Zmiana baz. Jacek Jędrzejewski 2014. 1 Macierz przejścia od bazy do bazy 2

Podobne dokumenty
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

Wyk lad 10 Przestrzeń przekszta lceń liniowych

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

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

Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

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

13 Układy równań liniowych

Przekształcenia liniowe

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania

1 Macierze i wyznaczniki

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











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

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność wektorów, bazy przestrzeni wektorowych

Rozwiązania, seria 5.

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Układy równań liniowych

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

Przekształcenia liniowe

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

4 Przekształcenia liniowe

14. Przestrzenie liniowe

1 Zbiory i działania na zbiorach.

Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas

A. Strojnowski - Twierdzenie Jordana 1

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

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH

Paweł Gładki. Algebra. pgladki/

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

Wyk lad 13 Funkcjona ly dwuliniowe

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

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Algebra liniowa z geometrią

Formy kwadratowe. Rozdział 10

9 Przekształcenia liniowe

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH

Zestaw zadań 14: Wektory i wartości własne. ) =

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

ALGEBRA LINIOWA Z GEOMETRIĄ, LISTA ZADAŃ NR 8

Wykład 3. Miara zewnętrzna. Definicja 3.1 (miary zewnętrznej) Funkcję µ przyporządkowującą każdemu podzbiorowi

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Grzegorz Bobiński. Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe

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

Praca domowa - seria 6

Algebry skończonego typu i formy kwadratowe

Zaawansowane metody numeryczne

Zadania z Algebry liniowej 3 semestr zimowy 2008/2009

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

Informatyka Stosowana. a b c d a a b c d b b d a c c c a d b d d c b a


Endomorfizmy liniowe


Postać Jordana macierzy

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

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009


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

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

R k v = 0}. k N. V 0 = ker R k 0

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

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

Czy umiemy mnożyć wektory?

Zadania egzaminacyjne

Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe

Funkcje analityczne. Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) dla każdego s = (s.

Kombinacje liniowe wektorów.

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

Zaawansowane metody numeryczne

Zastosowania wyznaczników




Zajmijmy się najpierw pierwszym równaniem. Zapiszmy je w postaci trygonometrycznej, podstawiając z = r(cos ϕ + i sin ϕ).

3 Przestrzenie liniowe

Geometria Lista 0 Zadanie 1

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

1 Działania na zbiorach

Zamiana zmiennych w wyrażeniach różniczkowych

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

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

Funkcje analityczne. Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018)

Transkrypt:

Zmiana baz Jacek Jędrzejewski 2014 Spis treści 1 Macierz przejścia od bazy do bazy 2 2 Wektory a zmiana baz 2 21 Współrzędne wektora względem różnych baz 2 22 Wektory o tych samych współrzędnych względem różnych baz 3 3 Przekształcenia liniowe a zmiana baz 3 31 Macierze tego samego przekształcenia 3 32 Przekształcenia odpowiadające tej samej macierzy 5 1

1 Macierz przejścia od bazy do bazy Niech V będzie skończenie wymiarową przestrzenią liniową nad ciałem K Przez B i B oznaczmy dwie bazy (uporządkowane tej przestrzeni Niech B = (b 1,, b n i B = (b 1,, b n Zgodnie z twierdzeniem o określaniu przekształcenia liniowego wiemy, że istnieje (i to jedyne przekształcenie liniowe A takie, że A(b i = b i dla każdej liczby naturalnej i spośród {1,, n} Niech A, gdzie A = [α ij ], będzie macierzą przekształcenia A względem bazy B Macierz tę nazywamy macierzą przejścia od bazy B do bazy B 2 Wektory a zmiana baz 21 Współrzędne wektora względem różnych baz Ustalmy dwie bazy przestrzeni V Niech to będą B i B, gdzie B = (b 1,, b n i B = (b 1,, b n Załóżmy najpierw, że wektor x ma dwa rozwinięcia względem obu baz tej przestrzeni: x = ξ i b i i x = ξ i b i Interesuje nas teraz związek między współrzędnymi tego wektora względem baz B i B Jeśli A : V V jest automorfizmem przestrzeni V takim, że A(b i = b i i A, gdzie A = [α ij ], jest macierzą przejścia od bazy B do bazy B, to x = α ij ξ j b i = ξ α ij b i j=1 j=1 2

