L'isomorfismo tra spazi vettoriali
T: V → V' isomorfismo. Allora ker T = {0}, dim ker = 0, Im T = V'. Per il teorema nullità e rango: 0 + dim V' = dim V
Applicazioni lineari
EXT: V → V', appl. lineare, dim V = n, dim V' = m. Dimostrare che:
- Se n = m, T è iniettiva
- Se m = n, T non è suriettiva
(USARE Nullità e Rango)
dim ker(T) + dim Im(T) = dim V
Endomorfismo
Un'applicazione lineare T: V → V' (dominio = codominio) si dice endomorfismo (o operatore)
Date un'applicazione lineare, la controimmagine di un vettore b ∈ V' è l'insieme dei vettori di V che hanno come immagine b (si indica con T-1(b))
Esempi
- ES1: La controimmagine di 0V' è ker T.
- ES2: Se T = LA: ℝn → ℝm, la controimmagine di bV' è l'insieme delle soluzioni del sistema lineare Ax = bV'.
Siano dim V = n, dim V' = m.
Abbiamo detto che fissata una base B di V e una base B' di V' abbiamo una funzione tale funzione è biettiva.
Isomorfismo
T: V → V' i isomorfismo. Allora ker T = {0}j ➔ dim ker = 0. Im T = V'k. Per il teorema nullità e rango: 0 + dim V' = dim V
Teorema Nullità e Rango
Ex: T: V → V'l, appl. lineare, dim V = n, dim V' = m. Dimostrare che:
- Se n = m, T è iniettiva
- Se m = n, T non è suriettiva (USARE Nullità + Rango)
dim ker (T) + dim Im (T) = dim V
Endomorfismi e operatori
Un'applicazione lineare T: V → V'm (dominio = codominio)n si dice endomorfismo (0-operatore)
Date un'applicazione lineare, la controimmagine di un vettore b o V' è l'insieme dei vettori di V che hanno come immagine b (si indica con T-1(b))
- {pvq∈V tale che T (v')=br}
Esempi
- ES1: La controimmagine di 0sV' è ker T.
- ES2: Se T = LtA: Ru→ Rv, la controimmagine di bw è l'insieme delle soluzioni del sistema lineare A (x1xm) = bx.
Siano dim V = n, dim V' = m.
Abbiamo detto che fissata una base B di V e una base B' di V' abbiamo una funzione {appl. lin. T: V → V'} → Mm,nT → MyB',B(T). Tale funzione è biunivoca.
Composizione di applicazioni lineari
Se F:V→V' e G:V'→V'' sono appl. lin., la funzione composta G∘F:V→V'' è un'applicazione lineare (additiva e omogenea)
Siano β, β' , β'' basi di V, V', V'' e F:V→V' e G:V'→V'' due appl. lin., allora la matrice Mβ''ββ(G∘F) associata a G∘F è il prodotto delle matrici associate a G e F.
Mβ''ββ(G∘F) = Mβ''ββ'(G) . Mβ'ββ(F)
Endomorfismi e matrici
∃ un endomorfismo T∘T∘T … ∘T = Tn. Sia T:V→V' un'app. lineare, A = Mβ'ββ(T). dim V = dim W, det A ≠ 0. L: A matrice quadrata Dim T isomorfismo.
Proposizione
Se T è un isomorfismo e MB,B(T) = A, allora MB,B(T-1) = A-1 Dim Visto che T-1 o T = In, le due matrici moltiplicate tra loro devono dare l'identità di ordine (Im), ovvero sono una l'inversa dell'altra.
Esempio
Es: Sia F: R3 → R3. Dire se è invertibile e in caso lo sia, trovarne l'inversa. Scegliamo la base canonica det ≠ 0. F è invertibile (quello col determinante).
Problema
Siano B e B' due basi di V (dim V = n). Sia v∈V qual è il legame tra FB(v) e FB'(v) (ovvero tra le coordinate dello stesso vettore v rispetto a due basi diverse)?
MB'B(Id)FB'(v)FB(v) matrice del cambiamento di base che cambia le coordinate da B a B'
B = (v1, ..., vn) MB'B(Id) = (FB(v1) FB'(v2) ... FB'(vn)) La matrice del cambiamento di base che cambia le coordinate da B' a B è MBB'(Id) ed è l'inversa di MB'B(Id).
Osservazione
OSS det MB'B(Id) ≠ 0 perché Id. è un isomorfismo. Viceversa, fissata una base B di V, se A è una matrice con det ≠ 0, allora esiste una base B' di V tale che A = MB'B(Id). (ogni matrice con det ≠ 0 è la matrice del cambiamento di base per un'opportuna base B').
Definizione
DEF det MB'B(Id) e det MBB'(Id) sono uno l'inverso dell'altro e, quindi, o tutti e due positivi o tutti e due negativi. Se sono positivi, B e B' si dicono basi equivalenti. Se sono negativi, B e B' si dicono basi controverse. La relazione "essere equivalenti" è una relazione di equivalenza.
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