Elementy geometrii afinicznej.
|
|
- Monika Nawrocka
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 VIII-1 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) VIII Elementy geometrii afinicznej. Wstęp. W tym wstępie odwołamy się do całkowicie poglądowego opisu. Przypuśćmy, że grono osób bada niedostępny obiekt A (np. powierzchnię niewidocznej strony Księżyca), mając do dyspozycji pewien zbiór jego map, rozdzielonych między badających. Jeśli ktoś zaproponuje nazwanie zbioru X A elipsą, gdy na jego mapie zbiór ten jest odzwierciedlony jako elipsa, to natychmiast pojawia się pytanie, czy na innych mapach też jest on tak odzwierciedlony. Oznaczmy przez S i przekształcenie, które punktowi zbioru A przyporządkowuje jego obraz na i tej mapie; wówczas S j Si 1 przyporządkowuje punktom i tej mapy odpowiadające im punkty mapy j-tej. Możliwość uzgodnienia przez badających, jakie zbiory w A nazwać elipsami, zależy od tego, czy wszystkie przekształcenia zmiany map S j Si 1 przeprowadzają elipsy na elipsy. Ogólniej, badający zdołają uzgodnić te pojęcia dotyczące obiektu A, które są niezmiennicze względem wszystkich tych przekształceń. (Zostawiamy tu pewne niedopowiedzenie.) W geometrii naturalne staje się żądanie, by przekształcenia zmiany map przebiegały pewną grupę przekształceń; co to jest, niebawem wyjaśnimy. Sytuację zbliżoną do opisanej spotykamy w różniczkowej geometrii i topologii, a także w geometrii afinicznej. Tą ostatnią zajmiemy się obecnie. Podamy wpierw niezbędne definicje dotyczące grup przekształceń, a następnie przejdziemy do badania przestrzeni afinicznych, które zdefiniujemy przy pomocy pewnego zbioru map. Opiszemy dogodne przekształcenia i podprzestrzenie tych przestrzeni, a następnie przejdziemy do badania jednych z najprostszych, ale i ważnych podzbiorów przestrzeni afinicznej: tych, które w pewnej mapie opisać można równaniem kwadratowym. Na koniec wrócimy do przestrzeni afinicznych, by wyposażyć je w pojęcia, ułatwiające obywanie się bez map. Materiał ten jest ważny i dlatego, że stwarza pewien zakres pojęć umożliwiających badanie przestrzeni, w której żyjemy co było zadaniem geometrii od jej początków. Zadanie to o tyle sobie ułatwiamy, że istnienie odpowiednio zgodnych map przyjmujemy, podczas gdy ważnym osiągnięciem geometrii klasycznej było odkrycie ich istnienia i wskazanie sposobów konstrukcji. 1. Grupy przekształceń, grupy macierzy, atlasy i mapy. 1. Grupy macierzy i odpowiadające im grupy przekształceń liniowych. Definicja. Niech X będzie pewnym zbiorem. Niepusty zbiór G przekształceń X X nazywamy grupą przekształceń zbioru X, gdy spełnione są następujące warunki: i) F 1 F 2 G dla F 1, F 2 G (zamkniętość względem składania przekształceń); ii) Elementy G są bijekcjami X na X oraz dla każdego F G przekształcenie odwrotne F 1 : X X należy do G. (Zamkniętość względem brania odwrotności.)
2 1.1. VIII-2 Definicja. Grupą macierzy stopnia k nad ciałem F nazywamy niepusty zbiór G M k (F), zamknięty względem mnożenia i brania odwrotności, tzn. taki, że i ) AB G dla A, B G; ii ) Elementy G są macierzami nieosobliwymi i A 1 G dla każdej macierzy A G. Przykład 1. Poniżej, k jest ustaloną liczbą naturalną, F ciałem, zaś V przestrzenią wektorową nad F, wymiaru k. Podamy kilka przykładów ważnych grup macierzy i odpowiadających im grup przekształceń liniowych. a) Grupami macierzy są: GL k (F), zbiór wszystkich k k macierzy nieosobliwych o wyrazach z F; SL k (F), zbiór wszystkich k k macierzy o wyznaczniku 1 i wyrazach z F; GL + k (R), zbiór wszystkich rzeczywistych k k macierzy o dodatnim wyznaczniku. Odpowiadają im następujące grupy przekształceń przestrzeni wektorowej V nad F: GL(V ), zbiór wszystkich nieosobliwych przekształceń liniowych V V ; SL(V ), zbiór wszystkich przekształceń liniowych V V o wyznaczniku 1. GL + (V ) (gdy F = R), zbiór wszystkich przekształceń L L(V ) z det(l) > 0. Tak GL(V ), jak i GL k (F) nazywamy pełną grupą liniową, zaś SL k (F) i SL(V ) specjalną grupą liniową. (Po angielsku: General Linear Group i Special Linear Group.) b) Gdy F = R, to grupami macierzy są: O k, zbiór k k macierzy ortogonalnych; SO k, zbiór k k macierzy ortogonalnych o wyznaczniku 1. Odpowiadają im następujące grupy przekształceń przestrzeni euklidesowej (V,, ): O(V,, ), zbiór wszystkich przekształceń ortogonalnych V V ; SO(V,, ), zbiór wszystkich zachowujących orientację przekształceń ortogonalnych V V. O k i O(V,, ) nazywamy grupą ortogonalną, a SO k i SO(V,, ) specjalną grupą ortogonalną. c) Dla F = C mamy następujące analogiczne grupy: U k, zbiór (zespolonych) k k macierzy unitarnych SU k, zbiór (zespolonych) k k macierzy unitarnych o wyznaczniku 1. Odpowiadają im grupy przekształceń zespolonej przestrzeni unitarnej (V,, ): U(V,, ), zbiór wszystkich przekształceń unitarnych V V ; SU(V,, ), zbiór wszystkich przekształceń unitarnych V V o wyznaczniku 1. Tak U k, jak i U(V,, ) nazywamy grupą unitarną, zaś SU k i SU(V,, ) specjalną grupą unitarną. d) Dla F {R, C} istotną rolę odgrywa grupa macierzy λa, gdzie λ przebiega niezerowe skalary, zaś A macierze unitarne (nad F). Grupę wyznaczonych przez takie macierze przekształceń F k F k nazywamy grupą podobieństw liniowych prze-
3 VIII-3 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) strzeni F k. Odpowiada jej grupa podobieństw liniowych dowolnej przestrzeni unitarnej nad F {R, C}. (Jak tę grupę zdefinować?) e) Gdy V jest przestrzenią wektorową nad ciałem F, a g : V V F funkcją dwuliniową, to Aut(V, g), zbiór wszystkich nieosobliwych przekształceń liniowych L: V V takich, że g (L(v 1 ), L(v 2 )) = g(v 1, v 2 ) dla v 1, v 2 V jest grupą, nazywaną grupą automorfizmów przestrzeni (V, g) lub grupą izometrii przestrzeni (V, g). Gdy funkcja g jest symetryczna, grupa ta nazywana jest też grupą automorfizmów formy kwadratowej f(v) := g(v, v) i oznaczana Aut(V, f) lub O(V, f). (Przypomnijmy, że wówczas f jednoznacznie określa g.) Wymienione grupy nazywane są klasycznymi grupami liniowymi. Gdy nie prowadzi to do nieporozumień, pomija się oznaczanie iloczynu skalarnego i pisze n.p. O(V ) zamiast O(V,, ). Rola grup przekształceń w geometrii wiąże się z tzw. programem z Erlangen Felixa Kleina z 1872 r. Program ten ujmował geometrię jako badanie niezmienników grup przekształceń. Nie będziemy tu wyjaśniać znaczenia ostatniego zdania, lecz dalszy wykład przestrzeni afinicznych przedstawimy tak, by widoczne było, że badane są wyłączne pojęcia zdefiniowane przy użyciu odpowiedniej grupy przekształceń. By jednak uprawiać geometrię, musimy wyjść poza klasę przekształceń liniowych. Stwierdzenie 1. Niech G będzie grupą (pewnych) przekształceń liniowych przestrzeni V i przyjmijmy G := {L + u: L G, u V }, gdzie (L + u)(x) := L(x) + u dla x V. Wówczas G jest grupą przekształceń. Stwierdzenie to wynika bezpośrednio z następującego lematu: Lemat 1. Niech K L(U, V ) i L L(V, W ), gdzie U, V, W to przestrzenie liniowe. a) Dla v V i w W zachodzi (L + w) (K + v) = L 0 + w 0, gdzie L 0 := L K i w 0 := L(v) + w. (0) b) Gdy L + w : V W jest bijekcją, to L też nią jest i (L + w) 1 = L 1 L 1 (w). Dowód. a) otrzymujemy porównując wartości obu stron (0) na dowolnym wektorze x V i korzystając z liniowości L, zaś b)-rozwiązując równanie (L + w)(x) = y. Oznaczenia. W dalszej części grupa G będzie używana gdy: 1. G = GL(V ). Wtedy G nazywamy pełną grupą afiniczną przestrzeni V i oznaczamy GA(V ), od General Affine.
