" is the safest and most literal translation for "Projections" in a literary or scientific context.

对我们的目的而言,直和与线性变换之间的另一个联系尤为重要。

定义 1. 如果 𝒱 𝒩 的直和,使得 𝒱 中的每个 z 都可以唯一地写成 z = x + y 的形式,其中 x 中, y 𝒩 中,那么在 上沿着 𝒩 投影是指由 E z = x 定义的变换 E

如果直和是重要的,那么投影也同样重要,因为正如我们将要看到的,它们是研究直和这一几何概念的非常强大的代数工具。读者只需在平面(它们的直和)中画出一对轴(线性流形),就能很容易地理解“投影”这个词的由来。为了使图形看起来足够一般,请不要画垂直的轴!

我们跳过了一个点,其证明足够简单以至于可以跳过,但其存在性应当被承认;必须证明 E 是一个线性变换。我们将这个验证留给读者,并继续寻找投影的特殊性质。

定理 1. 线性变换 E 是在某个子空间上的投影,当且仅当它是幂等的,即 E 2 = E

证明. 如果 E 是在 上沿着 𝒩 的投影,且如果 z = x + y ,其中 x 中, y 𝒩 中,那么 x 的分解是 x + 0 ,因此 E 2 z = E E z = E x = x = E z . 反之,假设 E 2 = E 。令 𝒩 𝒱 中满足 E z = 0 的所有向量 z 的集合;令 为满足 E z = z 的所有向量 z 的集合。显然, 𝒩 都是子空间;我们将证明 𝒱 = 𝒩 。根据 直和一节 的定理,我们需要证明 𝒩 是不相交的,并且它们共同张成 𝒱

如果 z 中,那么 E z = z ;如果 z 𝒩 中,那么 E z = 0 ;因此,如果 z 同时在 𝒩 中,那么 z = 0 。对于任意的 z ,我们有 z = E z + ( 1 E ) z . 如果我们令 E z = x ( 1 E ) z = y ,那么 E x = E 2 z = E z = x , 以及 E y = E ( 1 E ) z = E z E 2 z = 0 , 从而 x 中,且 y 𝒩 中。这证明了 𝒱 = 𝒩 ,并且在 上沿着 𝒩 的投影正是 E 。 ◻

作为上述证明的直接推论,我们还得到了以下结果。

定理 2. 如果 E 是在 上沿着 𝒩 的投影,那么 𝒩 分别是方程 E z = z E z = 0 的所有解的集合。

通过这两个定理,我们可以消除投影定义中 𝒩 所起作用的表面上的不对称性。如果对每个 z = x + y ,我们对应的不是 x 而是 y ,我们也会得到一个幂等的线性变换。这个变换(即 1 E )是在 𝒩 上沿着 的投影。我们将这些事实总结如下。

定理 3. 线性变换 E 是投影当且仅当 1 E 是投影;如果 E 是在 上沿着 𝒩 的投影,那么 1 E 是在 𝒩 上沿着 的投影。