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Dimostrazione

Consideriamo l'equazione AX = O con m incognite in un K-dimensionale sottospazio di un K caratteristico A.N.

soluzioni. Sia dato l'insieme fxs xDS amo×= = .. ., , Rtè5. Se questo insieme è un sottospazio vettoriale, allora: 1) Ogni combinazione lineare di elementi di Xs è ancora in Xs. 2) Se Afa AXHPAXXHPX aotpo 0a 2 == =SPiaDX chiuso, allora E1 rispetto→tkÙ Emanatori. Infatti, la soluzione generica dala dipendenza lineare può essere scritta come una combinazione lineare dei parametri arbitrari R K. La rappresentazione di un sottospazio W di dimensione Rn può essere ottenuta come soluzione di un sistema di equazioni inomogeneo con n incognite. Dimostrazione: Consideriamo una base p di W. Ogni vettore Xe Xz in generico può essere rappresentato come una combinazione lineare dei vettori della base p, cioè X = [ ](Sia Xe Xz in generico = un, , .. . ,Rndivettore . la a)matrice Afrconsideriamo dente→ #colonne ,i lettoricome [ ]lvnlnVelvetA- . . .W solo la caratteristicaseAllora sene e→ di A Kè .Possiamo Milchesempre minoresupporre→ formato righe abbiadalle colonne linearmente indipendenti.

Teorema del determinante non nullo: Dato un sistema di equazioni lineari, ogni determinante delle righe restanti deve essere diverso da zero affinché il sistema abbia una soluzione unica. Se uno dei determinanti è nullo, il sistema può avere infinite soluzioni o nessuna soluzione.

Teorema del nucleo e dell'immagine: Dato un'applicazione lineare f: U -> V, il nucleo di f è lo spazio vettoriale dei vettori u in U tali che f(u) = 0. L'immagine di f è lo spazio vettoriale dei vettori v in V che possono essere scritti come v = f(u) per qualche u in U.

DIMOSTRAZIONE: Per verificare che f(u) = 0 per ogni u nel nucleo di f, consideriamo un vettore v in U. Se v è nel nucleo di f, allora f(v) = 0. Quindi il nucleo di f è un sottospazio vettoriale.

Per dimostrare che l'immagine di f è un sottospazio vettoriale, consideriamo un vettore w nell'immagine di f. Ciò significa che esiste un vettore u in U tale che f(u) = w. Quindi, se moltiplichiamo w per uno scalare k, otteniamo k * w = k * f(u) = f(k * u), che dimostra che l'immagine di f è chiusa rispetto alla moltiplicazione per uno scalare.

Teorema dell'infinità: Un insieme di vettori è linearmente indipendente se e solo se ogni combinazione lineare di essi che è uguale a zero ha solo la soluzione triviale. In altre parole, un insieme di vettori è linearmente indipendente se e solo se l'unico modo per ottenere la somma dei vettori uguale a zero è prendere tutti i coefficienti uguali a zero.

Dimostrazione: Per dimostrare che un insieme di vettori è linearmente indipendente, consideriamo una combinazione lineare di essi che è uguale a zero. Se l'unico modo per ottenere la somma dei vettori uguale a zero è prendere tutti i coefficienti uguali a zero, allora l'insieme di vettori è linearmente indipendente.

