2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v)

Podobne dokumenty
Przeksztaªcenia liniowe

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.

r = x x2 2 + x2 3.

Graka komputerowa Wykªad 3 Geometria pªaszczyzny

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

istnienie elementu neutralnego dodawania (zera): 0 K a K a + 0 = a, istnienie elementu neutralnego mno»enia (jedynki): 1 K a K a 1 = a,

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

Algebra Liniowa 2. Zadania do samodzielnych wicze«wydziaª Elektroniki, I rok Karina Olszak i Zbigniew Olszak

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

Matematyka dyskretna

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR

gdzie wektory α i tworz baz ortonormaln przestrzeni E n

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006

Wektory i wartości własne

Wektory w przestrzeni

Macierze i Wyznaczniki

Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni

Endomorfizmy liniowe

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,

Przekształcenia liniowe

Wektory i wartości własne

Ukªady równa«liniowych

Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a).

Pewne algorytmy algebry liniowej Andrzej Strojnowski

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

Macierze i Wyznaczniki

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Arkusz 4. Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni

Zbiory i odwzorowania

Przestrzenie liniowe

1. Przedstaw w postaci algebraicznej liczby zespolone: 2. Narysuj zbiory punktów na pªaszczy¹nie:

Informacje pomocnicze

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

a) f : R R R: f(x, y) = x 2 y 2 ; f(x, y) = 3xy; f(x, y) = max(xy, xy); b) g : R 2 R 2 R: g((x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )) = 2x 1 y 1 x 2 y 2 ;

Analiza obserwowalno±ci

Liczby zespolone. dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I 0.in». 6 pa¹dziernika Oznaczenia. B dziemy u»ywali nast puj cych oznacze«:

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów

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

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

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B

Algebra liniowa z geometria. - zadania Rok akademicki 2010/2011

1 Troch przypomnie«i motywacji 2 Denicje i wyj±cie troch poza nie

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy

Macierz A: macierz problemów liniowych (IIII); Macierz rozszerzona problemów liniowych (IIII): a 11 a 1m b 1 B = a n1 a nm b n

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

Krzywe i powierzchnie stopnia drugiego

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

Funkcja kwadratowa, wielomiany oraz funkcje wymierne

Zadania egzaminacyjne

Teoria grup I. Wykªad 8. 1 Elementarna teoria reprezentacji, cz. III. 2. Reprezentacje o tych samych charakterach s równowa»ne.

Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz

1 Granice funkcji wielu zmiennych.

ALGEBRA LINIOWA 2. Lista zadań 2003/2004. Opracowanie : dr Teresa Jurlewicz, dr Zbigniew Skoczylas

1 Przypomnienia i denicje, i wyj±cie troch poza nie

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

Zadania przygotowawcze, 3 kolokwium

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

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

Zaawansowane metody numeryczne

Lista nr 1 - Liczby zespolone

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

Opis matematyczny ukªadów liniowych

Numeryczne zadanie wªasne

WBiA Architektura i Urbanistyka. 1. Wykonaj dziaªania na macierzach: Które z iloczynów: A 2 B, AB 2, BA 2, B 2 3, B = 1 2 0

1 Podobieństwo macierzy

Przekształcenia liniowe

Układy równań i równania wyższych rzędów

Wektor. Uporz dkowany ukªad liczb (najcz ±ciej: dwóch - na pªaszczy¹nie, trzech - w przestrzeni 3D).

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

Maªgorzata Murat. Modele matematyczne.

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

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

Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność wektorów, bazy przestrzeni wektorowych

z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej

Legalna ±ci ga z RRI 2015/2016

Algebra liniowa z geometrią

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

Algebra liniowa dla ±miertelników. Piotr Suwara Paweª Siedlecki

Metody dowodzenia twierdze«

Geometria Algebraiczna

Równania różniczkowe liniowe rzędu pierwszego

1. Liczby zespolone i

Wykªad 1. GAL I A. Strojnowski str.1

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych

Transkrypt:

