Działania na przekształceniach liniowych i macierzach



Podobne dokumenty
Przekształcenia liniowe

Zastosowania wyznaczników

Wyznaczniki. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 6. Wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Endomorfizmy liniowe

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2017

Układy równań liniowych

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Układy liniowo niezależne

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Iloczyn skalarny. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

Przestrzenie liniowe

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Programowanie liniowe

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j =

Programowanie liniowe

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji

Układy równań liniowych

Programowanie liniowe metoda sympleks

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

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

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

R n jako przestrzeń afiniczna

Układy równań liniowych

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Programowanie liniowe metoda sympleks

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

cx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5

1 Macierze i wyznaczniki

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 3 Metody algebry liniowej I Wektory i macierze

Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

1 Zbiory i działania na zbiorach.

4 Przekształcenia liniowe

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem

6 Homomorfizmy przestrzeni liniowych

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

det[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,...

3 Przestrzenie liniowe

Rozwiązania, seria 5.

2. Układy równań liniowych

MACIERZE I WYZNACZNIKI

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

Wykład 4. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 25 marca Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca / 25

Zadania egzaminacyjne

3. Wykład Układy równań liniowych.

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

Algebra liniowa z geometrią

, A T = A + B = [a ij + b ij ].

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

MACIERZE. Sobiesiak Łukasz Wilczyńska Małgorzata

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

1 Układy równań liniowych

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

1. Zbadać liniową niezależność funkcji x, 1, x, x 2 w przestrzeni liniowej funkcji ciągłych na przedziale [ 1, ).

Macierze i Wyznaczniki

Programowanie liniowe metoda sympleks

Obliczenia naukowe Wykład nr 8

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

wszystkich kombinacji liniowych wektorów układu, nazywa się powłoką liniową uk ładu wektorów

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

Praca domowa - seria 6

ALGEBRA LINIOWA Z GEOMETRIĄ, LISTA ZADAŃ NR 8

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

Wstęp do Modelu Standardowego

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań

13 Układy równań liniowych

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

Wykład 7 Macierze i wyznaczniki

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Przestrzenie liniowe

Geometria Lista 0 Zadanie 1

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Pochodna funkcji: zastosowania przyrodnicze wykłady 7 i 8

Układy równań i nierówności liniowych

Treści programowe. Matematyka. Efekty kształcenia. Literatura. Terminy wykładów i ćwiczeń. Warunki zaliczenia. tnij.org/ktrabka

Transkrypt:

Działania na przekształceniach liniowych i macierzach Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 5 wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 1 / 15

Twierdzenie Niech V, W będa przestrzeniami liniowymi. Niech f, g : V W będa przekształceniami liniowymi i niech α R. Wtedy przekształcenie f + g : V W zadane wzorem (f + g)(v) = f (v) + g(v) dla v V oraz αf : V W zadane wzorem (αf )(v) = αf (v) dla v V sa przekształceniami liniowymi. f + g nazywamy suma f i g, zaś αf iloczynem f przez skalar α Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 2 / 15

Twierdzenie Niech V, W będa przestrzeniami liniowymi. Niech f, g : V W będa przekształceniami liniowymi i niech α R. Wtedy przekształcenie f + g : V W zadane wzorem (f + g)(v) = f (v) + g(v) dla v V oraz αf : V W zadane wzorem (αf )(v) = αf (v) dla v V sa przekształceniami liniowymi. f + g nazywamy suma f i g, zaś αf iloczynem f przez skalar α Przykład Niech f, g : R 3 R 2 zadane wzorami f ((x 1, x 2, x 3 )) = (2x 1 + 3x 2 3x 3, x 1 + 2x 2 x 3 ) oraz g((x 1, x 2, x 3 )) = (7x 1 2x 2 8x 3, x 1 + 2x 2 + 3x 3 ) i niech α = 2. Wtedy (f + g)((x 1, x 2, x 3 )) = (9x 1 + x 2 11x 3, 4x 2 + 2x 3 ), zaś αf ((x 1, x 2, x 3 )) = (4x 1 + 6x 2 6x 3, 2x 1 + 4x 2 2x 3 ) Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 2 / 15

