Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze

Podobne dokumenty
Wyk lad 10 Przestrzeń przekszta lceń liniowych

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Wyk lad 13 Funkcjona ly dwuliniowe

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Przekształcenia liniowe

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

A. Strojnowski - Twierdzenie Jordana 1

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

Wyk lad 3 Wyznaczniki

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych

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

Rozdzia l 10. Formy dwuliniowe i kwadratowe Formy dwuliniowe Definicja i przyk lady

1 Macierze i wyznaczniki

1 Zbiory i działania na zbiorach.

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne

Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

Endomorfizmy liniowe

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Normy wektorów i macierzy

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

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

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

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

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera

Zastosowania wyznaczników

6 Homomorfizmy przestrzeni liniowych

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

(α + β) a = α a + β a α (a + b) = α a + α b (α β) a = α (β a). Definicja 4.1 Zbiór X z dzia laniami o wyżej wymienionych w lasnościach

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

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,...

9 Przekształcenia liniowe

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

1 Elementy logiki i teorii mnogości

1 Podobieństwo macierzy

Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie

Przestrzenie liniowe w zadaniach

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Praca domowa - seria 6

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny

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

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

GAL z aweber/zadania/gal2017gw/ Wersja

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

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Zadania z GAL-u. 1 Rozwia. Listopad x + 3y = 1 3x + y = x + y = 1 x + 2y 3z = 3 2x + 4y + z = 1 1.2

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

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności

13 Układy równań liniowych

Działania na przekształceniach liniowych i macierzach

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

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

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste

1 0 Je»eli wybierzemy baz A = ((1, 1), (2, 1)) to M(f) A A =. 0 2 Daje to znacznie lepszy opis endomorzmu f.

Wykład 7 Macierze i wyznaczniki

Układy równań liniowych

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

Wyk lad 2 Podgrupa grupy

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność wektorów, bazy przestrzeni wektorowych

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

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

Zestaw zadań 14: Wektory i wartości własne. ) =

Wyk lad 6 Przyk lady homomorfizmów

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

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

Układy liniowo niezależne

Analiza funkcjonalna 1.

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

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

Warunki dzia lań na wektorach - aksjomaty przestrzeni liniowej a) b) daja podobnie do wektorów: strza lki, si la, pre

Przekształcenia liniowe

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

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie

Rozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3

4 Przekształcenia liniowe

14. Wykład 14: Grupa Galois wielomianu. Zasadnicze twierdzenia teorii Galois. Rozszerzenia rozwiązalne, cykliczne i abelowe

2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 9

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

Macierze. Dziaªania na macierzach. 1. Niech b d dane macierze , D = , C = , B = 4 12 A = , F = , G = , H = E = a) Obliczy A + B, 2A 3B,

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

Postać Jordana macierzy

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH

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

Transkrypt:

Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze 1 Izomorfizm przestrzeni L(V ; W ) i M m n (R) Twierdzenie 111 Niech V i W bed a przestrzeniami liniowymi o bazach uporzadkowanych (α 1,, α n ) i (β 1,, β m ) odpowiednio Niech ϕ: L(V ; W ) M m n (R) bedzie przekszta lceniem, które każdemu f L(V ; W ) przyporzadkowuje macierz f w podanych bazach przestrzeni V i W Wówczas ϕ jest izomorfizmem liniowym Dowód Niech f, g L(V ; W ) i niech A = [a ij ] oraz B = [b ij ] bed a macierzami f i g odpowiednio, w rozpatrywanych bazach przestrzeni V i W Wtedy dla k = 1,, n mamy, że (f + g)(α k )=f(α k ) + g(α k )= a ik β i + b ik β i = (a ik + b ik ) β i, wiec, ze wzorów (5) i (6), A + B jest macierza przekszta lcenia liniowego f + g w zadanych bazach przestrzeni V i W, czyli ϕ(f + g) = ϕ(f) + ϕ(g) Dalej, dla dowolnego a R oraz dla dowolnego k = 1,, n (a f)(α k ) = a f(α k ) = a a ik β i = (a a ik ) β i, skad macierza przekszta lcenia a f w rozpatrywanych bazach jest a A, czyli ϕ(a f) = a ϕ(f) Zatem ϕ jest przekszta lceniem liniowym Jeżeli ϕ(f) = ϕ(g), to na mocy twierdzenia 106, f(α) = g(α) dla dowolnego α V, skad f = g Zatem przekszta lcenie ϕ jest różnowartościowe Weźmy dowolne A = [a ij ] M m n (R) i niech f = a ij ϕ ij, gdzie (ϕ ij ),,m jest baza i,j j=1,,n przestrzeni L(V ; W ) zdefiniowana w twierdzeniu 102 Wtedy f L(V ; W ) oraz z dowodu twierdzenia 102 f(α k ) = a ik β i dla każdego k = 1,, n Zatem ϕ(f) = A i przekszta lcenie ϕ jest,,na Stad ostatecznie ϕ jest izomorfizmem liniowym Twierdzenie 112 Niech V i W bed a przestrzeniami liniowymi o bazach uporzadkowanych (α 1,, α n ) i (β 1,, β n ), odpowiednio Niech A = [a ij ] bedzie macierza przekszta lcenia f L(V ; W ) w tych bazach Wówczas f jest izomorfizmem liniowym wtedy i tylko wtedy, gdy macierz A jest odwracalna Jeżeli f jest izomorfizmem liniowym, to A 1 jest macierza przekszta lcenia f 1 L(W ; V ) w bazach (β 1,, β n ) i (α 1,, α n ) przestrzeni W i V Dowód Za lóżmy, że f jest izomorfizmem liniowym Istnieje wówczas przekszta lcenie odwrotne f 1 : W V, które jest izomorfizmem liniowym Niech B bedzie macierza przekszta lcenia liniowego f 1 w bazach (β 1,, β n ) i (α 1,, α n ) przestrzeni W i V Oczywiście f 1 f = id V oraz macierza przekszta lcenia tożsamościowego id V w bazach (α 1,, α n ) i (α 1,, α n ) przestrzeni V jest macierz jednostkowa I n Zatem, na mocy twierdzenia 1010, B A = I n, skad B = A 1 1

Na odwrót, za lóżmy, że macierz A jest odwracalna Istnieje wtedy macierz B M n (R) taka, że B A = A B = I n Z twierdzenia 111 istnieje przekszta lcenie g L(W ; V ), którego macierza w bazach (β 1,, β n ) i (α 1,, α n ) przestrzeni W i V jest B Z twierdzenia 1010 otrzymujemy zatem, że I n = B A jest macierza przekszta lcenia g f w bazach (α 1,, α n ) i (α 1,, α n ) przestrzeni V, skad g f = id V Ponadto z twierdzenia 1010, I n = A B jest macierza przekszta lcenia f g w bazach (β 1,, β n ) i (β 1,, β n ) przestrzeni W Stad f g = id W Zatem g = f 1 i f jest izomorfizmem liniowym 2 Macierz przejścia Niech (α 1,, α n ) i (α 1,, α n) bed a dwiema uporzadkowanymi linio- wej V Niech dla i = 1,, n, a 1i a ni b edzie wektorem wspó lrz ednych wektora α i w bazie (α 1,, α n ), tzn α i = a 1i α 1 + + a ni α i Wówczas macierz kwadratowa a 11 a 12 a 1n a A = 21 a 22 a 2n M n(r) (1) a n1 a n2 a nn nazywamy macierza przejścia od bazy (α 1,, α n ) do bazy (α 1,, α n) Równoważnie, A jest macierza przekszta lcenia tożsamościowego id V : V V w bazach (α 1,, α n) i (α 1,, α n ) przestrzeni V Ponieważ id V jest izomorfizmem liniowym, wiec z twierdzeń 112 i 106 uzyskujemy od razu nastepuj ace Twierdzenie 113 Macierz przejścia A od bazy (α 1,, α n ) do bazy (α 1,, α n) przestrzeni liniowej V jest macierza odwracalna i A 1 jest macierza przejścia od bazy (α 1,, α n) do bazy (α 1,, α n ) Jeżeli to A 1 a 1 a n a 1 a n jest wektorem wspó lrz ednych wektora α V w bazie (α 1,, α n ), jest wektorem wspó lrz ednych wektora α w bazie (α 1,, α n) Przyk lad 114 Za lóżmy, że (α 1,, α n ) jest baza przestrzeni R n oraz α i = [a i1, a i2,, a in ] dla i = 1,, n Wówczas macierza przejścia od bazy kanonicznej (ε 1,, ε n ) do bazy a 11 a 21 a n1 a (α 1,, α n ) jest A = 12 a 22 a n2 Np dla n = 3, macierz a przejścia od bazy a 1n a 2n a nn 2