Przeksztaªcenia liniowe Def 1 Przeksztaªceniem liniowym (homomorzmem liniowym) rzeczywistych przestrzeni liniowych U i V nazywamy dowoln funkcj L : U V speªniaj c warunki: 1 L( u + v) = L( u) + L( v) dla dowolnych u, v U; 2 L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R Uwaga 1 Warunki 1, 2 mo»na zast pi jednym warunkiem: dla dowolnych u, v U i a, b R L(a u + b v) = al( u) + bl( v) Twierdzenie 1 Przeksztaªcenie liniowe L : U V jest okre±lone jednoznacznie przez podanie obrazów wektorów dowolnej bazy przestrzeni U Przykªady z R 2 Uwaga 2 W dowolnym przeksztaªceniu liniowych wektor zerowy przechodzi w wektor zerowy Symetrie wzgl dem osi ukªadu wspóªrz dnych Symetria wzgl dem pocz tku ukªadu wspóªrz dnych Symetria wzgl dem prostej y = x Jednokªadno± o ±rodku w pocz tku ukªadu wspóªrz dnych i skali k Obrót wokóª pocz tku ukªadu wspóªrz dnych o dowolny k t α Rzuty prostok tne na Ox i Oy Powinowactwo o osi Ox, kierunku Oy i skali k [x, y [x, ky Przesuni cie o wektor [a, b nie jest przeksztaªceniem linowym Macierz przeksztaªcenia liniowego Def 2 Niech B U = { u 1, u 2,, u n } i B V = { v 1, v 2,, v m } b d bazami przestrzeni linowych U i V Macierz przeksztaªcenia liniowego L : U V w bazach B U i B V nazywamy macierz A m n, której kolejnymi kolumnami s wspóªrz dne w bazie B V wektorów L( u 1 ), L( u 2 ),, L( u n ) (czyli obrazów kolejnych wektorów bazy B U ) 1

Uwaga 3 Najcz ±ciej za B U i B V przyjmujemy bazy kanoniczne przestrzeni R n i R m Gdy mówimy o macierzy przeksztaªcenia liniowego nie wskazuj c baz zawsze mamy na my±li bazy kanoniczne Uwaga 4 Dla dowolnej macierzy A = A m n istnieje przeksztaªcenie liniowe L : R n R m o macierzy A w bazach kanonicznych (lub dowolnych innych bazach) Twierdzenie 2 (O postaci przeksztaªcenia liniowego) Niech A = A m n b dzie macierz przeksztaªcenia liniowego L : U V w bazach B U, B V i niech x 1 y 1 x 2 y 2 X = i Y = x n y m b d odpowiednio macierzami wspóªrz dnych wektorów u i L( u) w tych bazach Wówczas Y = AX Uwaga 5 Skªadaniu przeksztaªce«liniowych odpowiada mno»enie ich macierzy Dokªadniej je±li A jest macierz przeksztaªcenia L : R n R m i B jest macierz przeksztaªcenia K : R m R k, to B A jest macierz zªo»enia K L : R n R k Przykªady macierzy przeksztaªce«liniowych przestrzeni R 2 [ [ 1 0 1 0 Symetrie wzgl dem osi Ox i Oy: i 0 1 0 1 [ 1 0 Symetria wzgl dem (0, 0): J = 0 1 [ k 0 Jednokªadno± o ±rodku (0, 0) i skali k: ; 0 k Powinowactwo o osi Ox, kierunku Oy i skali k: Symetria wzgl dem prostej y = x: [ 0 1 1 0 ; [ 1 0 0 k Obrót o k t α wokóª pocz tku ukªadu wspóªrz dnych: Rzuty prostok tne na osie Ox i Oy [ 1 0 0 0 i [ 0 0 0 1 ; [ cos α sin α sin α cos α 2

