16.7. Nollrum, värderum och dimensionssatsen

Relevanta dokument
16.7. Nollrum, värderum och dimensionssatsen

Vektorgeometri för gymnasister

SF1624 Algebra och geometri

17. Övningar ÖVNINGAR Låt F och G vara avbildningar på rummet, som i basen e = {e 1,e 2,e 3 } ges av. x 1 x 2 2x 2 + 3x 3 2x 1 x 3

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna

16. Linjära avbildningar

10.4. Linjära höljet LINJÄRA RUM

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

Övningar. c) Om någon vektor i R n kan skrivas som linjär kombination av v 1,..., v m på precis ett sätt så. m = n.

Vektorgeometri för gymnasister

19. Spektralsatsen Spektralsatsen SPEKTRALSATSEN

Övningar. MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Avd. Matematik. Linjär algebra 2. Senast korrigerad:

16. Linjära avbildningar

UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Styf. Exempeltenta med lösningar Programmen EI, IT, K, X Linjär algebra juni 2004

Provräkning 3, Linjär Algebra, vt 2016.

Vektorgeometri för gymnasister

Vektorgeometri för gymnasister

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

A = x

. b. x + 2 y 3 z = 1 3 x y + 2 z = a x 5 y + 8 z = 1 lösning?

DEL I. Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 17 april 2010 kl

Linjär Algebra, Föreläsning 9

Chalmers tekniska högskola Datum: kl Telefonvakt: Linnea Hietala MVE480 Linjär algebra S

Inför tentamen i Linjär algebra TNA002.

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 3

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) ,

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

Lösningar till utvalda uppgifter i kapitel 8

där β R. Bestäm de värden på β för vilka operatorn är diagonaliserbar. Ange även för respektive av dessa värden en bas av egenvektorer till F.

Linjära avbildningar. Låt R n vara mängden av alla vektorer med n komponenter, d.v.s. x 1 x 2. x = R n = x n

KTH, Matematik. Övningar till Kapitel , 6.6 och Matrisframställningen A γ av en rotation R γ : R 2 R 2 med vinkeln γ är

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

Frågorna 1 till 6 ska svaras med ett kryss för varje korrekt påstående. Varje uppgift ger 1 poäng. Använd bifogat formulär för dessa 6 frågor.

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Torsdag, 9 juni 2016

1 Ortogonalitet. 1.1 Skalär produkt. Man kan tala om vinkel mellan vektorer.

Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, den 12 mars 2013 kl

Tentamen i ETE305 Linjär algebra , 8 13.

November 24, Egenvärde och egenvektor. (en likformig expansion med faktor 2) (en rotation 30 grader moturs)

Vektorgeometri för gymnasister

LÖSNINGAR LINJÄR ALGEBRA LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIK

Exempel :: Spegling i godtycklig linje.

8. Euklidiska rum 94 8 EUKLIDISKA RUM

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

0 Allmänt. Följande delar behöver man kunna utöver avsnitten som beskrivs senare i dokumentet.

Exempel :: Spegling i godtycklig linje.

LINJÄRA AVBILDNINGAR

1 som går genom punkten (1, 3) och är parallell med vektorn.

1. Inledning. x y z. u = xe 1 + ye 2 + ze 3 = e

1 Linjära ekvationssystem. 2 Vektorer

Veckoblad 4, Linjär algebra IT, VT2010

LYCKA TILL! kl 8 13

Stöd inför omtentamen i Linjär algebra TNA002.

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A. (1 p) (c) Bestäm avståndet mellan A och linjen l.

Linjär Algebra, Föreläsning 2

November 17, 2015 (1) en enda lsg. Obs det A = 1 0. (2) k-parameter lsg. Obs det A = 0. k-kolonner efter sista ledande ettan

14. Minsta kvadratmetoden

Facit/lösningsförslag

Linjär algebra I, vt 12 Vecko PM läsvecka 4

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) ,

Veckoblad 3, Linjär algebra IT, VT2010

Hemuppgift 1, SF1861 Optimeringslära, VT 2016

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) , 8 13.

LÖSNINGAR TILL LINJÄR ALGEBRA kl LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIK

Vektorgeometri för gymnasister

Egenvärden och egenvektorer

Vektorer. Kapitel 1. Vektorbegreppet. 1.1 Låt u=(4,0, 1,3) och v=(2,1,4, 2). Beräkna vektorn 2u 3v.

Detta cosinusvärde för vinklar i [0, π] motsvarar α = π 4.

LÖSNINGAR TILL LINJÄR ALGEBRA kl 8 13 LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIK. 1. Volymen med tecken ges av determinanten.