4 1.2. VIII-4 2. (V,, ) jest euklidesową (odp. zespoloną unitarną) przestrzenią wektorową i G = O(V ) (odp. G = U(V )). Wtedy grupę G oznaczamy przez OA(V ) (odp. przez UA(V )). Grupę OA(V ) nazywamy grupą przekształceń euklidesowych przestrzeni V. (Oznaczenia wzięte od nazw Orthogonal Affine i Unitary Affine.) Definicja. Przekształcenie I V + u nazywamy przesunięciem w przestrzeni wektorowej V o wektor u V. Przesunięcie to działa więc tak: v v + u dla v V, gdzie wektor u jest ustalony. Uwaga 1. a) G jest najmniejszą grupą przekształceń przestrzeni V, zawierającą G i wszystkie przesunięcia V V (tzn. każda taka grupa przekształceń zawiera też G). b) Z (0) wynika, że gdy G zawiera element różny od identyczności, to grupa G jest nieprzemienna (tzn. F 1 F 2 F 2 F 1 dla pewnych F 1, F 2 G. W dalszej części znak (składania przekształceń) często pomijamy. 2. Atlasy i mapy. Niech G będzie grupą przekształceń przestrzeni F k, zaś X niech będzie dowolnym zbiorem, równolicznym z F k. Definicja. a) Dwie bijekcje S, T : X F k są G zgodne, gdy T S 1 G. G zgodność jest relacją równoważności w zbiorze wszystkich bijekcji X F k. (Wynika to łatwo stąd, że G jest grupą.) b) Każdą klasę abstrakcji tej relacji nazywamy G zgodnym atlasem na zbiorze X, a elementy atlasu nazywamy jego mapami. Uwaga 1. a) Podkreślmy, że mapy są zawsze bijekcjami zbioru X na przestrzeń F k. b) Każda bijekcja S : X F k wyznacza jedyny G zgodny atlas, do którego należy; składa się on ze wszystkich bijekcji X V, które są G zgodne z S. (Jest to własność ogólna: klasa abstrakcji składa się ze wszystkich elementów, będących w relacji z danym.) c) Atlas wyznaczony przez S, o którym mowa w b), jest równy {US : U G}. Uwaga 2. Jak stąd wynika, dowolna mapa wyznacza go jednoznacznie. Dlaczego więc nie rozważać par (X, S) w miejsce dość abstrakcyjnych atlasów? Przyczyna jest następująca: nie chcemy wyróżniać żadnej mapy na X i dla dalszej części możliwość zmiany map będzie bardzo istotna. Dlatego to użycie całego zbioru G-zgodnych map jest, wbrew pozorom, dogodniejsze. G zgodność map umożliwia przeniesienie z przestrzeni F k na zbiór X własności G niezmienniczych. Ponownie, w miejsce wyjaśnień użyjemy przykładów. Przykład 1. Niech S, T : X R 2 będą G zgodnymi bijekcjami i niech U := T S 1. a) Gdy G = GA(R 2 ) i zbiór Z X ma tę własność, że S(Z) jest prostą w R 2, to
5 VIII-5 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) i T (Z) jest prostą w R 2. Istotnie, T (Z) = U(S(Z)) i pozostaje sprawdzić, że przekształcenie U GA(R 2 ) przeprowadza proste na proste. Ponieważ U(v) = L(v) + v 0 dla wszystkich v R 2, gdzie v 0 R 2 jest ustalone, a L: R 2 R 2 jest izomorfizmem liniowym, więc szkolne sprawdzenie nie nastręcza kłopotu. b) Gdy G = SL(R 2 ) i zbiór Z X ma tę własność, że S(Z) jest równoległobokiem w R 2 o polu powierzchni równym 1, to T (Z) też nim jest. Tym razem do uzasadnienia wykorzystać należy to, że U przeprowadza równoległoboki na równoległoboki o tym samym polu powierzchni. (Odnotujmy, że U jest złożeniem przekształcenia liniowego L L(R 2 ), o wyznaczniku 1, i przesunięcia v v + v 0.) c) Gdy G = OA(R 2 ), to dla dowolnych p 1, p 2 X zachodzi równość S(p 1 ) S(p 2 ) = T (p 1 ) T (p 2 ). (Wynika to stąd, że T (p i ) = U(S(p i )) (i = 1, 2) i U = L+v 0, gdzie L jest izometrią liniową.) Przykład 2. Nie powinno być teraz zaskoczeniem, że G zgodna rodzina map X R 2 umożliwia zdefiniowanie w zbiorze X: a) prostych, gdy G = GA(R 2 ); b) równoległoboków o powierzchni 1, gdy G = SL(R 2 ); c) odległości punktów, gdy G = OA(R 2 ). W a) należy w tym celu zbiór Z X nazwać prostą w X, gdy pewna z rozważanych map przeprowadza zbiór Z na prostą w R 2, i podobnie postąpić należy w b), definiując równoległoboki o polu 1. Natomiast odległość dwóch punktów p 1, p 2 w c) definiujemy jako normę wektora S(p 1 ) S(p 2 ), dla dowolnej mapy S z wyróżnionego atlasu. Z przykładu 1 wynika, że wybór użytych mapy jest nieistotny. Przykłady te są typowe dla wielu rozumowań. Odnotujmy, że o zbiorze X, w którym wyżej zdefiniowano proste czy równoległoboki, niczego prawie nie wiemy. Może to być dowolny zbiór równoliczny z R 2, np. zbiór Cantora, dalece nie przypominający płaszczyzny. Ważne jest tylko, że na X wyróżniono pewną rodzinę G zgodnych bijekcji X R 2, dla odpowiedniej grupy przekształceń G. 3. Warstwy i przekształcenia różniące się od liniowego o przesunięcie. W dalszej części ograniczamy się do najważniejszych przypadków, gdy G = GA(F k ) lub G = OA(R k ). Tak jednak w tych, jak i w pozostałych przypadkach istotną rolę grają proste własności przekształceń, bliskich liniowym. Definicja. Niech V i V będą przestrzeniami liniowymi. a) Przekształcenie I V + v, gdzie v V, nazywamy przesunięciem o v. b) Przekształcenie F : V V różni się od liniowego o przesunięcie, gdy dla pewnego wektora v V przekształcenie L := F v jest liniowe. Oczywiście, wtedy F (0) v = 0, tzn. F = F (0) + L, gdzie L L(V, V ).
6 2.1. VIII-6 Uwaga 1. Ponieważ dla v V i przekształceń L: V V ma miejsce równość L + v = (I V + v ) L, to przekształcenie różniące się od liniowego o przesunięcie powstaje z przesunięcia przez złożenie go (z prawa) z przekształceniem liniowym. Przypomnijmy też, że warstwą w przestrzeni liniowej V, względem (liniowej) podprzestrzeni V 0 V, nazywamy każdy zbiór V 0 +v, gdzie v V. Dwie warstwy względem tej samej podprzestrzeni albo są rozłączne, albo równe są one bowiem klasami abstrakcji relacji v 1 v 2 v 1 v 2 V 0. Zbiór A V, będący warstwą względem V 0, wyznacza V 0 jednoznacznie wzorem V 0 = A a, dla dowolnego a A. (Patrz zadanie 1a) w V.2.2.) Tę jedyną podprzestrzeń liniową V 0, względem której A jest warstwą, nazywamy przestrzenią kierunkową warstwy A i oznaczamy na ogół T A. Oczywiście, a 1 a 2 T A dla a 1, a 2 A, oraz a + v A dla a A, v T A. (1) Zadanie 1. Przekształcenie, F : V V różniące się od liniowego o przesunięcie, przeprowadza, zbiór, będący warstwą w V, na warstwę w V. 2. Przestrzenie afiniczne i przestrzenie euklidesowe afiniczne (wstęp). 1. Przestrzenie, podprzestrzenie i przekształcenia afiniczne. W tym paragrafie oznaczamy przez F ustalone ciało. Zajmować się będziemy grupą G = GA(F k ), a G zgodne przekształcenia nazywać będziemy afinicznie zgodnymi. Definicja. k wymiarową przestrzenią afiniczną (nad F) nazywamy parę (A, M A ), gdzie A jest zbiorem równolicznym z F k, zaś M A jest afinicznie zgodnym atlasem bijekcji A F k. Elementy atlasu nazywamy mapami tej przestrzeni afinicznej, a liczbę k jej wymiarem i oznaczamy dim(a). Elementy zbioru A na ogół nazywamy punktami. Prócz przestrzeni afinicznych, wprowadzimy pozostałe ważne pojęcia wymienione w tytule punktu. Zrobimy to tak, by miały one własności podobne do spotykanych w innych teoriach matematycznych, n.p. w rozważanej dotąd teorii przestrzeni liniowych. Do końca p. 3 ustalamy przestrzenie afiniczne (A, M A ), (A, M A ) i (A, M A ), wymiarów k, l, m, odpowiednio. (Czasem nakładamy na nie pewne dodatkowe założenia.) Oto nasze docelowe stwierdzenia, opisujące własności wprowadzanych pojęć: Stwierdzenie 1. a) Złożenie przekształceń afinicznych A A i A A jest przekształceniem afinicznym. Przekształcenie identycznościowe I A : A A jest afiniczne. b) Odwrotność bijektywnego przekształcenia afinicznego też nim jest. c) Gdy przekształcenie afiniczne A A jest różnowartościowe (odp. jest na, wzgl. jest bijekcją), to dim A dim A (odp. dim A dim A, wzgl. dim A = dim A ). Stwierdzenie 2. Przy przekształceniu afinicznym, obraz podprzestrzeni jest podprzestrzenią, a przeciwobraz podprzestrzeni jest podprzestrzenią lub jest pusty.
7 VIII-7 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) Stwierdzenie 3. a) Podprzestrzeń A 0 przestrzeni A jest jej podzbiorem i jest też przestrzenią afiniczną. Ponadto, dim(a 0 ) < dim(a) gdy A 0 A. b) Niech przekształcenie afiniczne F : A A i podprzestrzenie A 0, A 0 przestrzeni A i A, odpowiednio, spełniają warunek F (A 0 ) A 0. Wówczas zawężone przekształcenie F 0 : A 0 A 0, określone wzorem A 0 a F (a) A 0, jest afiniczne. Przed dowodem musimy określić, czym są podprzestrzenie i przekształcenia afiniczne. Definicja. Powiemy, że w przekształcenie F : A A jest w mapach S M A, S M A zadane przekształceniem F : F k F l, jeśli F = S F S 1. Mówimy też wtedy, że przekształcenia F i F odpowiadają każde drugiemu w mapach S, S (lub: w mapie S, o ile A = A i S = S ). Uwaga 1. Ponieważ mapy S i S są bijekcjami, więc gdy jedno z przekształceń F i F jest różnowartościowe, czy jest na, to drugie też jest takie. Lemat 1. Ustalmy przekształcenie F : A A oraz mapy S, S 1 M A i S, S 1 M A. Jeśli S F S 1 : F k F l różni się od przekształcenia liniowego o przesunięcie, to S 1F S1 1 też ma tę własność. Dowód. Ponieważ S, S 1 M A, więc H 1 := SS1 1 GA(F k ), i podobnie H 2 := S 1(S ) 1 GA(F l ). Każde z przekształceń H 1, S F S 1 i H 2 różni się od liniowego o przesunięcie (z definicji GA(F n ) lub z założenia). Ich złożenie H 2 (S F S 1 )H 1, równe S 1F S1 1, też ma więc tę własność; patrz lemat 1a) z 1.1. Definicja. Przekształcenie F : A A jest afiniczne, gdy w pewnych (równoważnie: w każdych) mapach S, S odpowiada mu przekształcenie różniące się od liniowego o przesunięcie. Zbiór takich przekształceń oznaczymy przez A(A, A ) lub, gdy chcieć zaznaczyć atlasy, przez A((A, M A ), (A, M A )). Bijektywne przekształcenia afiniczne nazywamy izomorfizmami afinicznymi. Dowód stwierdzenia 1. Część c) stwierdzenia wynika z lematu 1b) w 1.1 i uwagi 1, a części a) i b) z lematu 1 w 1.1 i poniższego: Lemat 2. Jeśli w mapach S, S przekształceniu F : A A odpowiada przekształcenie F : F k F l, a w mapach S, S przekształceniu G: A A odpowiada przekształcenie G : F l F m, to w mapach S, S złożeniu G F odpowiada złożenie G F. (Tu, S M A, S M A, S M A.) Ponadto, jeśli przekształcenie F 1 istnieje, to istnieje też przekształcenie F 1 i odpowiada ono w mapach S, S przekształceniu F 1. Dowód. S (GF )S 1 = (S G(S ) 1 )(S F S 1 ) = G F, i analogicznie dla F 1. Gdy przekształcenie F : A A jest afiniczne, to nietrudno jest obrać mapy S M A, S M A, w których odpowiada mu przekształcenie liniowe. By to zauważyć,
