   ist, folgt  . Also ist die Definition von   unabhängig von der Wahl der Repräsentanten.

Beweisschritt: Wohldefiniertheit der skalaren Multiplikation

Die Wohldefiniertheit der skalaren Multiplikation   sehen wir genauso: Wir müssen in obiger Notation zeigen, dass   gilt. Da   und   die gleiche Nebenklasse modulo   repräsentieren, ist per Definition von Nebenklassen  . Weil   ein Untervektorraum ist, gilt folglich  . Also ist die skalare Multiplikation unabhängig von der Wahl des Repräsentanten.

Beweis der Vektorraumaxiome Bearbeiten

Wir zeigen, dass der Quotientenraum wieder ein  -Vektorraum ist, indem wir die Axiome für   auf die für   geltenden zurückführen. Die Quotientenbildung ist daher genau wie Unterraumbildung ein Weg, aus einem vorhandenen  -Vektorraum neue Vektorräume zu induzieren.

Aufgabe (Nachweis der Vektorraumaxiome im Faktorraum)

Sei   ein  -Vektorraum und   ein Untervektorraum, dann ist   mit den oben definierten Verknüpfungen ein  -Vektorraum

Lösung (Nachweis der Vektorraumaxiome im Faktorraum)

Beweisschritt: Eigenschaften der kommutativen, additiven Gruppe (auch abelsche Gruppe genannt)

Wir betrachten als erstes die Eigenschaften der Addition. Dafür seien  .

1. Assoziativität:

Wir führen zurück auf die Assoziativität in  

 


2. Kommutativität

Auch die Kommutativität führen wir zurück auf die in  

 


3. Existenz des neutralen Elements

Da wir Verschiebungen von   betrachten, sollte   (als Nebenklasse  ), das neutrale Element bezüglich der Addition sein. Wir führen zurück auf die Neutralität von   in  :

 

4. Existenz inverser Elemente

Wir betrachten die Nebenklasse  . Für das zu   inverse Element   muss gelten:

 

Die Addition eines Elements mit seinem Inversen liefert also das neutrale Element  .

Wir führen das Inverse von   auch wieder zurück auf Inverse in  . Sei   ein Repräsentant von  ,   sein Inverses in  . Dann gilt:

 

Das zu   inverse Element ist also  .

Beweisschritt: Distributivgesetze

1. Skalares Distributivgesetz

Für die Multiplikation eines Vektors (im Faktorraum also einer Nebenklasse) mit der Summe von Skalaren gilt:

 

2. Vektorielles Distributivgesetz

Genauso können wir zeigen, dass auch das Distributivgesetz für die Multiplikation eines Skalars mit der Summe zweier Vektoren (d.h. im Faktorraum Nebenklassen) gilt:

 

Beweisschritt: Eigenschaften der Skalarmultiplikation

Wir zeigen jetzt, dass die skalare Multiplikation von Nebenklassen auch die entsprechenden Vektorraumaxiome erfüllt, wieder durch Zurückführung auf die entsprechenden Eigenschaften der skalaren Multiplikation in  . Dazu seien   und  . Dann gelten folgende Axiome:

1. Assoziativgesetz für Skalare

Die skalare Multiplikation ist assoziativ, da

 

gilt.

2. Neutrales Element der skalaren Multiplikation

Wir wollen nachweisen, dass   auch für   das neutrale Element ist. Das heißt es muss   gelten. Mit Zurückführung auf die Neutralität von 1 in   erhalten wir: Wegen   ist

 

Also ist   das neutrale Element der skalaren Multiplikation und   ein  -Vektorraum.

Beispiele Bearbeiten

Satellitenbilder Bearbeiten

Beispiel (Satellitenbilder)

 
Skyline von New York
 
Satellitenbild von New York

Wir stellen uns vor, dass wir auf einem Aussichtspunkt in New York stehen, von dem aus wir die Skyline betrachten. In dieser Situation sehen wir unsere Umgebung dreidimensional. In einigen Fällen, beispielsweise bei der Erstellung von Karten, wollen wir die Umwelt bewusst zweidimensional darstellen. Dies geschieht unter anderem bei Satellitenbildern. Hier sehen wir eine solche Satellitenaufnahme von New York.