(ε 1, ε 2, ε 3 ) do bazy ([1, 1, 1], [0, 1, 2], [0, 0, 1]) jest 1 0 0 1 1 0 1 2 1 Twierdzenie 115 Za lóżmy, że (α 1,, α n ), (α 1,, α n), (α 1,, α n ) sa liniowej V Jeżeli A jest macierza przejścia od bazy (α 1,, α n ) do bazy (α 1,, α n) oraz B jest macierza przejścia od bazy (α 1,, α n) do bazy (α 1,, α n ), to A B jest macierza przejścia od bazy (α 1,, α n ) do bazy (α 1,, α n ) Dowd Niech f : V V bedzie przekszta lceniem liniowym danym wzorem f(α) = α dla α V Wtedy A jest macierza f w bazach (α 1,, α n) i (α 1,, α n ) Niech g : V V bedzie przekszta lceniem liniowym danym wzorem g(α) = α dla α V Wtedy B jest macierza g w bazach (α 1,, α n ) i (α 1,, α n) Wówczas z twierdzenia 1010, A B jest macierza przekszta lcenia f g w bazach (α 1,, α n ) i (α 1,, α n ) Ale f g = id V, wiec A B jest macierza przejścia od bazy (α 1,, α n ) do bazy (α 1,, α n ) Z twierdzeń 113 i 115 wynika od razu nastepuj acy Wniosek 116 Niech (α 1,, α n ), (α 1,, α n), (α 1,, α n ) bed a liniowej V Jeżeli A jest macierza przejścia od bazy (α 1,, α n) do bazy (α 1,, α n ) oraz B jest macierza przejścia od bazy (α 1,, α n) do bazy (α 1,, α n ), to macierza przejścia od bazy (α 1,, α n ) do bazy (α 1,, α n ) jest A 1 B Przyk lad 117 Znajdziemy macierz przejścia od bazy ([1, 3, 1], [2, 2, 1], [3, 4, 2]) do bazy ([2, 7, 3], [3, 9, 4], [1, 5, 3]) przestrzeni R 3 Z przyk ladu 114mamy, że macierz a przejścia od bazy 1 2 3 kanonicznej do bazy ([1, 3, 1], [2, 2, 1], [3, 4, 2]) jest A = 3 2 4 oraz macierza przejścia 1 1 2 od bazy kanonicznej do bazy ([2, 7, 3], [3, 9, 4], [1, 5, 3]) jest B = przy pomocy operacji elementarnych) A 1 = 0 1 2 2 1 5 1 1 4 2 3 1 7 9 5 3 4 3 Obliczamy (np Z wniosku 116 macierza przejścia od bazy ([1, 3, 1], [2, 2, 1], [3, 4, 2]) do bazy ([2, 7, 3], [3, 9, 4], [1, 5, 3]) jest A 1 B = 1 1 1 4 5 8 3 4 6 3 Zmiana baz Twierdzenie 118 Niech (α 1,, α n ) i (α 1,, α n) bed a dwiema uporzadkowanymi bazami przestrzeni liniowej V i niech (β 1,, β m ) i (β 1,, β m) bed a dwiema uporzadkowanymi liniowej W Niech C bedzie macierza przekszta lcenia f L(V ; W ) w bazach (α 1,, α n ) i (β 1,, β m ) i niech D bedzie macierza f w bazach (α 1,, α n) i (β 1,, β m) 3