8 2.1. VIII-8 przekształcenie S : A V, gdzie V to przestrzeń wektorowa, nazwijmy zaczepionym w punkcie a A, jeśli S(a) = 0. Uwaga 2. a) Gdy przekształcenie S jest dowolne, to T := S S(a) jest zaczepione w a. b) Wyżej, T = U S, gdzie U = I V S(a) jest przesunięciem przestrzeni V. Ponieważ U GA(V ) to wynika stąd, że wychodząc od dowolnej mapy S M A otrzymujemy zaczepioną w a mapę S S(a) M A. Uwaga 3. Gdy przekształcenie F : A A jest afiniczne, to w mapach S, S, zaczepionych w a i F (a), odpowiednio, odpowiada mu liniowe przekształcenie F. (Istotnie, F różni od przekształcenia liniowego o przesunięcie i przeprowadza 0 na 0.) Pojęcie podprzestrzeni wprowadzimy w dwóch częściach. Wpierw powiemy, które podzbiory przestrzeni afinicznej nazwiemy jej podprzestrzeniami, a potem zbiory te wyposażymy w atlasy. Definicja. Zbiór X A jest podprzestrzenią przestrzeni A, jeśli pewna mapa S M A przeprowadza X na podprzestrzeń liniową przestrzeni F k. W razie wątpliwości, n.p. gdy A jest zarazem przestrzenią liniową, używamy też nazwy podprzestrzeń afiniczna. Lemat 3. Gdy X jest podprzestrzenią w A, to każda mapa S M A przeprowadza X na warstwę w F k, zaś każda mapa, zaczepiona w punkcie zbioru X, przeprowadza X na poprzestrzeń liniową przestrzeni F k. Dowód. Z założenia, istnieje mapa S 0 taka, że Y := S 0 (X) jest podprzestrzenią liniową (w F k ). Zbiór S(X) = SS0 1 (Y ) jest obrazem Y przy przekształceniu SS 1 0 GA(F k ); jest on więc warstwą w F k na podstawie zadania z 1.3. Gdy mapa S jest zaczepiona w punkcie zbioru X, to warstwa ta zawiera 0 i wobec tego jest podprzestrzenią liniową. Dowód stwierdzenia 2. Niech F : A A będzie przekształceniem afinicznym, a X i X będą podprzestrzeniami w A i A, odpowiednio. Obierzemy punkt a X i mapy S M A, S M A zaczepione w a i F (a), odpowiednio; zapewni to, że przekształcenie F : F k F l, odpowiadające F w mapach S, S, będzie liniowe. (Patrz uwaga 3.) Warunki, nałożone na a, zależą od rozpatrywanego przypadku. i) Gdy X jest podprzestrzenia w A, to dla zbadania F (X) zażądamy, by a X. Z lematu wiemy, że Y := S(X) jest podprzestrzenią liniową w F k. Jej obraz F (Y ) przy przekształceniu liniowym F jest nią więc w F l. A że F (Y ) = S (F (X)) (bo Y = S(X) i F S = S F ), to mapa S zaświadcza, iż F (X) jest podprzestrzenią w A. ii) Gdy X jest podprzestrzenią w A i F 1 (X ), to dla zbadania F 1 (X ) zażądamy, by a F 1 (X ). Tym razem zbiór Y := S (X ) jest podprzestrzenią liniową w F l, więc F 1 (Y ) jest nią w F k. A że F 1 (Y ) = S(F 1 (X )), to mapa S zaświadcza o tym, iż F 1 (X ) jest podprzestrzenią w A. Lemat 4. Niech X będzie podprzestrzenią przestrzeni A i niech x 0 X. Wówczas:
9 VIII-9 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) a) Istnieje mapa S taka, że S(x 0 ) = 0 i S(X) = lin(e 1,..., e s ) dla pewnego s k. b) Jeśli mapy S, T M A i liczby s, t są takie, że S(X) = lin(e 1,..., e s ) i T (X) = lin(e 1,..., e t ), to s = t i zawężenia S X, T X : X lin(e 1,..., e s ) są afinicznie zgodne, gdy utożsamić lin(e 1,..., e s ) z F s. Dowód. Ad a). Obierzmy mapę S 0 M A, zaczepioną w x 0 ; wówczas S 0 (X) jest podprzestrzenią liniową w F k. Rozszerzmy jej dowolną bazę (v i ) s i=1 do bazy (v i) k i=1 przestrzeni F k i określmy izomorfizm liniowy K : F k F k warunkami K(v i ) = e i dla i = 1,..., k. Ponieważ K(S 0 (X)) = lin(e 1,..., e s ), więc możemy przyjąć S := KS 0. Ad b). Niech U := T S 1 ; wówczas U(lin(e 1,..., e s )) = lin(e 1,..., e t ) i U GA(F k ). Stąd wynika łatwo, że zawężenie U 0 przekształcenia U jest bijekcją lin(e 1,..., e s ) na lin(e 1,..., e t ), różniącą się od liniowej o przesunięcie. To powoduje, że s = t, a gdy utożsamić lin(e 1,..., e s ) z F s, to U 0 GA(F s ) co kończy dowód tezy b). Definicja. Niech X będzie podprzestrzenią przestrzeni A. Obierzmy mapę S M A taką, że S(X) = lin(e 1,..., e s ) dla pewnego s k. Przy utożsamieniu lin(e 1,..., e s ) z F s, otrzymujemy indukowaną bijekcję S 0 : X F s ; jak każda inna, wyznacza ona afinicznie zgodny atlas, do którego należy. Atlas ten nie zależy na mocy części b) lematu 4 od wyboru mapy S; nazywamy go atlasem indukowanym (przez M A ). Podprzestrzenie zawsze rozważać będziemy z atlasem indukowanym; będziemy je też odtąd oznaczać literami A, A 0 itp., podobnie jak przestrzenie afiniczne (bo stały się nimi z chwilą wyposażenia je w atlasy). Dowód stwierdzenia 3. Część a) wynika z przyjętych definicji. By dowieść b), obierzmy mapy S M A i S M A takie, że S(A 0 ) = lin(e 1,..., e s ) i S (A 0) = lin(e 1,..., e t ) dla pewnych liczb s k i t l. Zadbajmy też o to, by mapa S była zaczepiona w punkcie a 0 A 0, a S w puncie F (a 0 ). W mapach tych, przekształceniu F odpowiada liniowe przekształcenie F : F k F l, spełniające warunek F (lin(e 1,..., e s )) lin(e 1,..., e t ). Stąd wyznaczone przez F przekształcenie F s F t, które oznaczmy F 0, też jest liniowe. Dowodzi to tezy, bo F 0 odpowiada przekształceniu F 0 w mapach obciętych S 0 : A 0 F s, S 0 : A 0 F t atlasu indukowanego. Wniosek 1. Niech A 0 będzie podprzestrzenią przestrzeni A i niech X A 0. Jeśli X jest podprzestrzenią w A 0, to jest nią w A, i odwrotnie. Dowód. Przekształcenie inkluzji J : A 0 A jest afiniczne, wobec stwierdzenia 3b) zastosowanego do F := I A (przy A := A i A 0 := A). Gdy więc X jest podprzestrzenią w A 0, to J(X) jest nią w A, a gdy jest podprzestrzenią w A, to J 1 (X) jest nią w A 0. Definicja. Podprzestrzeń A 0 przestrzeni afinicznej A nazywamy prostą, gdy dim A 0 = 1, płaszczyzną, gdy dim A 0 = 2, zaś hiperpłaszczyzną, gdy dim A 0 = dim A 1. Zadanie 1. Niech F A(A, A); z definicji, w każdej mapie S M A odpowiada mu przekształcenie L S + u S, gdzie L S L(F k ) i u S F k.
10 2.2. VIII-10 a) Dowieść, że operatory L S i L T, otrzymane dla rożnych map S, T M A, są podobne. b) Przy F = R dowieść, że warunek det(l S ) > 0 nie zależy od mapy S, a zbiór określonych nim zachowujących orientację przekształceń F tworzy grupę. Zadanie uzupełniające 1. Niech A oznacza sferę {v R 3 : v = 1} z usuniętym biegunem v 0 := (0, 0, 1). Zbiór A wyposażono w atlas, wyznaczony przez rzut stereograficzny S z tego bieguna (tzn. S(v) jest punktem przecięcia prostej vv 0 R 3 z płaszczyzną x 3 = 0, dla v A). Dowieść, że prostymi w A są przechodzące przez v 0 euklidesowe okręgi w sferze v = 1, z których v 0 usunięto. 2. Obierzmy mapy S M A i S M A i wyposażmy A A w atlas, wyznaczony przez bijekcję S S : A A F k F l = F k+l. Dowieść, że otrzymana przestrzeń jest niezależna od wyboru map S i S, a gdy A = A, to zbiór {(a, a): a A} jest jej podprzestrzenią. Wywnioskować, że gdy przekształcenia F : A A i G: A A są afiniczne, to {x A : F (x) = G(x)} jest podprzestrzenią w A. 2. Przestrzenie wektorowe jako afiniczne. Niech V będzie k wymiarową przestrzenią liniową nad F. Każdy izomorfizm liniowy S : V F k wyznacza na V atlas, który który okazuje się być od S niezależny. (Jest tak, bo gdy S, T : V F k są izomorfizmami, to T S 1 GL(F k ) GA(F k ).) Gdy nie powiedziano inaczej, przestrzeń liniową rozpatrujemy z tym atlasem, który nazwiemy standardowym. Elementy zbioru V możemy nazywać punktami (otrzymanej przestrzeni afinicznej), jak również wektorami (wyjściowej przestrzeni wektorowej). Stwierdzenie 1. Niech przestrzenie liniowe V i V rozpatrywane będą jako afiniczne. a) Przekształcenie afiniczne F : V V różni się od liniowego o przesunięcie. b) Podprzestrzeń afiniczna przestrzeni V jest warstwą w V. c) Implikacje odwrotne też mają miejsce. Dowód. Obierzmy izomorfizmy liniowe S : V F k i S : V F l. (Są one mapami dla przestrzeni afinicznych V i V, odpowiednio.) Wobec lematu 1 w 1.1, przekształcenie F : V V wtedy i tylko wtedy różni się od liniowego o przesunięcie, gdy odpowiadające mu przekształcenie F := S F S 1 ma tę własność. Wraz z definicją, daje to tezę a) i odwrotną do niej. Dowód pozostałej części jest pozostawiony jako ćwiczenie. Wniosek 1. Niech A będzie podprzestrzenią afiniczną przestrzeni liniowej V. a) Gdy 0 A, to A jest podprzestrzenią liniową. b) Gdy A jest prostą (tzn. dim A = 1), to A = Fu + v dla pewnych u, v V, gdzie u 0, jak również A = {λa + (1 λ)b: λ F} dla każdych a, b A (a b).