J dro i obraz przeksztaªcenia liniowego Def 3 J drem przeksztaªcenia liniowego L : U V nazywamy zbiór KerL okre±lony wzorem: KerL = { u U : L( u) = 0} Def 4 Obrazem przeksztaªcenia liniowego L : U V nazywamy zbiór ImL okre±lony wzorem: ImL = {L( u) : u U}, czyli zbiór takich wektorów v przestrzeni V, które s obrazami wektorów przestrzeni U w przeksztaªceniu L Twierdzenie 3 1 J dro KerL dowolnego przeksztaªcenia liniowego L : U V jest podprzestrzeni przestrzeni U, a jego obraz ImL podprzestrzeni przestrzeni V 2 Wymiar przestrzeni U jest równy sumie wymiarów j dra i obrazu dowolnego przeksztaªcenia liniowego L przestrzeni U w dowoln przestrze«v dim(u) = dim(kerl) + dim(iml) Uwaga 6 1 J dro przeksztaªcenia liniowego o macierzy A jest rozwi zaniem ukªadu równa«jednorodnych o macierzy A 2 Rz d macierzy A przeksztaªcenia liniowego jest równy wymiarowi jego obrazu Baz obrazu mo»na znale¹ stosuj c metod eliminacji Gaussa do macierzy A T Przykªady J dro obrotu wokóª pocz tku ukªadu wspóªrz dnych o dowolny k t skªada si tylko z wektora zerowego, a jego obrazem jest caªa pªaszczyzna J drem rzutu na Ox w R 2 jest Oy, czyli lin{[0, 1}, a obrazem Ox, czyli lin{[1, 0} Dla przeksztaªcenia L : R 3 R 3 ; [x, y, z [x, y, 0 KerL = lin{[0, 0, 1}, ImL = lin{[1, 0, 0, [0, 1, 0} Jest to rzut na pªaszczyzn xoy w kierunku Oz Wyznaczy j dra i obrazy przeksztaªce«: 1 L : R 3 R; [x, y, z x y + z; 2 L : R 3 R 3 ; [x, y, z [x + y 2z, 2x + 3y + z, x 7z; 3 L : R 2 R 3 ; [x, y [x + y, 2x y, y; 3

Izomorzmy liniowe Def 5 Wzajemnie jednoznaczne przeksztaªcenie L : U V nazywamy izomorzmem Przestrzenie liniowe U i V nazywamy izomorcznymi, gdy istnieje izomorzm L : U V Wn 1 Je±li L : U V jest izomorzmem, to 1 KerL = { 0}, gdzie 0 jest wektorem zerowym przestrzeni U; 2 ImL = V ; 3 dim U = dim V ; 4 Macierz przeksztaªcenia L jest nieosobliwa Przykªad: 1 Przestrze«liniowa M m n jest izomorczna z przestrzeni wektorow R m n Dziaªania na przeksztaªceniach liniowych Suma przeksztaªce«liniowych liniowych L 1, L 2 : U V okre±lona wzorem (L 1 + L 2 )( u) := L 1 ( u) + L 2 ( u) dla U U jest przeksztaªceniem liniowym Iloczyn przeksztaªcenia liniowego przez liczb okre±lony wzorem (al)( u) := al( u) dla U U jest przeksztaªceniem liniowym Zbiór wszystkich przeksztaªce«liniowych L : U V z dziaªaniami dodawania przeksztaªce«i mno»enia ich przez liczby jest przestrzeni liniow Oznaczamy j L(U, V ) Je»eli dim U = n i dim V = m, to przestrze«l(u, V ) jest izomorczna z przestrzeni M m n Endomorzmy i automorzmy liniowe Def 6 1 Dowolne przeksztaªcenie liniowe L : V V przestrzeni liniowej w siebie nazywamy endomorzmem 2 Dowolny endomorzm, który jest izomorzmem (czyli przeksztaªceniem wzajemnie jednoznacznym) nazywamy automorzmem liniowym Wn 2 Macierz endomorzmu przestrzeni R n jest macierz kwadratow stopnia n 4