Wenn wir eine Karte beziehungsweise ein Satellitenbild erstellen wollen, müssen wir Informationen aus drei Dimensionen in zwei Dimensionen projizieren. Wir überlegen uns nun, wie das gelingen kann. Dafür schauen wir uns zum Beispiel die Kante eines Hochhauses an.

Auf dem Schrägbild erkennen wir, dass eine Kante in etwa 180 Meter senkrecht in die Luft ragt. Im Satellitenbild hingegen sehen wir die Kante lediglich als einen Bildpunkt. Dieser Bildpunkt kommt zustande, indem alle Punkte der Kante des Hochhauses auf diesen Punkt abgebildet werden. Analog erhalten wir alle anderen Punkte des Satellitenbildes.

Mathematisch können wir uns das Erstellen eines Satellitenbildes als Faktorraum des   modulo der  -Achse vorstellen. Alle Punkte, die auf derselben Gerade parallel zur  -Achse liegen, werden dabei miteinander identifiziert und jede solche Äquivalenzklasse entspricht einem Bildpunkt auf dem Satellitenbild.

Beispiel im endlichen Vektorraum Bearbeiten

Oben haben wir uns ein anschauliches Beispiel angeschaut. Im zweiten Beispiel verlassen wir die Anschauung und schauen uns ein abstrakteres Zahlenbeispiel an.

Beispiel (Quotientenraum in  )

Im Vektorraum-Artikel haben wir gesehen, wie wir uns   als Gitterpunkte auf einem Torus vorstellen können. Mit der gleichen Methode können wir uns   ebenfalls als Gitterpunkte auf einem Torus vorstellen:

Einen Torus erhalten wir aus einem Quadrat durch Verkleben der Kanten wie folgt:

 
Eine Ebene zu einem Torus verkleben
 
Eine Ebene zu einem Torus verkleben

Das heißt, wir können einen Torus mit einem Quadrat identifizieren, bei dem man, wenn man über eine Kante läuft, auf der gegenüberliegenden Seite wieder heraus kommt. Damit erhalten wir   folgendermaßen: Auf obigem Torus zeichnen wir neun Punkte in Gitterform ein. Wir erhalten dann das folgende Bild:

 
Visualisierung eines zweidimensionalen Vektorraums über dem Körper mit drei Elementen auf einem Torus

Der von   erzeugte Unterraum  , entspricht einer diskreten Gerade. Diese legen wir durch obige Punke.

 
Visualisierung eines Unterraums in F3^2 auf einem Torus

Wir haben nun auf zwei verschiedenen Seiten direkt neben der Geraden punkte Liegen. Wir haben Punkte, die direkt rechts neben der Geraden liegen; das heißt sie sind um   von der Geraden verschoben. Weiter haben wir Punkte, die direkt links neben der Geraden liegen; das heißt sie sind um   von der Geraden verschoben. Im Bild sieht das so aus:

 
Visualisierung der Nebenklassen eines Unterraums in F3^2 auf einem Torus

Wir erhalten folgende Relationen zwischen den Punkten:

  1. Wenn wir einen direkt linken Punkt und einen direkt rechten Punkt addieren erhalten wir einen Punkt auf der Geraden: Zum Beispiel ist  .
  2. Wenn wir zwei direkt linke Punkte addieren, erhalten wir einen direkt rechten Punkt, da wir über eine Verklebestelle gehen: Wir haben zum Beispiel  .
  3. Wenn wir zwei direkt rechte Punkte addieren, erhalten wir einen direkt linken Punkt, da wir über eine Verklebestelle gehen: Beispielsweise ist  .

Wenn wir die Nebenklassen von   bilden, so können wir beobachten, dass zwei Punkte genau dann gleich um die Gerade liegen, wenn sie in der gleichen Nebenklasse sind. Ferner können wir sehen, dass unsere Relationen zwischen den Punkten genau der Addition in   entspricht. Somit haben wir mit diesen Positionen um die Gerade und obigen Relationen den Faktorraum   vollständig beschrieben.