11 VIII-11 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) Definicja. Powyższy wektor u, wyznaczony jednoznacznie z dokładnością do proporcjonalności, nazywamy wektorem kierunkowym lub kierunkiem rozważanej prostej. Wykorzystajmy przestrzenie liniowe do badania dowolnej przestrzeni afinicznej (A, M A ). Stwierdzenie 2. Atlas M A przestrzeni afinicznej (A, M A ) jest zbiorem wszystkich izomorfizmów afinicznych z A do F k. W szczególności, przestrzeń ta jest izomorficzna z F k. Dowód. Niech F : A F k będzie izomorfizmem i niech w mapach T, I F k, gdzie T M A obrano dowolnie, odpowiada mu przekształcenie F : F k F k. Wówczas F GA(F k ), bo F jest 1-1 (w ślad za F ) i różni się od przekształcenia liniowego o przesunięcie (wobec afiniczności F ). Stąd F = F T M A. Odwrotnie, gdy S M A, to S jest izomorfizmem, bo w mapach S, I F k odpowiada mu przekształcenie I F k GA(F k ). Stwierdzenie 3. a) Wśród podprzestrzeni przestrzeni A, zawierających dany zbiór X, istnieje najmniejsza (tzn. zawarta w każdej innej). Jej obrazem przy izomorfiźmie S przestrzeni A na przestrzeń liniową, zaczepionym w punkcie zbioru X, jest lin(s(x)). b) Niepuste przecięcie rodziny podprzestrzeni przestrzeni A jest podprzestrzenią. Dowód. Skoro 0 S(X), to lin(s(x)) jest na podstawie wniosku 1a) najmniejszą podprzestrzenią afiniczną, która zawiera S(X). Teza a) wynika więc ze stwierdzenia 3 w p.1 i tego, że Y Z S(Y ) S(Z) dla Y, Z A (wobec bijektywności S). Rozumowanie dla b) jest analogiczne: badamy obraz rozważanych podprzestrzeni przy mapie, zaczepionej w ich punkcie wspólnym jeśli taki punkt istnieje. Definicja. a) Najmniejszą podprzestrzeń, o której mowa w a), nazywamy powłoką afiniczną zbioru X i oznaczamy af(x). b) Zbiór X nazywamy afinicznie niezależnym, jeśli x af(x \ {x}) dla x X. Zadania. (Nadal, A i A są przestrzeniami afinicznymi nad F, wymiaru k i l, odp.) 1. a) Niech F A(A, A ) i a A. Utwórzmy przekształcenie J a : A A takie, że w pewnej mapie, zaczepionej w a, odpowiada mu symetria I F k przestrzeni F k, i analogicznie utwórzmy J a : A A, gdzie a := F (a). Udowodnić, że F J a = J a F. b) Przy F = I A wywnioskować, że wyżej przekształcenie J a jest jedyne, i że w każdej mapie, zaczepionej w a, odpowiada mu symetria I F k. Ponadto, J a J a = I A. Uwaga 1. Przekształcenie J a nazywamy symetrią środkową przestrzeni A, o środku w a. Zbiór X A nazywamy symetrycznym względem punktu a, zaś a jego środkiem symetrii, jeśli J a (X) = X. Z zadania 1 wynika, że przekształcenie afiniczne F przeprowadza zbiór symetryczny względem a na symetryczny względem a := F (a). (Istotnie, gdy J a (X) = X, to J a (F (X)) = F J a (X) = F (X).)
12 2.3. VIII Udowodnić, że jeśli w pewnej mapie S M A przekształceniu F : A A odpowiada przesunięcie, to jest tak w każdej mapie. Przekształcenia F o tej własności nazywamy przesunięciami przestrzeni A; dowieść, że tworzą one grupę przekształceń. 3. a) Przez różne punkty a, b A przechodzi dokładnie jedna prosta; oznaczamy ją ab. Jest ona równa af{a, b}, a gdy A jest przestrzenią liniową, to ab = {λa+(1 λ)b: λ F}. b) Symetria J a względem punktu a przeprowadza prostą ab w siebie. 4. Niech 2 F 0 F (lub, ogólniej, #F > 2). Niepusty zbiór A 0 A wtedy i tylko wtedy jest podprzestrzenią w A, gdy ab A 0 dla każdych a, b A 0. (Wskazówka: użyć mapy zaczepionej w a 0 A 0 i skorzystać ze stwierdzenia 3a) i zadania 1 8a) z III.1.3.) 5. Proste K, L w przestrzeni afinicznej nazwiemy równoległymi, jeśli w pewnej jej mapie S, wektor kierunkowy prostej S(K) jest nim zarazem dla prostej S(L). Dowieść, że: a) bez zmiany sensu można w tej definicji zastąpić słowo pewnej przez każdej ; b) przekształcenie afiniczne przeprowadza proste równoległe na równoległe. 6. a) Dla a 0,..., a n A zachodzi dim(af{a 0,..., a n }) n. b) Dla X A i F A(A, A ) zachodzi F (af(x)) = af(f (X)). Zadanie uzupełniające 1. Niech przestrzeń afiniczna A nad ciałem F będzie sumą mnogościową skończenie wielu swych podprzestrzeni. Udowodnić, że gdy ciało F jest nieskończone, to któraś z tych podprzestrzeni jest równa A. Czy istotne jest to, że #F =? Zadanie uzupełniające 2. Dla X, Y A dowieść, że af(x Y ) = af(af(x) Y ). 3. Układy odniesienia; przypadek podprzestrzeni przestrzeni liniowej. Definicja. Układ punktów (a i ) k i=0 przestrzeni A jest układem odniesienia w A, jeśli k = dim A i af{a 0,..., a k } = A. Przestrzeń F k ma wyróżniony układ odniesienia, nazywany standardowym; jest nim (e i ) k i=0, gdzie e 0 := 0 k, a (e i ) k i=1 to baza standardowa przestrzeni liniowej F k. Uwaga 1. a) Obraz układu odniesienia w A, przy izomorfiźmie S : A A, jest układem odniesienia w przestrzeni A. (Korzystamy z zadania 6b) w p.2.) b) Gdy wyżej A jest przestrzenią liniową i S(a 0 ) = 0, to (a i ) k i=0 jest układem odniesienia w A wtedy i tylko wtedy, gdy (S(a i )) k i=1 jest bazą przestrzeni A. (Wynika to ze stwierdzenia 3a) w p.2, bo warunek af{a 0,..., a k } = A okazuje się równoważny temu, by lin{0, S(a 1 ),..., S(a k )} = A a więc temu, by układ (S(a i )) k i=1 był bazą dla A.) 1 Brzmi ono: gdy V i V są przestrzeniami liniowymi nad ciałem F i #F > 2, to a) zbiór X V jest podprzestrzenią liniową wtedy i tylko wtedy, gdy 0 X i λv + (1 λ)w X v, w X, λ F, oraz b) przekształcenie L : V V jest liniowe wtedy i tylko wtedy, gdy L(0) = 0 i L(λv + (1 λ)w) = λl(v) + (1 λ)l(w) v, w V, λ F.
13 VIII-13 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) Stwierdzenie 1. Niech (a i ) k i=0 będzie układem odniesienia w A, a (a i )k i=0 układem punktów w A. Wówczas istnieje jedyne przekształcenie afiniczne F : A A takie, że F (a i ) = a i i. Przekształcenie to jest izomorfizmem wtedy i tylko wtedy, gdy (a i )k i=0 jest układem odniesienia w A. Dowód. Oznaczmy przez S : A V i S : A V izomorfizmy afiniczne na przestrzenie liniowe V i V, odpowiednio, i zażądajmy, by S(a 0 ) = 0 i S (a 0) = 0. Wiemy, że (S(a i )) k i=1 jest bazą w V. Istnieje więc jedyne takie przekształcenie liniowe L: V V, że L(S(a i )) = S (a i ) dla i = 1,..., k. Za szukane przekształcenie F : A A można obrać (wyłącznie) przekształcenie (S ) 1 LS. Jest ono bijekcją, gdy jest nią L, tzn. gdy (S (a i ))k i=1 jest bazą przestrzeni V. Ostatni warunek jest równoważny temu, by (a i )k i=0 było układem odniesienia w A. (Por. ponownie uwagę 1.) Uwaga 2. Dla układu odniesienia (a i ) k i=0 w A istnieje więc jedyna mapa S M A taka, że S(a i ) = e i dla i = 0,..., k. Mapę tę nazwiemy wyznaczoną przez ten układ, a ciąg S(a) F k ciągiem współrzędnych kartezjańskich punktu a A w tym układzie odniesienia (lub też: w mapie S). Każda mapa S M A jest wyznaczona przez jedyny układ odniesienia, a mianowicie, przez (S 1 (e i )) k i=0. (Jest to układ odniesienia, bo S 1 jest izomorfizmem i (e i ) k i=0 jest układem odniesienia w Fk.) Do końca tego punktu zakładamy, że A i A są podprzestrzeniami afinicznymi pewnych przestrzeni wektorowych à i Ã, odpowiednio. (Dotyczy to też zadań.) Przez T A oznaczamy podprzestrzeń kierunkową podprzestrzeni A, tzn. tę podprzestrzeń liniową przestrzeni Ã, względem której A jest warstwą. Podobne znaczenie ma T A. Stwierdzenie 2. (a i ) k i=0 jest układem odniesienia w A wtedy i tylko wtedy, gdy (a i a 0 ) k i=1 jest bazą przestrzeni T A. Dowód. Wzór A a a a 0 zadaje zaczepiony w a 0 izomorfizm afiniczny S : A T A. (Jest to bowiem obcięcie do A izomorfizmu Ià a 0 : à Ã, przeprowadzającego A na T A ; korzystamy ze stwierdzenia 1b) w p.2, stwierdzenia 3b) w p.1 i zależności (1) na końcu 1.1.) Odnosząc uwagę 1b) do tego izomorfizmu, otrzymujemy tezę. Stwierdzenie 3. Niech (a i ) k i=0 będzie układem odniesienia w A, a (a i )k i=0 układem punktów w A. Wówczas: a) każdy punkt a A ma jedyne przedstawienie a = a 0 + k i=1 λ i(a i a 0 ), gdzie λ 1,..., λ k F i działania wykonujemy w Ã; b) wyżej, (λ i ) k i=1 jest ciągiem współrzędnych kartezjańskich punktu a w układzie (a i) k i=0 ; c) przekształcenie F, o którym mowa w stwierdzeniu 1, jest zadane wzorem a 0 + k i=1 λ i(a i a 0 ) a 0 + k i=1 λ i(a i a 0), dla λ 1,..., λ k F. Dowód. Teza a) wynika ze stwierdzenia 2, bo a a 0 T A.