Twierdzenie Niech V, W, Z będa przestrzeniami liniowymi. Niech f : V W oraz g : W Z będa przekształceniami liniowymi. Wówczas przekształcenie g f : V Z zadane wzorem (g f )(v) = g(f (v)) jest przekształceniem liniowym, nazywanym złożeniem f i g. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 3 / 15

Twierdzenie Niech V, W, Z będa przestrzeniami liniowymi. Niech f : V W oraz g : W Z będa przekształceniami liniowymi. Wówczas przekształcenie g f : V Z zadane wzorem (g f )(v) = g(f (v)) jest przekształceniem liniowym, nazywanym złożeniem f i g. Przykład Niech f : R 3 R 2 zadane przez f ((x 1, x 2, x 3 )) = (x 1 + 2x 2 x 3, 2x 1 + 4x 2 x 3 ) zaś g : R 2 R 2 przez g((y 1, y 2 )) = (y 1 + y 2, 2y 1 y 2 ). Wtedy g f ((x 1, x 2, x 3 )) = g(f ((x 1, x 2, x 3 ))) = g((x 1 +2x 2 x 3, 2x 1 +4x 2 x 3 )) = ((x 1 + 2x 2 x 3 ) + (2x 1 + 4x 2 x 3 ), 2(x 1 + 2x 2 x 3 ) (2x 1 + 4x 2 x 3 )) = (3x 1 + 6x 2 2x 3, x 3 ) Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 3 / 15

Definicja Działania na macierzach Niech A, B M m n (R), c R, A = [a ij, B = [b ij. Suma macierzy A i B nazywamy macierz A + B = [a ij + b ij M m n (R). Iloczynem macierzy A przez skalar c nazywamy macierz ca = [ca ij M m n (R) Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 4 / 15

Definicja Działania na macierzach Niech A, B M m n (R), c R, A = [a ij, B = [b ij. Suma macierzy A i B nazywamy macierz A + B = [a ij + b ij M m n (R). Iloczynem macierzy A przez skalar c nazywamy macierz ca = [ca ij M m n (R) Przykład Niech A, B M 3 2 (R), A = 2 1 4 0 5 6, B = Wtedy A + B = 9 6 3 2 8 9 7 5 1 2 3 3, ca =, c = 5 10 5 20 0 25 30 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 4 / 15

Definicja Niech A M m n (R), B M n l (R): A = [a ij, B = [b ij (tzn. kolumny B maja tyle elementów, ile wiersze A). Iloczynem macierzy A przez macierz B nazywamy macierz A B = [c ij M m l (R), gdzie c ij = n s=1 a isb sj = a i1 b 1j + a i2 b 2j + + a in b nj dla 1 i m, 1 j l. W szczególności, jeśli w = [ a 1... a n oraz k = wierszem i kolumna o tej samej liczbie elementów n, to w k = [a 1 b 1 + + a n b n. Np. [ 1 2 1 4 5 0 b 1. b n sa = 1 4 + 2 5 + ( 1) 0 = [14. Jeśli teraz przez w 1,..., w m oznaczymy wiersze A, zaś k 1,... k l kolumny B, to w macierzy A B w i-tym wierszu i j-tej kolumnie stoi liczba w i k j (pozwoliliśmy sobie na nieścisłość, utożsamiajac macierz [x z liczba x). Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 5 / 15

Przykład Niech A M 3 2 (R), B M 2 2 (R), A = 2 1 4 3 5 2, B = [ 2 3 4 1 Oznaczmy przez w 1, w 2, w 3 wiersze A zaś przez k 1, k 2 kolumny B. 2 1 [ w Wówczas A B = 4 3 2 3 1 = w 4 1 2 [ k 1 k 2 = 5 2 w 3 w 1 k 1 w 1 k 2 8 7 w 2 k 1 w 2 k 2 = 20 15 w 3 k 1 w 3 k 2 18 17. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 6 / 15