Niech A bedzie macierza przejścia od bazy (α 1,, α n ) do bazy (α 1,, α n) oraz niech B bedzie macierza przejścia od bazy (β 1,, β m ) do bazy (β 1,, β m) Wtedy D = B 1 C A Dowód Ponieważ f = f id V, wiec z twierdzenia 1010, C A jest macierza f w bazach (α 1,, α n) i (β 1,, β m ) Ponadto f = id W f, wiec na mocy twierdzenia 1010, B D jest macierza f w bazach (α 1,, α n) i (β 1,, β m ) Stad B D = C A Ale z twierdzenia 112 macierz B jest odwracalna, wiec D = B 1 C A Niech V bedzie przestrzenia liniowa Każde przekszta lcenie liniowe f : V V nazywamy endomorfizmem liniowym przestrzeni V Przez macierz takiego endomorfizmu f w bazie uporzadkowanej (α 1,, α n ) przestrzeni V rozumiemy macierz f w bazach (α 1,, α n ) i (α 1,, α n ) Z twierdzenia 118 i z twierdzenia Cauchy ego mamy od razu nastepuj acy Wniosek 119 Niech (α 1,, α n ) i (α 1,, α n) bed a uporzadkowanymi liniowej V Niech A bedzie macierza endomorfizmu f L(V ; V ) w bazie (α 1,, α n ) i niech B bedzie macierza f w bazie (α 1,, α n) Niech P bedzie macierza przejścia od bazy (α 1,, α n ) do bazy (α 1,, α n) Wtedy B = P 1 A P W szczególności det(b) = det(a) Definicja 1110 Powiemy, że macierze A, B M n (R) sa podobne, jeżeli istnieje odwracalna macierz C M n (R) taka, że B = C 1 A C Piszemy wtedy A B Stwierdzenie 1111 Dla dowolnych macierzy A, B, C M n (R): (i) A A, (ii) jeeli A B, to B A, (iii) jeeli A B i B C, to A C Dowd (i) Ponieważ A = In 1 A I n, wiec A A (ii) Niech A B Wtedy istnieje X M n (R) takie, że B = X 1 A X, skad A = X B X 1 = (X 1 ) 1 B X 1, czyli B A (iii) Niech A B i B C Wtedy istnieja macierze odwracalne X, Y M n (R) takie, że B = X 1 A X i C = Y 1 B Y, skad C = Y 1 X 1 A X Y = (X Y ) 1 A (X Y ), czyli A C Uwaga 1112 Macierze A, B M n (R) sa podobne wtedy i tylko wtedy, gdy sa macierzami pewnego endomorfizmu f przestrzeni R n w pewnych bazach tej przestrzeni Rzeczywiście, jeśli macierze A i B sa podobne, to istnieje macierz odwracalna C = [c ij ] M n (R) taka, że B = C 1 A C Niech f L(R n ; R n ) bedzie przekszta lceniem liniowym, które w bazie kanonicznej przestrzeni R n ma macierz A Niech α i = [c 1i, c 2i,, c ni ] dla i = 1,, n Wówczas (α 1,, α n ) jest baza przestrzeni R n z lożona z kolumn macierzy C Wtedy C jest macierza przejścia od bazy kanonicznej do bazy (α 1,, α n ) Wówczas z wniosku 119 macierza f w bazie (α 1,, α n ) jest C 1 A C = B Natomiast implikacja odwrotna wynika od razu z wniosku 119 4

Z twierdzenia 108, wniosku 119 oraz z uwagi 1112 wynika od razu nastepuj acy Wniosek 1113 Jeżeli macierze A, B M n (R) sa podobne, to r(a) = r(b) oraz det A = det B Przyk lad 1114 Niech f b edzie endomorfizmem przestrzeni R 3 danym wzorem analitycznym f([x 1, x 2, x 3 ]) = [2x 1 + 3x 2 + x 3, 7x 1 + 9x 2 + 5x 3, 3x 1 + 4x 2 + 3x 3 ] Znajdziemy macierz f w bazie ([1, 3, 1], [2, 2, 1], [3, 4, 2]) Macierz a przejścia od bazy kanonicznej do bazy ([1, 3, 1], [2, 2, 1], [3, 4, 2]) jest P = 3 2 4 Ponadto A = 7 9 5 jest 1 2 3 2 3 1 1 1 2 3 4 3 macierza f w bazie kanonicznej Zatem z wniosku 119, macierz B = P 1 A P jest macierz a f w bazie ([1, 3, 1], [2, 2, 1], [3, 4, 2]) Z przyk ladu 117 wynika, że P 1 = uzyskujemy, że B = 3 3 5 27 26 48 21 20 37 0 1 2 2 1 5 1 1 4 Stad Stwierdzenie 1115 Jeżeli macierze P M m (R) i Q M m (R) sa odwracalne, to dla dowolnej macierzy A M m n (R) r(p A Q) = r(a) Dowód Niech f : R n R m, g : R n R n i h: R m R m bed a przekszta lceniami liniowymi posiadajacymi w bazach kanonicznych odpowiednio macierze: A, Q, P Wówczas, z twierdzenia 112, g i h sa automorfizmami Zatem (f g)(r n ) = f(g(r n )) = f(r n ) = Im f i h(f(r n )) = f(r n ), skad dim Im(h f g) = dim Im f Z twierdzenia 1010 macierza h f g w bazach kanonicznych jest P A Q Ponadto z twierdzenia 108, r(p A Q) = dim Im(h f g) i r(a) = dim Im f Stad r(p A Q) = r(a) 5