Zusammenhang Faktorraum und Komplement Bearbeiten

Im Faktorraum   rechnen wir mit Vektoren in   bis auf Abweichungen in  . Anteile in   werden also „ignoriert“. Wir kennen eine andere Konstruktion, die man ähnlich interpretieren kann: Das Komplement. Ein Komplement eines Unterraums   ist ein Unterraum  , sodass   gilt. Hierbei bezeichnet   die innere direkte Summe von   und   in  , d.h.   und  . Ein Vektor   lässt sich dann eindeutig schreiben als  , wobei   und  . Das Komplement selbst muss aber nicht eindeutig sein! Es kann verschiedene Unterräume   geben, mit  .

Beim Faktorraum "vergessen" wir den Anteil von  , der in   liegt, indem wir   auf die Nebenklasse   abbilden:

 

Ist   ein Komplement von   und   für eindeutige   und  , dann können wir analog den  -Teil vergessen, indem wir   auf den  -Teil   abbilden:

 

Anscheinend ähneln sich   und ein Komplement  . Können wir die beiden Vektorräume   und   identifizieren, d.h. sind sie isomorph? Ja, sind sie, was wir in folgendem Satz beweisen.

Satz (Isomorphismus vom Komplement und Faktorraum)

Sei   ein Komplement von   in  . Dann ist die Projektion   ein linearer Isomorphismus zwischen   und dem Quotientenraum  .

Beweis (Isomorphismus vom Komplement und Faktorraum)

Wir wollen zeigen, dass   linear, d.h. mit der Addition und der Skalarmultiplikation verträglich, und bijektiv ist.

Beweisschritt: Linearität von  

Da   ein Unterraum ist und die Skalarmultiplikation und Addition auf Repräsentanten definiert ist, ist   mit Addition und skalarer Multiplikation verträglich. Das heißt, es gilt für   und  

 

sowie

 

Beweisschritt: Surjektivität von  

Sei  . Da   ein Komplement zu   ist, finden wir   und   mit  . Dann gilt

 

wobei wir in   benutzt haben, dass   und somit   gilt. Also ist   surjektiv.

Beweisschritt: Injektivität von  

Wir zeigen  . Sei dafür  , d.h.   mit  . Also gilt  . Damit ist  . Da   ein Komplement von   ist, gilt  . Da   und  , folgt   und somit  .

Wir haben gesehen, dass   isomorph zu jedem beliebigen Komplement von   ist. Also sollte es sich auch wie ein Komplement verhalten, d.h. es sollte gelten  . Doch Achtung: Weil   kein Untervektorraum von   ist, können wir nicht die innere direkte Summe mit   bilden. Wir können aber stattdessen die äußere direkte Summe von   und   betrachten:

 

Dies kann zwar nicht gleich   sein, aber isomorph zu  . Das werden wir nun zeigen.

Satz ( )

Sei   ein Untervektorraum eines  -Vektorraums  . Dann gilt  .

Beweis ( )

Sei   ein Komplement von  , d.h.   und  . Aus dem vorherigen Satz wissen wir, dass die Abbildung

 

ein Isomorphismus ist. Wir zeigen damit zunächst, dass

 

ein Isomorphismus ist, wobei hier   die äußere direkte Summe bezeichnet.

Beweisschritt:   ist linear

Es gilt   für alle  . Damit folgt direkt, dass   linear ist, da Addition und skalare Multiplikation auf   komponentenweise definiert sind und   und   linear sind.

Beweisschritt:   ist bijektiv

Das folgt ebenfalls aus   für alle  , da die Identität   und   bijektiv sind.

Wir haben also  . Nach diesem Satz ist die innere direkte Summe der Unterräume   und   isomorph zu ihrer äußeren direkten Summe. Also gilt  , wobei mit   die innere direkte Summe von   und   gemeint ist.

To-Do:

"diesem Satz" zum passenden Satz verlinken

Aufgaben Bearbeiten

Aufgabe (Die Projektion ist linear)

Sei   ein  -Vektorraum und   ein Unterraum. Zeige, dass die kanonische Projektion

 

linear ist.

Lösung (Die Projektion ist linear)

Seien   und   beliebig. Wir schreiben wieder   und   für die Vektorraumstruktur auf  . Es gilt

 

Also ist   linear.