14 2.3. VIII-14 Ad c). Rozważmy przesunięcia S : A T A i S : A T A, zadane wzorami S(a) = a a 0 i S (a ) := a a 0. Wzór na przekształcenie F, użyty w dowodzie stwierdzenia 1, sprowadza się do podanego w c). Ad b). Gdy w c) przyjąć A = F k i a i = e i (i = 0,..., k), to otrzymamy równość F (a 0 + k i=1 λ i(a i a 0 )) = (λ 1,..., λ k ) dla mapy F, wyznaczonej przez układ (a i ) k i=0. Uwaga 3. a) W wielu polskich podręcznikach, układ odniesienia nazywany jest bazą punktową. Gdy A jest warstwą przestrzeni wektorowej, informację o takim układzie (a i ) k i=0 można przekazać, wskazując punkt a 0 i wektory v i := a i a 0 T A. W tym kontekście mowa jest o układzie bazowym (a 0 ; V), w którym a 0 A i V = (v i ) k i=1 jest bazą przestrzeni kierunkowej T A, por. stwierdzenie 2. b) Część b) stwierdzenia 1 oznacza, że ciągiem współrzędnych kartezjańskich punktu a w układzie odniesienia (a i ) k i=0 jest ciąg [a a 0] V wpółrzędnych wektora a a 0 w bazie V = (a i a 0 ) k i=1 przestrzeni kierunkowej T A. Stwierdzenie 4. Gdy X A i p 0 X, to af(x) = {p 0 + s i=1 λ i(p i p 0 ): s N, p 1,..., p s X, λ 1,..., λ s F}, a także af(x) = { s i=0 λ ip i : s N, λ 0,..., λ s F, p 1,..., p s X i s i=0 λ i = 1}. Dowód. Ponownie, rozpatrzmy izomorfizm S : A T A, zadany wzorem S(a) := a p 0. Wobec stwierdzenia 3a) w p.2, przeprowadza on af(x) na zbiór lin(s(x)), tzn. na { s i=1 λ i(p i p 0 ): s N, p 1,..., p s X, λ 1,..., λ s F}. A że S(af(X)) = af(x) p 0, to wynika stąd pierwsza równość tezy. Druga wynika zaś z pierwszej i tego, że p 0 + s i=1 λ i(p i p 0 ) = s i=0 λ ip i gdy i λ i = 1. Definicja. Kombinację s i=0 λ ip i nazywamy afiniczną lub barycentryczną, jeśli i λ i = 1. Ze stwierdzenia 3a) wynika, że jeśli (a i ) k i=0 jest układem odniesienia w A i a A, to a jednoznacznie zapisuje się jako kombinacja barycentyczna k i=0 λ ia i. Jej współczynniki λ 0,..., λ k to współrzędne barycentryczne punktu a w tym układzie. Stwierdzenie 5. Gdy 2 F 0 F (lub, ogólniej, #F > 2), to następujące warunki są równoważne dla przekształcenia F : A A : a) przekształcenie F jest afiniczne; b) F zachowuje kombinacje afiniczne, tzn. F ( i I λ ia i ) = i I λ if (a i ) dla każdych skończonych układów {a i } i I A i {λ i } i I F takich, że i λ i = 1; c) F zachowuje kombinacje afiniczne każdych dwóch punktów, d) istnieje punkt a 0 A i przekształcenie liniowe L: T A T A takie, że F (a) = F (a 0 ) + L(a a 0 ) dla wszystkich a A. Dowód zawarty jest w poniższym zadaniu 1. (Przyjmujemy założenia stwierdzenia.) Zadanie 1. Niech a 0, a 0, S i S będą jak w dowodzie stwierdzenia 1. i) Dowieść, że każde z przesunięć S, S 1, S, (S ) 1 zachowuje kombinacje afiniczne.
15 VIII-15 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) ii) Wywnioskować, że F zachowuje kombinacje afiniczne wtedy i tylko wtedy, gdy zachowuje je przekształcenie L := S F S 1. iii) Odnotować, że przekształcenie F jest afiniczne wtedy i tylko wtedy, gdy L jest liniowe, i w oparciu o to i o zadanie z odnośnika w p.2 udowodnić twierdzenie. Zadanie 2. Udowodnić, że przekształcenia L z części d) stwierdzenia 2 spełnia warunek F (a) F (b) = L(a b) dla wszystkich a, b A, wobec czego jest jedyne i nie zależy od a 0. Definicja. Przekształcenie L L(T A, T A ), o kórym mowa wyżej, nazywane jest pochodną lub częścią liniową przekształcenia afinicznego F ; oznaczamy je df. 2 Zadanie 3. Niech przekształcenie F : A A będzie afiniczne i niech (a i ) k i=0 i (a i )l i=0 będą układami odniesienia w A i A, odpowiednio. Oznaczmy przez V bazę (a i a 0 ) k i=1 przestrzeni T A, a przez V bazę (a i a 0) l i=1 przestrzeni T A. Dowieść, że gdy x jest ciągiem współrzędnych punktu a A w układzie (a i ) k i=0, a x ciągiem współrzędnych punktu F (a) w układzie (a i )k i=0, to x = [F (a 0 ) a 0] V +[df ] V V x. (Mowa o współrzędnych kartezjańskich. Wskazówka: uwaga 3b), odniesiona do x i x, i zadanie 2.) Zadanie 4. Niech a 0, a 1,..., a n A. Dowieść równoważności warunków: a) układ (a i ) n i=0 jest afinicznie niezależny; b) żaden z punktów a i nie jest kombinacją afiniczną pozostałych; c) wektory a 1 a 0,..., a n a 0 przestrzeni T A tworzą układ liniowo niezależny; d) wektory (a 0, 1),..., (a n, 1) przestrzeni à F tworzą układ liniowo niezależny. Zadania ze zbioru Kostrykina: w II.6.1, zadania 8,10 14,16 20,24,26, ( Płaszczyznę należy rozumieć jako podprzestrzeń, a przestrzenie afiniczne jako warstwy w przestrzeniach liniowych. Współrzędne afiniczne to układy bazowe.) 4. Euklidesowe przestrzenie afiniczne. Definicja. a) Gdy G = OA(R k ), to zamiast o G zgodności przekształceń mówimy o ich euklidesowej zgodności. Przypomnijmy, że OA(R k ) jest grupą, złożoną z przekształceń R k R k postaci L + u, gdzie u R k i L: R k R k jest izometrią liniową. b) k wymiarową afiniczną przestrzenią euklidesową nazywamy każdą parę (E, E), gdzie E jest zbiorem mocy continuum, a E jest euklidesowo zgodnym atlasem bijekcji E R k. c) Gdy E jest wektorową przestrzenią euklidesową, to rozpatrujemy na niej atlas wyznaczony przez dowolną izometrię liniową E R k, gdzie przestrzeń R k wyposażona jest w standardowy iloczyn skalarny. (Wybór tej izometrii nie gra roli dlaczego?) 2 W rachunku różniczkowym, pochodną w punkcie a R k przekształcenia F : R k R l definiuje się jako przekształcenie liniowe, dostatecznie bliskie przekształceniu R k v F (a+v) F (a). Gdy F różni się o przesunięcie od przekształcenia liniowego L, to pochodna ta nie zależy od a i jest równa L.
16 2.4. VIII-16 Uwaga 1. Niech (E, E) będzie euklidesową przestrzenią afiniczną. Dana mapa S E wyznacza, jak każda bijekcja E R k, pewien afinicznie zgodny atlas M A na E. Atlas ten zawiera E i jest niezależny od wyboru mapy S E co wynika stąd, że dla S, T E mamy T S 1 OA(R k ) GA(R k ). Atlas M A nazywamy atlasem afinicznym przestrzeni euklidesowej (E, E), zaś atlas E jej atlasem euklidesowym. Euklidesową przestrzeń afiniczna można więc też traktować jako przestrzeń afiniczną (z wyznaczonym przez E atlasem M A ). Pozwala to mówić o przekształceniach afinicznych pomiędzy przestrzeniami euklidesowymi i o (afinicznych) podprzestrzeniach takich przestrzeni. (Odpowiednik tej uwagi pozostanie słuszny dla dowolnej przestrzeni, wyposażonej w G zgodny atlas, gdzie G jest podgrupą grupy GA(F k ).) Atlas euklidesowy umożliwia zdefiniowanie nowych pojęć. Oto kilka z nich. Przykład 1. Niech o, p, q E. Obierzmy mapę S E, zaczepioną w o, i niech α := {u, v} oznacza miarę kąta pomiędzy wektorami u := S(p) i v := S(q) w przestrzeni unitarnej R k (ze standardowym iloczynem skalarnym). Wartość α nie zależy od wyboru S. Istotnie, gdy przy pomocy innej mapy S E zaczepionej w o zdefiniujemy u, v i α, to u = U(u) i v = U(v) dla U = S S 1 będącego liniową izometrią, wobec czego α = α. (Liniowość U wynika stąd, że U(0) = 0 i U OA(R k ).) Definicja. a) Liczbę α nazywamy miarą kąta poq i oznaczamy {poq}. b) Odległość d(p, q) punktów p, q E definijemy jako liczbę S(p) S(q), gdzie S E jest dowolną mapą euklidesową, zaś oznacza standardową normę w R k. (Liczba ta nie zależy od S; dlaczego?) Definicja. Niech (E, E) i (E, E ) będą afinicznymi przestrzeniami euklidesowymi wymiarów k i l, odpowiednio, a X E będzie niepustym zbiorem. Przekształcenie F : X E nazywamy zanurzeniem izometrycznym, gdy d(f (x 1 ), F (x 2 )) = d(x 1, x 2 ) x 1, x 2 X. Gdy ponadto F (X) = E, to F nazywamy izometrią. Uwaga 2. a) Złożenie zanurzeń izometrycznych też nim jest, i tak samo dla izometrii. b) Każda mapa atlasu E jest izometrią na przestrzeń R k (ze standardową odległością). Twierdzenie 1. Przy oznaczeniach Definicji, zanurzenie izometryczne F : X E jednoznacznie przedłuża się do afinicznego zanurzenia izometrycznego F : af(x) E. Dowód. Obierzmy x 0 X i mapy S E, S E, zaczepione w x 0 i F (x 0 ), odpowiednio. Przekształcenie G: S(X) R l, zadane wzorem S(X) x S F S 1 (x), spełnia warunek G(0 k ) = 0 l i jest zanurzeniem izometrycznym (bo są nimi F, S i S ). Na podstawie twierdzenia 2 w V.5.1, G przedłuża się jednoznacznie do liniowego zanurzenia izometrycznego G: lin(s(x)) R l. Za F możemy więc obrać (tylko) przekształcenie S G(S ) 1, patrz stwierdzenie 3a) w p.2. Wniosek 1. Każde zanurzenie izometryczne E w E jest afiniczne.
17 VIII-17 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) Wniosek 2. Zanurzenie izometryczne z R k w R l (ze standardowymi metrykami) jest postaci R k v Av + u R l, gdzie u R l i kolumny macierzy A M l,k tworzą układ ortonormalny. Implikacja odwrotna też jest prawdziwa. Dowód. Z wniosku 1 wynika, że zanurzenie izometryczne jest powyższej postaci dla pewnej macierzy A M l,k. Jednak z wraz z tym przekształceniem, również i v Av jest zanurzeniem wobec czego macierz A ma wymienione własności, patrz V.3.2. Wniosek 3. Zanurzenie izometryczne (odp. izometria) E E istnieje wtedy i tylko wtedy, gdy dim E dim E (odp. dim E = dim E ). Zanurzeniu takiemu odpowiada w mapach euklidesowych przekształcenie postaci opisanej we wniosku 2. Uwaga 3. Nietrudno zdefiniować zespolone odpowiedniki euklidesowych przestrzeni afinicznych, oraz ich zanurzenia izometryczne i izometrie. Odpowiedniki twierdzenia 1 i dalszych wniosków nie są jednak prawdziwe; patrz ćwiczenie po wniosku 1 w V.5.1). Definicja. Układ punktów (p i ) n i=0 euklidesowej przestrzeni afinicznej nazwiemy ortonormalnym lub prostokątnym, gdy d(p 0, p i ) = 1 i {p i p 0 p j } = π/2 dla 1 i, j n, i j. Uwaga 4. Dla punktów p 0,..., p k E równoważne są warunki: a) układ (p i ) k i=0 jest ortonormalny i k = dim E; b) (p i ) k i=0 jest układem odniesienia, a wyznaczona niego mapa afiniczna jest euklidesowa. Istotnie, gdy zachodzi b), to dla pewnej mapy euklidesowej S jest p i = S 1 (e i ) i. Z definicji następującej po przykładzie 1 wynika więc, że układ (p i ) k i=1 spełnia warunek a), bo spełnia go układ (e i ) k i=0. Odwrotnie, gdy (p i) k i=0 jest jak w a), zaś S 0 jest dowolną mapą euklidesową, zaczepioną w p 0, to układ (S 0 (p i )) k i=1 jest ortonormalną bazą przestrzeni R k, podobnie jak (e i ) k i=1. Istnieje więc izometria liniowa T : Rk R k taka, że T (S 0 (p i )) = e i i. Tym samym dla S := T S 0 zachodzi S E (bo S 0 E i T O(R k )), i S jest mapą afiniczną wyznaczoną przez układ (p i ) k i=0 (bo S(p i) = e i i). Zadanie 1. a) Niech u R 2, a L będzie obrotem liniowym płaszczyzny R 2, różnym od identyczności. Dowieść, że przekształcenie L + u ma punkt stały i w dowolnej mapie euklidesowej, zaczepionej w tym punkcie, odpowiada mu obrót liniowy. b) Dowieść podobnej tezy przy L będącym odbiciem prostej R względem zera. c) Dowieść, że każda izometria przestrzeni euklidesowo-afinicznej R k zapisuje się w pewnej mapie euklidesowej jako suma ortogonalna przekształceń, z których wszystkie poza być może jednym są przesunięciami prostych lub obrotami liniowymi płaszczyzn, a pozostałe (jeśli istnieje) jest liniowym odbiciem prostej. (Wskazówka: zapisać izometrię w postaci L + u, gdzie L O(R k ) i u R k ; do L zastosować wniosek 1 w VI.3.3, a u rozbić na składowe w rozważanej we wniosku sumie prostej płaszczyzn i prostych.)
