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Riassunto corso ALGEBRA LINEARE (Prof. Tommasi) - Seconda Parte Pag. 1 Riassunto corso ALGEBRA LINEARE (Prof. Tommasi) - Seconda Parte Pag. 2
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Matrici

Siano      V W Z

                L'applicazione composta:

                         applicazioni lineari.

È anch'essa un'applicazione lineare

Qual è la sua matrice associata?

Esempio:

ψ(v)=Bv

ψ(φ(v))=Aw

Allora

φω(v)=Cv con C ε M22(ℝ)

Calcoliamo

  • e1->(10) → B( 10)=b1 →χ A·b1
  • e2->(01) → B( 01)=b2 →χ A·b2

Quindi C=(Ab1 | Ab2)=A·B

Definizione

A matrice m×n       B matrice n×p

Il prodotto A·B è la matrice m×p le cui colonne sono vettori (Ab1, Ab2, ..., Abp)

Osservazione

A·B è la matrice associata (rispetto alle basi canoniche) a ψoφ: ℝm → ℝm

Nel esempio

A          B (-10)

          2 01          01          (12)

          1 -10          20

Ab1=-12 (21) + 0(01) + 2(20)

Ab2=-12 (21) + 1 (01)

AB= (0-2)

Osservazione:

AB = C = (cijk)

1 ≤ i ≤ m   1 ≤ k ≤ p

cik= ∑ aij bjk

j=1

i: eij ≡ righe di A   bjk ≡ colonne di B

→ Prodotto righe per colonne

In generale

V → W → Z

applicazione lineare

base V   base W   base Z

Allora vale

A0; Z; ψ; φϕ → AW; Zψ   Aψ; Wφϕ

Applicazione lineare

φϕ: V → W

dim W   m   n

base W

A = AW; W; φϕ

Cosa compone all'identità su V?

iV: V → V   iV(V)i

V2 = {w1, ..., wn} base di V

idv(Vi) = Vi ∑ δij Vj

i=1

con δij = {1 se i=j0 se i ≠ j}

Quindi il vettore dv(Vk) ha coordinate

δ1kδ2kδnk = Li rispetto a V

AV; V; iv = (e1, ..., en)

In ∈ Mm, n(ℝ) matrice di identità di ordine n

1 0 00 1 00 0 1
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A.A. 2019-2020
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SSD Scienze matematiche e informatiche MAT/02 Algebra

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher paulteofil.dobos di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Algebra lineare e geometria e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli Studi di Padova o del prof Tommasi Orsola.