  1. ftp.floflqanche 0 quindima =unicitàPer l' della contro f- 0morgue,}Kerf fa=e } v'lot.cffrf-ffry-wo-w-w.ggKerf EVNse→ siano= ,, ftp.ffv-vy) - ' (g)' significa che v.v neiecio { } r!Kerf quindi v.v Oma o →= IN ETNAFONDAMENTALETEOREMATeorema :Wvese vettoriali sullosono spazi }{stesso pk trevicampo e = ., ,..Vè fissati Wdibase lettoriRuna in, ,applicazione lineareesiste un' unicat.cl/vi)=wii--Wg v e→ n: , . .. ,Dimostrazione : V modoUn divettore si scrive→ ingenerico combinazione deilineareunico come cioèBdilettoridavi Qzvzt TQRVNNe t .. . f WfunzioneConsideriamo Vla →→ :)ffv QZWZWe QNWNas= ttt ... )ffviverifica condizionela Wiessa ='l' èapplicazione costruitacosi→ unicasecondaesista applicazionesupponiamo una→ t.cgfrd-wi.ie 1Wvg : → n, . ,. .NEVvettorePreso genericoun→ ✓ tantaartt9 Vi t= , -. .linearitàPer la di g :( )aiutava anvng g= . .. (gfvi ))as VrOngorg t.itt=
QZWZWeas QRWNt tt= . ..figquindi . _ . _. ._._ _.- un'Esiste chetaleapplicazione linearegiri) wi= èNqualsiasidato vettore ve essoundalla deilinearedato combinazione retoribasedella : diviQzvitN am t= t . . . ))Ifi farvi arvit taivt= .. . )taiflviaffrettara te= . . . Wiaial We the We tt= ... v' V duedue vettori N eEepresi hscalari kEKe tuffi)) )( afpf art 'kv = fàÈ biviv'aivi✓ = = Èaivit KÈ( ))gfewtkr g bivi' a.= Ègeraivit Èkbivi)(f= È @ ))(f tubi riai= È )( witkbihai == ÈÈ kbiwieraiwi t= ÈÈ=L aiwit biwiK )Kgpia +=MIHAITeorema dataAd applicazione lineareuna wmllk)ung →: µ(di tipomatricepossiamo associare m ,Dimostrazione{ ) 1è basepse diVi va iTn→ una= , .. ., ,vettori : fps))gps glvd Wappartengono a. ., . ,èed diadpossibile associare ognunoloro Pla di coordinate rispettoMuna - }ad Wbase { di' Wa Wzuna p Wn= .. . ,, ,quindi

abwqg.vjq.tw)ffvi.tl/m2Wnf(vf=X12W1tX22W2t...tXm2WmWatXd Wrt+21= ..)(f Xsirvvt X Wm2mW2 Xnrnn t t= . -.erri:L ;D.int !Irritanti:c "a m-qualsiasiPer leVEV coordinatevettoreun ,' determinatebase pallarispetto vengonoFÉLICE PEI di vgranaiapp )animali aiguai v= .ÈVInfatti laairiNE vse e per=,fdilinearità :ftp..fi?Iaivi)=iifaigpi)m Il' I:p . " "÷". :÷ ÷ :-m2 ← alla base pcoordinate di N rispettoiv. le datamatrici dirappresentative unaapplicazione hannolineare comechecolonne coefficientii consentonodi esprimere le deiimmaginiVdibaselettori di comeuna ,combinazione lineare di dibaseunaW .isomorfismiTeoremaDue V finitaspazi vettoriali dimensioneW die ,,isomorfi solo hannosono se laseestessa dimensioneIsomorfismi CORRISPONDENZA biunivoca= 2 InsiemiTRADimostrazione : ( )( )Poniamo dimdim vvv→ nm e= -isomorfismil'esistae supponiamo "v' wf →:f èallora INIETTIVO→ :VE linearmente

indipendentinnnssiano ., . . , t.c.gg/vDt...tQkffrrf--scelti QKEIK Oora ... ,,gonora Emery)}{(f)essendo inattivitàKer l'o per= ,aiutarvi tardi 0 Indipendente=✓ ✓WU .. . nullaanchedi conseguenza@fLvht.itenfY o %se aIIe' noeruf baseNbaseanimali porta diuna in unadunadimfamgµ ))→ = dimqmff.am/W)èf anche renetta quindima cuiper mIncisaDimostrazione : spaziidinrvSupponiamo dirvi dueW →→ =basihanno lo stesso vettoridinumerocon{ } Np baseSca Un divi Va=

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Publisher
A.A. 2019-2020
50 pagine
2 download
SSD Scienze matematiche e informatiche MAT/02 Algebra

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Manu_merlo di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Algebra e geometria lineare e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Politecnico di Milano o del prof Dulio Paolo.