18 3.0. VIII-18 e) Wywnioskować, że zmieniająca orientację izometria płaszczyzny E 2 jest symetrią z poślizgiem, tzn. w pewnej (euklidesowej) mapie odpowiada jej przekształcenie (x 1, x 2 ) ( x 1, x 2 + c), gdzie c R. Podobnie, zachowująca orientację izometria 3- wymiarowej przestrzeni E 3 jest ruchem śrubowym, tzn. w pewnej mapie odpowiada jej przekształcenie, będące złożeniem obrotu wokół osi Re 3 z przesunięciem wzdłuż tej osi, lub jest przesunięciem. (Jest to twierdzenie Chaslesa.) Opisać też pozostałe izometrie przestrzeni E 2 i E 3. Zadania ze zbioru Kostrykina: w II.6.3, zadania 1, 2, 6 18, Co otrzymujemy dla liniowej zgodności: zadanie i komentarz. Zadanie uzupełniające 1. Nazwijmy bijekcje S, T : A F k liniowo zgodnymi, gdy T S 1 GL(F k ). Zmieńmy definicje z p.1, używając zgodności liniowej zamiast afinicznej. Otrzymamy klasę przestrzeni z wyróżnionymi atlasami i klasę przekształceń między nimi. (Pierwsze odpowiadają przestrzeniom afinicznym, a drugie przekształceniom afinicznym.) Udowodnić, że każdą z otrzymanych przestrzeni (A, M A ) można wyposażyć w jednoznacznie wyznaczoną strukturę przestrzeni wektorowej tak, by wszystkie te przekształcenia stały się liniowe. Uwaga 1. Zadanie to uzasadnia stwierdzenie ze wstępu do rozdziału II, iż teorię skończenie wymiarowych przestrzeni liniowych można opisć używając jedynie przekształceń liniowych pomiędzy przestrzeniami współrzędnych. Możliwość ta nie jest jednak nęcąca: przestrzenie liniowe często w matematyce spotykamy i zastąpienie ich przestrzeniami z liniowo zgodnymi atlasami nie jest celowe. Uwaga 2. Również teorię liniowych przestrzeni euklidesowych (odp. unitarnych) można ująć, posługując się atlasami ortogonalnie zgodnymi (odp. unitarnie zgodnymi ). Teoria przestrzeni afinicznych tym więc wybiega poza to, co omawiano w poprzednich rozdziałach, że dopuszcza zgodność map względem grup nieco szerszych, niż liniowe, bo zawierających też przesunięcia. O ile przedtem badaliśmy (choć nie było to tak formułowane) własności niezmiennicze wględem grup liniowych, wymienionych w 1, to obecne zajęcie się przestrzeniami afinicznymi oznacza badanie własności niezmienniczych względem podgrup grup afinicznych GA(F n ), n N. 3. Funkcje kwadratowe na przestrzeniach afinicznych Jak zawsze przy badaniu funkcji kwadratowych zakładamy, że w ciele skalarów 2 F 0 F. Ponadto, nie wymieniamy już atlasu przestrzeni afinicznej i dla prostoty mówimy, że przestrzenią tą jest zbiór A (zamiast: para (A, M A )). Oczywiście, domyślnie atlas M A nadal istnieje i wielokrotnie wykorzystujemy mapy, czyli należące do M A bijekcje A F k.
19 VIII-19 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) Przy mnożeniu przez macierz, ciąg skalarów czy zmiennych utożsamiamy z macierzą o jednej kolumnie. Rozważane wielomiany kilku zmiennych są zawsze stopnia Afiniczna równoważność wielomianów kwadratowych Definicje i oznaczenia. a) Wielomian p = k i,j=1 a ijx i x j + k i=1 b ix i +c będziemy krótko zapisywać x t Ax + b t x + c, gdzie A := (a ij ) k i,j=1, b := (b i) k i=1 i x := (x i) k i=1. Formę x t Ax nazywamy częścia główną wielomianu p, a jej rząd i (gdy F = R) sygnaturę nazywamy rzędem i sygnaturą wielomianu p i oznaczamy rk(p) i σ(p). b) Niech C M k (F) i v F k. Jeśli det(c) 0, a po zastąpieniu w wielomianie p każdej ze zmiennych x i przez k j=1 c ijy j + v i otrzymamy wielomian p zmiennych y 1,..., y k, to powiemy, że podstawienie x = Cy + v przeprowadza p w p. Podstawienie takie nazwiemy afinicznym, a gdy v = 0 liniowym. Nazwy zmiennych możemy zmieniać, i nierzadko będziemy traktować p nadal jako wielomian zmiennych x 1,..., x k (by nie wprowadzać ich zbyt wiele). Z rezultatów z VII.1 wynika, że sformułowaną zależność można równoważnie wyrazić tak: C jest macierzą nieosobliwą i p (y) = p(cy + v) dla wszystkich y F k (2) Gdy więc utożsamić wielomian p z odpowiadającą mu funkcją wielomianową, to podstawieniu x = Cy + v odpowiada złożenie p z izomorfizmem y Cy + v. Dlatego niekiedy mówimy o podstawieniu x = F (y), gdzie F GA(F k ); piszemy też p = p F. Uwaga 1. Bywa, że podstawienie x = Cy + v łatwiej jest wykorzystać w równoważnej postaci y = C 1 x C 1 v. Na przykład, podstawienie y 1 = x 1 + x 2, y 2 = 2x 2 w oczywisty sposób przeprowadza x x 1 x 2 + x 2 2 w y1, 2 podczas gdy przy użyciu zapisu x 1 = y y 2, x 2 = 1 2 y 2 nie jest to tak widoczne. Definicja. Wielomiany p, p F[x 1,..., x k ] są afinicznie (odp.: liniowo) równoważne, jeśli pewne podstawienie afiniczne (odp. liniowe) przeprowadza p w p. Uwaga 2. a) Zmiana kolejności zmiennych jest podstawieniem liniowym. b) Tak afiniczna, jak i liniowa równoważność wielomianów są relacjami równoważności. (Wynika to stąd, że GA(F k ) jest grupą.) c) Afinicznie rownoważne wielomiany mają ten sam stopień. Twierdzenie 1. Gdy podstawienie x = Cy+v przeprowadza wielomian p F[x 1,..., x k ] 2 w p, to macierze A i A ich części głównych pozostają w zależności A = C t AC. Dowód. Zapiszmy p w postaci x t Ax+b t x+c, gdzie b F k, c F, A M k i A = A t. Podstawienie x = z + v przeprowadza p w wielomian (z + v) t A(z + v) + b t (z + v) + c = z t Az+(2v t A+b t )z+(v t Av+b t v+c), o tej samej macierzy A części głównej. Natomiast podstawienie z = Cy zmienia tę macierz w żądany sposób (patrz VII.1.3).
20 3.2. VIII-20 Wniosek 1. Części główne afinicznie równoważnych wielomianów kwadratowych są liniowo równoważne; mają one więc ten sam rząd, a przy F = R i tę samą sygnaturę. 2. Upraszczanie wielomianów kwadratowych podstawieniem afinicznym Lemat 1. Niech p = r i=1 λ ix 2 i + k i=1 b ix i + c, gdzie λ 1,..., λ r 0 i r k.wówczas przesunięcie y = x + v, o odpowiedni wektor v F k, przeprowadza p w wielomian r i=1 λ iy 2 i + k i=r+1 b iy i + c, dla pewnego skalara c. Dowód. Mamy p = r i=1 λ i(x 2 i + b i λ i x i ) + k i=r+1 b ix i + c. Uzupełnianie do pełnego kwadratu w daje x 2 i + b i λ i x i = (x i + v i ) 2 vi 2 dla v i := b i 2λ i, skąd p = r i=1 λ i(x i + v i ) 2 + k i=r+1 b ix i + (c k i=r+1 λ ivi 2). Można więc przyjąć v := (v 1,..., v r, 0,..., 0). Twierdzenie 1. Dany wielomian kwadratowy p F[x 1,..., x k ] jest afinicznie równoważny wielomianowi jednej z dwóch następujących postaci (niżej, λ!,..., λr, c F): r λ i x 2 i + x k, gdzie 1 r k 1 oraz λ 1,..., λ r 0 (3) i=1 r λ i x 2 i + c, gdzie 1 r k oraz λ 1,..., λ r 0 (4) i=1 Dowód. Szukane podstawienie otrzymamy jako złożenie podstawień opisanych niżej. a) Diagonalizujemy część główną wielomianu p podstawieniem liniowym. (Patrz tw. Lagrange a w VII.1.3.) Wobec twierdzenia z p.1, otrzymamy wielomian, którego część kwadratowa jest postaci λ 1 x λ r x 2 r, gdzie 1 r k i λ 1,..., λ r 0. b) Korzystając z lematu, przeprowadzamy otrzymany wielomian w wielomian p o tej samej części kwadratowej, lecz o części liniowej postaci k i=r+1 b ix i + c. c) Jeśli b i = 0 dla i = r + 1,..., k, to p jest postaci (4). Jeśli nie, zmieniamy kolejność zmiennych, uzyskując b k 0, po czym stosujemy podstawienie y k = k i=r+1 b ix i +c oraz y i = x i dla i < k. Przeprowadza ono p w wielomian r i=1 λ iyi 2 + y k, postaci (3). (Macierz podstawienia jest niesobliwa, bo jest dolnie trójkątna, z przekątną (1, 1,..., 1, b k ).) Uwaga 1. Lącząc (3) i (4) i gubiąc r możemy twierdzenie zapisać tak: badany wielomian p można podstawieniem afinicznym przeprowadzić w wielomian postaci k λ i x 2 i + εx k + c, gdzie ε {0, 1} oraz ελ k = εc = 0 λ 1. (5) i=1 Zadanie uzupełniające w p.5 wykaże, że p wyznacza jednoznacznie ε i c (lecz nie λ i!). Uwaga 2. Z wniosku z p. 1 wynika, że wyżej:
Elementy geometrii afinicznej.
VIII-1 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) VIII Elementy geometrii afinicznej. Wstęp. W tym wstępie odwołamy się do całkowicie poglądowego opisu. Przypuśćmy, że grono osób bada niedostępny obiekt A (np.
