Ripasso teoria: invertibilità e diagonalizzazione
Una matrice è invertibile → se det ≠ 0.
Una matrice è diagonalizzabile → se Ma = Mg.
A) Matrice non invertibile ma diagonalizzabile
La matrice ( 1 0 0 2 0 0 ) è Non invertibile, ma diagonalizzabile perché:
Invertibilità → det ≠ 0.
Diagonalizzazione → Ma e Mg =.
X guardo il P(λ) della matrice.
det = (1 - λ) · det ( 2-λ 0 0 0-λ ) = (1-λ) · ((2-λ)(0-λ) - 0) = (1-λ) · (0-2λ - 0 + λ2) = (1-λ) · (-2λ + λ2) = -2 + λ2 + 2λ - λ3 = 0.
= [-2 + \[3\] λ2 - λ3] = 0.
λ(-2 + 3λ - λ2) = 0.
(-b ± √b2 - 4ac) / 2a.
-3 ± √49 -(4·2)(-1) / 2(-2) = -3 ± 7 / -4.
→ (λ = 2) Ma = Mg.
→ (λ = 1) Ma = Mg.
→ |Ma = Mg| diagonalizzabile.
Ripasso teoria: invertibilità e diagonalizzazione
Una matrice è invertibile se det ≠ 0.
Una matrice è diagonalizzabile se Ma e Mg sono =.
- La matrice (1 0 0) è Non invertibile, ma diagonalizzabile perché invertibilità → det ≠ 0.
- Diagonalizzazione → Ma e Mg =.
- X quadro fa: faccio il Pa della matrice.
- det = (1 - λ) · det (2-λ 0).
- = 1 ± 3√2 - λ2.
- λ = 0 → Ma = Mg.
- λ = 2.
- λ = 1.
- Ma = Mg → diagonalizzabile.
C) Matrice non invertibile e non diagonalizzabile
La matrice 1 0 0/0 1 0/0 0 1 è Ni invertibile e ni diagonalizzabile V₁, perché ➡ diagonalizzabile ➡ det ≠ 0.
Ma det = 0 perché c'è riga di teli ➡ invertibile.
det = (1-λ) · det 1 0/0 -λ = (1-λ) ((1-λ) (-λ) - 0) = (1-λ) (0-λ;+λ2) = (1-λ)(-λ;+λ2) = (-λ2+λ3-2λ2-3λ) = λ (-1+2λ;+λ2) = 0.
-b ± √b2-4ac = -2 ± √4-4(-1)(1) = -2 ± √4 + 4 -2 ± √2 = -2 ± 0 = -22 ± 0 = ±2 = 2.
λ=0 Ma=Mg.
λ=-2 1+2 1 0/0 1+2 1/0 0 -2.
Mg=3 3 1 0/0 3 10 0 2.
Mg=3.
MA ≠ MG.
Non è invertibile!
Ortogonalità
Per essere ortogonale la matrice deve avere ➡ det = ±1.
Stabilire avalà che le seguenti matrici sono ortogonali.
0 -1/1 0 V₁, perché det = -1 · det 1 0/0 -1 = -1 · (-1-0) = -1 · (-1) = 1 ✓.
1 -1/-1 1 X, perché det = 1 - (-1) = 1+1 = 2 ✗.
Applicazione lineare
L: ℝ* → ℝ*... L(*) ( ) e L(ℚ*) ( ).
Cose da sapere e rispondere alle domande...
- Surriettiva → ℝ2 → da numero + grande a + piccolo.
- Iniettiva → ℝ2 → ℝ* da numero + piccolo a + grande.
Ker → insieme di → ℝ2 → sono vere quelle dove c’è Ker ∈ (*).
I numeri devono essere comb. lin. di L( ).
dim Ker L = ⓘ. La dimensione del Ker corrisponde all’insieme di partenza.
Im L → insieme di → ℝ3 → sono vere quelle dove c’è Im L ∈ (*).
The symbol ⓒ means contained and true.
Im L ⊆ L(ℚ) ℝ ⓥ =!1.
∋ 5 ( ) 3 (Esempio se nella consegna te Y di L sono= 0).
Domande sulle applicazioni lineari
ⓕ Sia L: ℝ3→ℝ2 un’applicaz. lin. tale che L(0(*) = (*,1) e L(!) = (⌠.2)*.
Quale è vera necessariamente?
- □ L nn è Surriettiva χ, ℝ3→ℝ2 è surriettiva!
- □ Ker L = span (* -1) ✓, c’è ≡ nn va bene.
- ■ (-1) ∈ Ker L ✓, c’è e e poi e comb. lin. di.
- ■ Span(!) ⊂ Im L ✓, c’è ≡ C (contenuto va bene).
① Sia L:R³→R² un’applicaz. lin. tale che L(i) = (2). Qual è vera?
dim Ker L = 2 perché è R³ quindi dim n = 3.
Im L = Span (1) c’è [...] va bene!
L nn è iniettiva perché R²→R² è suriettiva quindi nn è iniettiva.
(-1) ∈ Im L perché c’è e ed è comb. lin.
□ Sia L:R²→R³ un’app. lin. tale che L(i) = (0 0 y) e L(i2) = (0 0 y). Qual è vera?
Im L = {3 j} y = 3 perché nella consegna nelle immagini la ye = 0.
dim Ker L = 1 è = 2 (perché è R2.
L è suriettiva.
È iniettiva.
Intersezione tra sottospazi
U ∩ W intersione minima tra sottospazi.
Nell'esercizio vengono date dim di U e di W, quando mi chiede la dim minima della loro intersensione devo fare questo calcolo.
dim U + dim W = * − * →
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