Przykład Niech A M 3 2 (R), B M 2 2 (R), A = 2 1 4 3 5 2, B = [ 2 3 4 1 Oznaczmy przez w 1, w 2, w 3 wiersze A zaś przez k 1, k 2 kolumny B. 2 1 [ w Wówczas A B = 4 3 2 3 1 = w 4 1 2 [ k 1 k 2 = 5 2 w 3 w 1 k 1 w 1 k 2 8 7 w 2 k 1 w 2 k 2 = 20 15 w 3 k 1 w 3 k 2 18 17 Uwaga W iloczynach macierzy możemy pominać nawiasy, gdyż mnożenie macierzy jest łaczne, [ tzn. [ (A B) C = [ A (B C). [ Nie jest ono na ogół 0 1 1 0 1 0 0 1 przemienne np. 0 0 1 0 1 0 0 0. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 6 / 15

Zwiazki działań na macierzach z działaniami na przekształceniach Twierdzenie (1) Niech V, W będa przestrzeniami liniowymi, f, g : V W przekształceniami liniowymi. Niech A = (v 1,..., v n ) będzie baza V, zaś B = (w 1,..., w m ) baza W. Wówczas M(f + g) B A = M(f )B A + M(g)B A. Ponadto M(αf )B A = αm(f )B A Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 7 / 15

Zwiazki działań na macierzach z działaniami na przekształceniach Twierdzenie (1) Niech V, W będa przestrzeniami liniowymi, f, g : V W przekształceniami liniowymi. Niech A = (v 1,..., v n ) będzie baza V, zaś B = (w 1,..., w m ) baza W. Wówczas M(f + g) B A = M(f )B A + M(g)B A. Ponadto M(αf )B A = αm(f )B A Twierdzenie (2) Niech V, W, Z będa przestrzeniami liniowymi zaś f : V W oraz g : W Z przekształceniami liniowymi. Niech A = (v 1,..., v k ) baza V, B = (w 1,..., w n ) baza W, C = (z 1,..., z m ) baza Z. Wówczas M(g f ) C A = M(g)C B M(f )B A Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 7 / 15

Przykład Odwołamy się do omówionego* przykładu. Przyjmijmy za A bazę standardowa w R 3, za B = C bazę standardowa w R 2. Przypomnijmy: Niech f : R 3 R 2 zadane przez f ((x 1, x 2, x 3 )) = (x 1 + 2x 2 x 3, 2x 1 + 4x 2 x 3 ) zaś g((y 1, y 2 )) = (y 1 + y 2, 2y 1 y 2 ). Wtedy g f ((x 1, x 2, x 3 )) = g(f ((x 1, x 2, x 3 ))) = g((x 1 +2x 2 x 3, 2x 1 +4x 2 x 3 )) = ((x 1 + 2x 2 x 3 ) + (2x 1 + 4x 2 x 3 ), 2(x 1 + 2x 2 x 3 ) (2x 1 + 4x 2 x 3 )) = (3x 1 + 6x 2 2x 3, x 3 ). Mamy [ [ M(f ) B 1 2 1 A =, M(g) C 1 1 B = skad M(g f ) C A = 2 4 1 2 1 M(g) C B M(f ) B A = [ 1 1 2 1 [ 1 2 1 2 4 1 co zgadza się z obliczonym wzorem na g f = [ 3 6 2 0 0 1 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 8 / 15

Zastosowania Twierdzenie Niech f : V W będzie przekształceniem liniowym, gdzie V, W sa przestrzeniami liniowymi. Niech A = (v 1,..., v n ) oznacza bazę V, zaś B = (w 1,..., w m ) bazę W. Niech v V, i niech α 1,..., α n będa współrzędnymi wektora v w bazie A, zaś β 1,..., β m współrzędnymi wektora f (v) w bazie B (tzn. v = α 1 v 1 + + α n v n, f (v) = β 1 w 1 + + β m w m ). Oznaczmy M = M(f ) B A. Wówczas: M α 1. α n = Uwaga Jeśli będziemy oznaczać przez v A kolumnę, której kolejnych współrzędnych wektora v V w bazie A przrestrzeni V, zaś kolumnę współrzędnych wektora w W w bazie B przez w B to powyższe twierdzenie można zapisać (f (v)) B = M(f ) B A v A β 1. β m Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 9 / 15