Algebra liniowa z geometrią
Algebra liniowa z geometrią Maciej Czarnecki 15 stycznia 2013 Spis treści 1 Geometria płaszczyzny 2 1.1 Wektory i skalary........................... 2 1.2 Macierze, wyznaczniki, układy równań liniowych.........
. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:
9 Wykład 9: Przestrzenie liniowe i podprzestrzenie Definicja 9 Niech F będzie ciałem Algebrę (V, F, +, ), gdzie V, + jest działaniem w zbiorze V zwanym dodawaniem wektorów, a jest działaniem zewnętrznym
Przestrzenie liniowe
Rozdział 4 Przestrzenie liniowe 4.1. Działania zewnętrzne Niech X oraz F będą dwoma zbiorami niepustymi. Dowolną funkcję D : F X X nazywamy działaniem zewnętrznym w zbiorze X nad zbiorem F. Przykład 4.1.
Przestrzenie wektorowe
Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:
Baza w jądrze i baza obrazu ( )
Przykład Baza w jądrze i baza obrazu (839) Znajdź bazy jądra i obrazu odwzorowania α : R 4 R 3, gdzie α(x, y, z, t) = (x + 2z + t, 2x + y 3z 5t, x y + z + 4t) () zór ten oznacza, że α jest odwzorowaniem
φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +
Teoria na egzamin z algebry liniowej Wszystkie podane pojęcia należy umieć określić i podać pprzykłady, ewentualnie kontrprzykłady. Ponadto należy znać dowody tam gdzie to jest zaznaczone. Liczby zespolone.
Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}
Wykład 5 Niech f : V W będzie przekształceniem liniowym przestrzeni wektorowych Wtedy jądrem przekształcenia nazywamy zbiór tych elementów z V, których obrazem jest wektor zerowy w przestrzeni W Jądro
Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).
Odwzorowania n-liniowe; formy n-liniowe Definicja 1 Niech V 1,..., V n, U będą przestrzeniami liniowymi nad ciałem K. Odwzorowanie G: V 1 V n U nazywamy n-liniowym, jeśli dla każdego k [n] i wszelkich
SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa
SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę
Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009
Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009 Ostatnie zmiany 23.05.2009 r. 1. Niech F będzie podciałem ciała K i niech n N. Pokazać, że niepusty liniowo niezależny podzbiór S przestrzeni F n jest także
1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler
GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie Wersja z dnia 23 stycznia 2014 Paweł Bechler 1 Formy hermitowskie Niech X oznacza przestrzeń liniową nad ciałem K. Definicja 1. Funkcję φ : X X K nazywamy
R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },
nazywa- Definicja 1. Przestrzenią liniową R n my zbiór wektorów R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, z określonymi działaniami dodawania wektorów i mnożenia wektorów przez liczby rzeczywiste.
Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań
Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań Przekształcenia liniowe, diagonalizacja macierzy 1. Podano współrzędne wektora v w bazie B. Znaleźć współrzędne tego wektora w bazie B, gdy: a) v = (1,
Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH
Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 23 października 2018 Definicja iloczynu skalarnego Definicja Iloczynem skalarnym w przestrzeni liniowej R n nazywamy odwzorowanie ( ) : R n R n R spełniające
Wektory i wartości własne
Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń W V nazywamy niezmienniczą
z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ
Izometrie liniowe Przypomnijmy, że jeśli V jest przestrzenią euklidesową (skończonego wymiaru), to U End V jest izometrią wtedy i tylko wtedy, gdy U U = UU = E, to znaczy, gdy jest odwzorowaniem ortogonalnym.
Algebra liniowa. 1. Macierze.
Algebra liniowa 1 Macierze Niech m oraz n będą liczbami naturalnymi Przestrzeń M(m n F) = F n F n będącą iloczynem kartezjańskim m egzemplarzy przestrzeni F n z naturalnie określonymi działaniami nazywamy
1 Podobieństwo macierzy
GAL (Informatyka) Wykład - zagadnienie własne Wersja z dnia 6 lutego 2014 Paweł Bechler 1 Podobieństwo macierzy Definicja 1 Powiemy, że macierze A, B K n,n są podobne, jeżeli istnieje macierz nieosobliwa
3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B
1. Dla macierzy a) A = b) A = c) A = d) A = 3 1 + i 1 i i i 0 i i 0 1 + i 1 i 0 0 0 0 1 0 1 0 1 + i 1 i Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: A, X = B. Obliczyć pierwiaski z macierzy: A =
Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u
Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u W ) Rzeczywiście U W jest podprzetrzenią przestrzeni
Wektory i wartości własne
Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń
9 Przekształcenia liniowe
9 Przekształcenia liniowe Definicja 9.1. Niech V oraz W będą przestrzeniami liniowymi nad tym samym ciałem F. Przekształceniem liniowym nazywamy funkcję ϕ : V W spełniającą warunek (LM) v1,v 2 V a1,a 2
14. Przestrzenie liniowe
14. 14.1 Sformułować definicję przestrzeni liniowej. Podać przykłady. Przestrzenią liniową nad ciałem F nazywamy czwórkę uporządkowaną (V, F,+, ), gdzie V jest zbiorem niepustym, F jest ciałem, + jest
ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ
ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ WSHE, O/K-CE 10. Homomorfizmy Definicja 1. Niech V, W będą dwiema przestrzeniami liniowymi nad ustalonym ciałem, odwzorowanie ϕ : V W nazywamy homomorfizmem
3 Przestrzenie liniowe
MIMUW 3 Przestrzenie liniowe 8 3 Przestrzenie liniowe 31 Przestrzenie liniowe Dla dowolnego ciała K, analogicznie jak to robiliśmy dla R, wprowadza się operację dodawania wektorów kolumn z K n i mnożenia
spis treści 1 Zbiory i zdania... 5
wstęp 1 i wiadomości wstępne 5 1 Zbiory i zdania............................ 5 Pojęcia pierwotne i podstawowe zasady 5. Zbiory i zdania 6. Operacje logiczne 7. Definicje i twierdzenia 9. Algebra zbiorów
cx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5
Matematyka ZLic - 07 Wektory i macierze Wektorem rzeczywistym n-wymiarowym x x 1, x 2,,x n nazwiemy ciąg n liczb rzeczywistych (tzn odwzorowanie 1, 2,,n R) Zbiór wszystkich rzeczywistych n-wymiarowych
4 Przekształcenia liniowe
MIMUW 4. Przekształcenia liniowe 16 4 Przekształcenia liniowe Obok przestrzeni liniowych, podstawowym obiektem algebry liniowej są przekształcenia liniowe. Rozpatrując przekształcenia liniowe między przestrzeniami
A,B M! v V ; A + v = B, (1.3) AB = v. (1.4)
Rozdział 1 Prosta i płaszczyzna 1.1 Przestrzeń afiniczna Przestrzeń afiniczna to matematyczny model przestrzeni jednorodnej, bez wyróżnionego punktu. Można w niej przesuwać punkty równolegle do zadanego
B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.
8 Baza i wymiar Definicja 8.1. Bazą przestrzeni liniowej nazywamy liniowo niezależny układ jej wektorów, który generuję tę przestrzeń. Innymi słowy, układ B = (v i ) i I wektorów z przestrzeni V jest bazą
R n jako przestrzeń afiniczna
R n jako przestrzeń afiniczna Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 11. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2014 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, grudzień 2014 1
Analiza funkcjonalna 1.
Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.
1 Przestrzeń liniowa. α 1 x α k x k = 0
Z43: Algebra liniowa Zagadnienie: przekształcenie liniowe, macierze, wyznaczniki Zadanie: przekształcenie liniowe, jądro i obraz, interpretacja geometryczna. Przestrzeń liniowa Już w starożytności człowiek
macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same
1 Macierz definicja i zapis Macierzą wymiaru m na n nazywamy tabelę a 11 a 1n A = a m1 a mn złożoną z liczb (rzeczywistych lub zespolonych) o m wierszach i n kolumnach (zamiennie będziemy też czasem mówili,
domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów
1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i
Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr :
Lista Przestrzenie liniowe Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr : V = R[X], zbiór wielomianów jednej zmiennej o współczynnikach rzeczywistych, wraz ze standardowym dodawaniem
Informacja o przestrzeniach Hilberta
Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba
dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;
Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia
1 Zbiory i działania na zbiorach.
Matematyka notatki do wykładu 1 Zbiory i działania na zbiorach Pojęcie zbioru jest to pojęcie pierwotne (nie definiuje się tego pojęcia) Pojęciami pierwotnymi są: element zbioru i przynależność elementu
Układy równań i nierówności liniowych
Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +
Podstawowe struktury algebraiczne
Maciej Grzesiak Podstawowe struktury algebraiczne 1. Wprowadzenie Przedmiotem algebry było niegdyś przede wszystkim rozwiązywanie równań. Obecnie algebra staje się coraz bardziej nauką o systemach matematycznych.
Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań.
Zestaw zadań : Sumy i sumy proste podprzestrzeni Baza i wymiar Rzędy macierzy Struktura zbioru rozwiązań układu równań () Pokazać, że jeśli U = lin(α, α,, α k ), U = lin(β, β,, β l ), to U + U = lin(α,
1 Działania na zbiorach
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej
Zadania egzaminacyjne
Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie
Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem
Zestaw zadań 9: Przestrzenie wektorowe. Podprzestrzenie () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawaniem jako dodawaniem wektorów i operacją mnożenia przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzenią
Geometria analityczna
Geometria analityczna Paweł Mleczko Teoria Informacja (o prostej). postać ogólna prostej: Ax + By + C = 0, A + B 0, postać kanoniczna (kierunkowa) prostej: y = ax + b. Współczynnik a nazywamy współczynnikiem
Macierze. Rozdział Działania na macierzach
Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i, j) (i 1,..., n; j 1,..., m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F R lub F C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy
Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:
Lista Algebra z Geometrią Analityczną Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami: (N, ), (Z, +) (Z, ), (R, ), (Q \ {}, ) czym jest element neutralny i przeciwny w grupie?,
Programowanie liniowe
Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.
Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy
Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy Justyna Winnicka Na podstawie podręcznika Matematyka. e-book M. Dędys, S. Dorosiewicza, M. Ekes, J. Kłopotowskiego. rok akademicki 217/218
Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.
Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki
Kombinacje liniowe wektorów.
Kombinacje liniowe wektorów Definicja: Niech V będzie przestrzenią liniową nad ciałem F, niech A V Zbiór wektorów A nazywamy liniowo niezależnym, jeżeli m N v,, v m A a,, a m F [a v + + a m v m = θ a =
ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ
ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ Maciej Burnecki opracowanie strona główna Spis treści I Zadania Wyrażenia algebraiczne indukcja matematyczna Geometria analityczna na płaszczyźnie Liczby zespolone 4 Wielomiany
1 Określenie pierścienia
1 Określenie pierścienia Definicja 1. Niech P będzie zbiorem, w którym określone są działania +, (dodawanie i mnożenie). Mówimy, że struktura (P, +, ) jest pierścieniem, jeżeli spełnione są następujące
Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm
Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i,j) (i = 1,,n;j = 1,,m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F = R lub F = C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy F
Rozwiązania, seria 5.
Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.
