商变换
假设 是向量空间 上的一个线性变换,且 是 在 下的一个不变子空间。在这种情况下,有一种自然的方法可以在空间 上定义一个线性变换(记作 );这个“商变换”与 的关系,正如商空间与 的关系一样。为了方便起见(在本节中),我们将用更紧凑的符号 来表示 ,并对所涉及的向量和线性变换使用相关的符号。因此,例如,如果 是 中的任意向量,我们将用 来表示陪集 ;像 这样的对象是 的典型元素。
为了定义商变换 (也可以记作 ),对 中的每个向量 ,写下 。换句话说,要寻找陪集 在 下的像,首先寻找向量 在 下的像,然后构造由该变换后的向量所确定的 的陪集。这个定义必须有无歧义性论证的支持;我们必须确保,如果两个向量确定了相同的陪集,那么它们在 下的像也是如此。这里的关键事实是 的不变性。事实上,如果 ,那么 在 中,从而(由不变性) 在 中,因此 。
如果 不仅在 下是不变的,而且与一个适当的子空间 一起归约了 ,会发生什么?如果发生这种情况,那么 就是分别定义在 的子空间 和 上的两个线性变换的直和,比如记作 ;问题是, 与 之间有什么关系?这两个变换都可以被看作是与 互补的;变换 描述了 在 上的作用,而 和 则以不同的方式描述了 在其他地方的作用。
设 是将 中的每个向量 对应到陪集 ( )的对应关系。我们已经知道 是 与 之间的一个同构(参见 章节:商空间的维数 ,定理 1);我们现在将证明,该同构将变换 转移为变换 。如果 (这里,当然, 在 中),那么 由此可得 这意味着 ,正如所承诺的那样。粗略地说(参见 章节:相似性 ),我们可以说 变换 的方式与 变换 的方式相同。换句话说,线性变换 和 在抽象上是相同的(同构的)。这一事实在商空间概念的应用中具有重大意义。