Przykład Zdefiniujmy liniowe przekształcenie f : R 2 R 2 wzorem f ((x 1, x 2 )) = (2x 1 + x 2, x 1 x 2 ). Mamy M(f ) B A = [ 2 1 1 1 gdzie A = B, oznacza bazę standardowa w R 2. Niech v = (2, 3) czyli f (v) = (7, 1). Zachodzi [ [ [ 2 1 2 7 = 1 1 3 1 Ogólnie, dla v = (x 1, x 2 ) R 2 zachodzi [ [ [ 2 1 x1 2x1 + x = 2 1 1 x 2 x 1 x 2 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 10 / 15

Wniosek Niech A = (v 1,..., v n ) oraz B = (w 1,..., w n ) będa bazami przestrzeni V. Niech v V, i niech α 1,..., α n będa współrzędnymi wektora v w bazie A, zaś β 1,..., β m współrzędnymi wektora v w bazie B (tzn. v = α 1 v 1 + + α n v n, v = β 1 w 1 + + β n w n ). Niech C = M(id) B A, gdzie id : V V oznacza przekształcenie identycznościowe (tzn. id(v) = v, dla v V ). Wówczas C α 1. α n = β 1. β n. Zdefiniowana powyżej macierz C nazywamy macierza zamiany współrzędnych od bazy A do bazy B. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 11 / 15

Przykład Oznaczmy A = ((2, 1), (1, 1)), B = ((1, 2), (0, 1)) bazy w R 2. Mamy id((2, 1)) = (2, 1) = 2(1, 2) 3(0, 1) oraz id((1, 1)) = (1, 1) = 1(1, 2) 1(0, 1). Zatem [ M(id) B 2 1 A = 3 1 Niech v = (3, 2) = 1(2, 1) + 1(1, 1). Mamy [ [ [ 2 1 1 3 = 3 1 1 4 Istotnie 3(1, 2) 4(0, 1) = (3, 2).. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 12 / 15

Obliczanie macierzy zamiany współrzędnych Niech A = {v 1,..., v n }, B = {w 1,..., w n } będa bazami przestrzeni R n. Niech A będzie macierza n n, której kolumny to wektory bazy A zapisane "pionowo", podobnie zapiszmy wektory bazy B w macierzy B. Niech M = [B A oznacza macierz n 2n powstała przez wypisanie najpierw macierzy B, a następnie macierzy A. Niech M = [B A będzie macierza w postaci schodkowej zredukowanej powstała z M przez zastosowanie elementarnych operacji wierszowych 3 typów. Wtedy A = M(id) B A (A "prawa połówka"m ) Przykład Niech A = ((2, 1), (1, 1)), B = ((1, [ 2), (0, 1)) bazy w R 2 takie jak 1 0 2 1 poprzednio. Wtedy M = [B A =. Po zastosowaniu 2 1 1 1 [ 1 0 2 1 w 2 2w 1 otrzymamy M = [B A =. Zatem 0 1 3 1 [ 2 1 M(id) B A = A = 3 1 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 13 / 15

Zastosowanie macierzy zamiany współrzędnych do obliczania macierzy przekształceń liniowych. Twierdzenie Niech V, W będa przestrzeniami liniowymi. Niech A, A będa bazami V zaś B, B bazami W. Rozważmy przekształcenie liniowe f : V W. Wtedy M(f ) B A = M(id) B B M(f )B A M(id)A A Wynika to z zastosowania twierdzenia o macierzy złożenia przekształceń do złożenia id W f id V. Użyteczny jest poniższy diagram (subskrypty oznaczaja bazy, którymi sa opatrzone przestrzenie) id W W f id B W B V V A VA Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 14 / 15

Przykład Tak jak w poprzednim przykładzie mamy w R 2 bazy A = ((2, 1), (1, 1)), B = ((1, 2), (0, 1)). Natomiast w R 3 mamy bazę C = ((1, 1, 0), (1, 1, 1), (0, 1, 1)). Przekształcenie liniowe f : R 2 R 3 jest zdefiniowane macierza M(f ) C B = diagramu R 3 st id R 3 C f R 2 B 0 2 1 0 1 0 id R 2 A. Szukamy M(f ) st A. Z odczytujemy: M(f ) st A = M(id f id)st A = M(id)st C M(f )C B M(id)B A. Korzystajac z poprzedniego przykładu mamy: 1 1 0 0 2 [ 4 1 M(f ) st A = 1 1 1 1 0 2 1 = 6 2 3 1 0 1 1 1 0 0 0 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 15 / 15