Zadania do Rozdziału X
Zadania do Rozdziału X 1. 2. Znajdź wszystkie σ-ciała podzbiorów X, gdy X = (i) {1, 2}, (ii){1, 2, 3}. (b) Znajdź wszystkie elementy σ-ciała generowanego przez {{1, 2}, {2, 3}} dla X = {1, 2, 3, 4}. Wykaż,
Topologia - Zadanie do opracowania. Wioletta Osuch, Magdalena Żelazna, Piotr Kopyrski
Topologia - Zadanie do opracowania Wioletta Osuch, Magdalena Żelazna, Piotr Kopyrski 5 grudnia 2013 Zadanie 1. (Topologie na płaszczyźnie) Na płaszczyźnie R 2 rozważmy następujące topologie: a) Euklidesową
W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.
1. Podstawy matematyki 1.1. Geometria analityczna W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora. Skalarem w fizyce nazywamy
Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane
Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej Szkoła Główna Handlowa 17 maja 2012 Definicja Mówimy, że odwzorowanie F : X R n, gdzie X R n, jest lokalnie
Układy równań i równania wyższych rzędów
Rozdział Układy równań i równania wyższych rzędów Układy równań różniczkowych zwyczajnych Wprowadzenie W poprzednich paragrafach zajmowaliśmy się równaniami różniczkowymi y = f(x, y), których rozwiązaniem
13 Układy równań liniowych
13 Układy równań liniowych Definicja 13.1 Niech m, n N. Układem równań liniowych nad ciałem F m równaniach i n niewiadomych x 1, x 2,..., x n nazywamy koniunkcję równań postaci a 11 x 1 + a 12 x 2 +...
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem
Geometria Lista 0 Zadanie 1
Geometria Lista 0 Zadanie 1. Wyznaczyć wzór na pole równoległoboku rozpiętego na wektorach u, v: (a) nie odwołując się do współrzędnych tych wektorów; (b) odwołując się do współrzędnych względem odpowiednio
Geometria w R 3. Iloczyn skalarny wektorów
Geometria w R 3 Andrzej Musielak Str 1 Geometria w R 3 Działania na wektorach Wektory w R 3 możemy w naturalny sposób dodawać i odejmować, np.: [2, 3, 1] + [ 1, 2, 1] = [1, 5, 2] [2, 3, 1] [ 1, 2, 1] =
Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy
Zadania z algebry liniowej - sem I Przestrzenie liniowe bazy rząd macierzy Definicja 1 Niech (K + ) będzie ciałem (zwanym ciałem skalarów a jego elementy nazywać będziemy skalarami) Przestrzenią liniową
O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji
O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji na podstawie referatu Stanisława Kasjana 5 i 12 grudnia 2000 roku 1. Elementy teorii modeli Będziemy rozważać język L składający się z przeliczalnej
Przekształcenia liniowe
Przekształcenia liniowe Zadania Które z następujących przekształceń są liniowe? (a) T : R 2 R 2, T (x, x 2 ) = (2x, x x 2 ), (b) T : R 2 R 2, T (x, x 2 ) = (x + 3x 2, x 2 ), (c) T : R 2 R, T (x, x 2 )
Wykład 14. Elementy algebry macierzy
Wykład 14 Elementy algebry macierzy dr Mariusz Grządziel 26 stycznia 2009 Układ równań z dwoma niewiadomymi Rozważmy układ równań z dwoma niewiadomymi: a 11 x + a 12 y = h 1 a 21 x + a 22 y = h 2 a 11,
Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem
Rozdział 6 Równania liniowe 6 Przekształcenia liniowe Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem F Definicja 6 Funkcję f : X Y spełniającą warunki: a) dla dowolnych x,
Elementy geometrii analitycznej w R 3
Rozdział 12 Elementy geometrii analitycznej w R 3 Elementy trójwymiarowej przestrzeni rzeczywistej R 3 = {(x,y,z) : x,y,z R} możemy interpretować co najmniej na trzy sposoby, tzn. jako: zbiór punktów (x,
Zajmijmy się najpierw pierwszym równaniem. Zapiszmy je w postaci trygonometrycznej, podstawiając z = r(cos ϕ + i sin ϕ).
Zad (0p) Zaznacz na płaszczyźnie zespolonej wszystkie z C, które spełniają równanie ( iz 3 z z ) Re [(z + 3) ( z 3) = 0 Szukane z C spełniają: iz 3 = z z Re [(z + 3) ( z 3) = 0 Zajmijmy się najpierw pierwszym
Zestaw zadań 14: Wektory i wartości własne. ) =
Zestaw zadań 4: Wektory i wartości własne () Niech V = V V 2 będzie przestrzenią liniową nad ciałem K, w którym + 0 Znaleźć wszystkie podprzestrzenie niezmiennicze rzutu V na V wzdłuż V 2 oraz symetrii
Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Zapisz za pomocą spójników logicznych i kwantyfikatorów: x jest większe niż 6 lub mniejsze niż 4
Lista Algebra z Geometrią Analityczną Zadanie 1 Zapisz za pomocą spójników logicznych i kwantyfikatorów: x jest większe niż 6 lub mniejsze niż 4 jeżeli x jest podzielne przez 4 to jest podzielne przez
Endomorfizmy liniowe
Endomorfizmy liniowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 8. wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2011 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2011 1 / 16 Endomorfizmy
Zadania z Algebry liniowej 3 semestr zimowy 2008/2009
Zadania z Algebry liniowej 3 semestr zimowy 2008/2009 1. Niech V będzie przestrzenią wektorową nad ciałem K i niech 0 K oraz θ V będą elementem zerowym ciała K i wektorem zerowym przestrzeni V. Posługując
Grupa klas odwzorowań powierzchni
Grupa klas odwzorowań powierzchni Błażej Szepietowski Uniwersytet Gdański Horyzonty matematyki 2014 Błażej Szepietowski (UG) Grupa klas odwzorowań Horyzonty matematyki 2014 1 / 36 Grupa klas odwzorowań
PRZESTRZENIE z ILOCZYNEM SKALARNYM
V-1 H. Toruńczyk, GAL II (wiosna 2012) Używane oznaczenia: Znak dopuszcza równość zbiorów; piszę gdy ją wykluczam. F ciało skalarów rozważanej przestrzeni wektorowej (=liniowej). V, W, E, B bazy uporządkowane
1 Elementy logiki i teorii mnogości
1 Elementy logiki i teorii mnogości 11 Elementy logiki Notatki do wykładu Definicja Zdaniem logicznym nazywamy zdanie oznajmujące, któremu przysługuje jedna z dwu logicznych ocen prawda (1) albo fałsz
Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011
Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/2012 4 listopada 2011 W trakcie poprzedniego wykładu zdefiniowaliśmy pojęcie k-kowektora na przestrzeni wektorowej. Wprowadziliśmy także iloczyn zewnętrzny wielokowektorów
1 Działania na zbiorach
Algebra liniowa z geometrią /4 Działania na zbiorach Zadanie Czy działanie : R R R określone wzorem (x x ) (y y ) := (x y x y x y + x y ) jest przemienne? Zadanie W dowolnym zbiorze X określamy działanie
2. Definicja pochodnej w R n
2. Definicja pochodnej w R n Niech będzie dana funkcja f : U R określona na zbiorze otwartym U R n. Pochodną kierunkową w punkcie a U w kierunku wektora u R n nazywamy granicę u f(a) = lim t 0 f(a + tu)
Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2
Wykład 16 Geometria analityczna Przegląd wiadomości z geometrii analitycznej na płaszczyźnie rtokartezjański układ współrzędnych powstaje przez ustalenie punktu początkowego zwanego początkiem układu współrzędnych
1. Liczby zespolone i
Zadania podstawowe Liczby zespolone Zadanie Podać część rzeczywistą i urojoną następujących liczb zespolonych: z = ( + 7i)( + i) + ( 5 i)( + 7i), z = + i, z = + i i, z 4 = i + i + i i Zadanie Dla jakich
1 Macierze i wyznaczniki
1 Macierze i wyznaczniki 11 Definicje, twierdzenia, wzory 1 Macierzą rzeczywistą (zespoloną) wymiaru m n, gdzie m N oraz n N, nazywamy prostokątną tablicę złożoną z mn liczb rzeczywistych (zespolonych)
Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);
Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy
1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych
W tej części skupimy się na macierzach kwadratowych. Zakładać będziemy, że A M(n, n) dla pewnego n N. Definicja 1. Niech A M(n, n). Wtedy macierzą odwrotną macierzy A (ozn. A 1 ) nazywamy taką macierz
Ciała skończone. 1. Ciała: podstawy
Ciała skończone 1. Ciała: podstawy Definicja 1. Każdy zbiór liczb, w którym są wykonalne wszystkie cztery działania z wyjątkiem dzielenia przez 0 i który zawiera więcej niż jedną liczbę, nazywamy ciałem
1 Pochodne wyższych rzędów
1 Pochodne wyższych rzędów Definicja 1.1 (Pochodne cząstkowe drugiego rzędu) Niech f będzie odwzorowaniem o wartościach w R m, określonym na zbiorze G R k. Załóżmy, że zbiór tych x G, dla których istnieje
1.1 Definicja. 1.2 Przykład. 1.3 Definicja. Niech G oznacza dowolny, niepusty zbiór.
20. Definicje i przykłady podstawowych struktur algebraicznych (grupy, pierścienie, ciała, przestrzenie liniowe). Pojęcia dotyczące przestrzeni liniowych (liniowa zależność i niezależność układu wektorów,
Układy równań liniowych
Układy równań liniowych Niech K będzie ciałem. Niech n, m N. Równanie liniowe nad ciałem K z niewiadomymi (lub zmiennymi) x 1, x 2,..., x n K definiujemy jako formę zdaniową zmiennej (x 1,..., x n ) K
Iloczyn skalarny. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013
Iloczyn skalarny Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, grudzień 2013 1 / 14 Standardowy
GAL II - propozycje zadań przygotowawczych do egzaminu
GAL II - propozycje zadań przygotowawczych do egzaminu Adrian Langer, Henryk Toruńczyk 8 czerwca 2012 Przedstawiony wybór zadań w znacznej mierze składa się składa się z zadań zamieszczanych w notatkach
Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2
Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana Niech A - macierz kwadratowa stopnia n Jak obliczyć np A 100? a 11 0 0 0 a 22 0 Jeśli A jest macierzą diagonalną tzn A =, to Ak = 0 0 a nn Niech B =
Grzegorz Bobiński. Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe
Grzegorz Bobiński Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu 2012 Spis treści Notacja 1 1 Podstawowe pojęcia
R k v = 0}. k N. V 0 = ker R k 0
Definicja 1 Niech R End(V ). Podprzestrzeń W przestrzeni V nazywamy podprzestrzenią niezmienniczą odwzorowania R jeśli Rw W, dla każdego w W ; równoważnie: R(W ) W. Jeśli W jest różna od przestrzeni {0}
Szczegółowa lista zagadnień kursu Algebra z geometrią MT obowiązujących na egzamin ustny w roku akademickim 2018/19
Szczegółowa lista zagadnień kursu Algebra z geometrią MT obowiązujących na egzamin ustny w roku akademickim 2018/19 1. Zbiory, zdania i formy zdaniowe. 2. Operacje logiczne i podstawowe prawa rachunku
5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.
5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10/10 Podziały i liczby Stirlinga Liczba Stirlinga dla cykli (często nazywana liczbą Stirlinga pierwszego rodzaju) to liczba permutacji