Wn 3 Macierz dowolnego automorzmu liniowego L : R n R n jest nieosobliwa, KerL = { 0}, dim(iml) = n Uwaga 7 Izomorzmy grup, pier±cieni, ciaª okre±la si analogicznie jak izomor- zmy przestrzeni liniowych jako przeksztaªcenia wzajemnie jednoznaczne, które zachowuj dziaªania tych struktur Uwaga 8 Zbiór wszystkich endomorzmów liniowych z dziaªaniem dodawania przeksztaªce«i ich skªadania jest przykªadem nieprzemiennego pier±cienia Dla przestrzeni R n pier±cie«ten jest izomorczny z pier±cieniem macierzy kwadratowych stopnia n z dziaªaniami dodawania i mno»enia macierzy Uwaga 9 Automorzmy dowolnej przestrzeni liniowej z dziaªaniem skªadania przeksztaªce«s przykªadem grupy nieprzemiennej Dla przestrzeni R n grupa ta jest izomorczna z grup wszystkich macierzy nieosobliwych stopnia n Oznaczamy j GL(n, R) Podprzestrzenie niezmiennicze ednomorzmów Def 7 1 Podprzestrze«W przestrzeni V nazywamy podprzestrzeni niezmiennicz endomorzmu L przestrzeni V, gdy L(W ) W 2 Liczb λ nazywamy warto±ci wªasn endomorzmu L, gdy istnieje niezerowy wektor v V taki,»e L( v) = λ v 3 Ka»dy niezerowy wektor v speªniaj cy powy»sz równo± nazywamy wektorem wªasnym odpowiadaj cym warto±ci wªasnej λ Przykªady 1 Rzut na Ox ma dwie warto±ci wªasne λ 1 = 1 i λ 2 = 0 Warto±ci wªasnej λ 1 odpowiadaj wektory wªasne z lin{[1, 0}, a warto±ci wªasnej λ 2 wektory z lin{[0, 1} 2 Symetria wzgl dem Ox ma warto±ci wªasne 1, 1 Warto±ci wªasnej 1 odpowiadaj wektory wªasne z lin{[1, 0}, a warto±ci wªasnej 1 wektory z lin{[0, 1} 3 Symetria wzgl dem prostej y = x ma te same warto±ci wªasne, co symetria wzgl dem Ox, ale odpowiadaj im wektory wªasne [1, 1 i [1, 1 4 Powinowactwo o osi Ox, kierunku Oy i skali k ma warto±ci wªasne 1 i k Odpowiadaj im wektory wªasne [1, 0 i [0, 1 5 Jednokªadno± o skali k ma podwójn warto± wªasn k Ka»dy niezerowy wektor pªaszczyzny R 2 jest jej wektorem wªasnym 5

6 Obrót o k t miary α π nie ma warto±ci i wektorów wªasnych 7 Rzut na xoy w kierunku Oz ma podwójn warto± wªasn 1 i warto± wªasn 0 Twierdzenie 4 1 Zbiór wszystkich wektorów wªasnych endomorzmu L odpowiadaj cych ustalonej warto±ci wªasnej λ jest podprzestrzeni niezmiennicz W λ := { v V : L( v) = λ v} 2 W λ = Ker(L λi), gdzie I jest przeksztaªceniem identyczno±ciowym przestrzeni V 3 Je±li A jest macierz endomorzmu L, to λ jest jego warto±ci wªasn wtedy i tylko wtedy, gdy det(a λi) = 0; 4 Podprzestrze«wektorów wªasnych odpowiadaj cych warto±ci wªasnej λ jest rozwi zaniem jednorodnego ukªadu równa«o macierzy A λi Def 8 Wielomian w(λ) = det(a λi) nazywamy wielomianem charakterystycznym endomorzmu L, równanie det(a λi) = 0 jego równaniem charakterystycznym Uwaga 10 Poj cia równania charakterystycznego oraz warto±ci i wektorów wªasnych przenosimy z endomorzmów na macierze Równanie det(a λi) = 0 nazywamy równaniem charakterystycznym macierzy A Pierwiastki równania charakterystycznego macierzy A nazywamy jej warto±ciami wªasnymi x 1 x 2 Dowolny niezerowy wektor X = speªniaj cy równanie AX = λx nazywamy wektorem wªasnym odpowiadaj cym warto±ci wªasnej λ Twierdzenie 5 1 Wektory wªasne odpowiadaj ce ró»nym warto±ciom wªasnym s liniowo niezale»ne 2 Je»eli endomorzm liniowy L : R n R n ma n ró»nych warto±ci wªasnych, to odpowiadaj ce im wektory wªasne tworz baz przestrzeni R n x n 6

3 Macierz endomorzmu liniowego w bazie jej wektorów wªasnych ma posta diagonaln : λ 1 0 0 0 λ 2 0 0 0 λ n gdzie λ 1, λ 2,, λ n s warto±ciami wªasnymi, którym odpowiadaj kolejne wektory bazy wektorów wªasnych Przykªady 1 Wyznaczy warto±ci wªasne i odpowiadaj ce im podprzestrzenie wektorów wªasnych podanych endomorzmów: a) L : R 2 R 2 ; [x, y [x + y, y Przeksztaªcenie to nazywamy ±ci ciem o osi Ox b) L : R 3 R 3 ; [x, y, z [2x + 3y + z, y + z, 2z 2 Wyznaczy warto±ci i wektory wªasne podanych macierzy: a) 4 2 3 0 1 1 ; 0 0 1 1 2 3 b) 1 2 3 1 2 3 7