Oznacza to równości ξ i = α ij ξ j j=1 Zatem, jeśli [x] B oznacza ciąg współrzędnych wektora x względem bazy B, natomiast [x] B ciąg współrzędnych wektora x względem bazy B, to [x] T B = A [x] T B lub [x] B = [x] B A T 22 Wektory o tych samych współrzędnych względem różnych baz Teraz odwrócimy to zagadnienie Załóżmy teraz, że ustalony ciąg współrzędnych [ξ 1,, ξ n ] tworzy dwa wektory x i x jako rozwinięcia tych wektorów względem obu baz tej przestrzeni: x = ξ i b i i x = ξ i b i Jeśli A : V V jest automorfizmem przestrzeni V takim, że A(b i = b i, to ( n x = ξ i b i = ξ A(b i = A ξ A(b i = A(x Udowodniliśmy, że w takim przypadku x = A(x 3 Przekształcenia liniowe a zmiana baz 31 Macierze tego samego przekształcenia Niech V i W będą dwiema skończenie wymiarowymi przestrzeniami liniowymi nad ciałem K 3

Przez A i A oznaczmy bazy przestrzeni V, a przez B i B dwie bazy przestrzeni W Niech A : V V będzie izomorfizmem przestrzeni liniowej V na siebie, przekształcającym bazę A na bazę A Niech A będzie macierzą tego przekształcenia względem bazy A przy czym A = [α ij ] i,j n Niech B : W W będzie izomorfizmem przestrzeni liniowej W na siebie, przekształcającym bazę B na bazę B Niech B będzie macierzą tego przekształcenia względem bazy B, przy czym B = [β ij ] i,j n Niech F : V W będzie przekształceniem liniowym Jeśli F, gdzie F = [ φ ij ] jest macierzą przekształcenia F względem baz A i B oraz F, gdzie F = [ φ ij ] A,B A,B jest macierzą przekształcenia F względem baz A i B, to D o w ó d Obliczmy F (a j: Obliczmy inaczej F (a j: F = B 1 F A F (a j = φ ijb i = φ ijb (b i = ( m = φ ij β ki b k = β ki φ ij b k k=1 k=1 F (a j = F ( A(a j ( n = F α ij a i = α ij F (a i = 4

n ( n = α ij φ ki b k = φ ki α ij b k k=1 k=1 Obliczone wartości są rozwinięciami wektora F (a j, są więc równe Zatem β ki φ ij = φ ki α ij, a to oznacza, że odpowiednie macierze są równe, czyli skąd wynika teza twierdzenia B F = F A, 32 Przekształcenia odpowiadające tej samej macierzy Niech V i W będą dwiema skończenie wymiarowymi przestrzeniami liniowymi nad ciałem K Załóżmy, że dim V = n i dim W = m Przez A i A oznaczmy bazy przestrzeni V, a przez B i B dwie bazy przestrzeni W Niech A : V V będzie izomorfizmem przestrzeni liniowej V na siebie, przekształcającym bazę A na bazę A Niech A będzie macierzą tego przekształcenia względem bazy A przy czym A = [α ij ] i,j n Niech B : W W będzie izomorfizmem przestrzeni liniowej W na siebie, przekształcającym bazę B na bazę B Niech B będzie macierzą tego przekształcenia względem bazy B, przy czym B = [β ij ] i,j n Niech F, gdzie F = [φ ij ] i m,j n, 5

będzie ustaloną macierzą o podanych wymiarach Niech F : V W będzie przekształceniem liniowym, którego macierzą względem baz A i B jest macierz F, natomiast funkcja F : V W będzie przekształceniem liniowym, którego macierzą względem baz A i B jest też macierz F Wtedy F = B F A 1 D o w ó d Z założeń wynika, że F (a j = φ ij b i i F (a j = φ ij b i Zatem F A(a j = F ( A(a j = F (a j oraz B F (a j = B ( F (a j = B φ ij b i = φ ij B(b i = φ ij b i = F (a j ij Wynika stąd, że F A(a j = B F (a j Ponieważ dla wektorów bazy przekształcenia liniowe B F i F A są równe, więc są one równe w całej przestrzeni V Wnioskujemy stąd, że F = B F A 1 6