SF1624 Algebra och geometri

1. (a) (1p) Undersök om de tre vektorerna nedan är linjärt oberoende i vektorrummet

Lösningsförslag till skrivningen i Vektorgeometri (MAA702) måndagen den 30 maj 2005

Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 9 juni 2011 kl

{ 1, om i = j, e i e j = 0, om i j.

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag med bedömningskriterier till kontrollskrivning 2 Fredagen den 28 januari, 2011

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

Hemuppgift 1, SF1861 Optimeringslära för T

SF1624 Algebra och geometri Tentamen med lösningsförslag onsdag, 11 januari 2017

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) ,

Prov i matematik F2, X2, ES3, KandFys2, Lärare, Frist, W2, KandMat1, Q2 LINJÄR ALGEBRA II

kvivalenta. Ange rangen för A samt en bas för kolonnrummet för A. och U =

DEL I. Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604 för D, den 5 juni 2010 kl

SF1624 Algebra och geometri Bedömningskriterier till tentamen Fredagen den 22 oktober, 2010

Vektorgeometri för gymnasister

Algebraiska egenskaper hos R n i)u + v = v + U

Modul 1: Komplexa tal och Polynomekvationer

ax + y + 4z = a x + y + (a 1)z = 1. 2x + 2y + az = 2 Ange dessutom samtliga lösningar då det finns oändligt många.

1 De fyra fundamentala underrummen till en matris

n = v 1 v 2 = (4, 4, 2). 4 ( 1) + 4 ( 1) 2 ( 1) + d = 0 d = t = 4 + 2s 5 t = 6 + 4s 1 + t = 4 s

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Svar till tentan. Del A. Prov i matematik Linj. alg. o geom

A = (3 p) (b) Bestäm alla lösningar till Ax = [ 5 3 ] T.. (3 p)

Lösningsförslag till skrivningen i Vektorgeometri (MAA702) Måndagen den 13 juni 2005

29 november, 2016, Föreläsning 21. Ortonormala baser (ON-baser) Gram-Schmidt s ortogonaliseringsprocess

! &'! # %&'$# ! # '! &!! #

2x + y + 3z = 1 x 2y z = 2 x + y + 2z = 1

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till modelltentamen DEL A

Dagens ämnen. Linjära ekvationssystem: Successiv elimination Vektorer Definitionen Grundläggande räkneoperationer Bas och koordinater Ortsvektorer

SF1624 Algebra och geometri

Transkript:

86 6 LINJÄRA AVBILDNINGAR 6.7. Nollrum, värderum och dimensionssatsen Definition 6.36. Låt F : V W vara en linjär avbildning.. Nollrummet till F definierar vi som mängden av alla u V som avbildas på nollvektorn, dvs F (u) = 0. Nollrummet betecknas med N(F ). 2. Värderummet till F definierar vi som mängden av alla bilder v W,dvs v = F (u) för något u V.Värderummet betecknas med V (F ). Exempel 6.37. a) I Exempel 6.4 hade vi en ortogonal projektion P : R 3 R 3 på planet W : 2x y 2z = 0. Vi såg då att inga andra vektorer än dem som är parallella med normalen, dvs λn, avbildades på nollvektorn, dvs P (λn) = λp (n) = 0. Alltså är N(P )={λn; λ R} =[n] och dimn(p )=. Vidare gäller att eftersom alla projektioner ligger i planet W,så är V (P )={v = P (u) : u R 3 } =mängden av all bilder under P = W. Vi ser också att dim V (P )=dimw = 2. b) I Exempel 6.7 hade vi en spegling S : R 3 R 3 i planet W.Idethär fallet fanns det inga vektorer som avbildades på nollvektorn. Självklart avbildas alltid nollvektorn på sig själv. Alltså är N(S) ={0} och dim N(S) =0. Eftersom varje vektor i rummet v är en spegelbild av något u, dvsv = S(u), för något u, så gäller att V (S) =R 3 och dim V (S) =3. c) I Exempel 6.28 hade vi rotation R moturs en vinkel θ kring en axel parallell med e 3. Eftersom ingen annan vektor än nollvektorn vrids på nollvektorn, så har vi att N(R) ={0} och dim N(R) =0. Vidare, eftersom varje vektor v bild irummetär en vektor v urbild vriden moturs vinkeln θ, så kan urbilden v urbild fås genom att vrida v bild vinkelen θ medurs. Alltså följer att V (R) =R 3 och dim V (R) =3.

6.7 Nollrum, värderum och dimensionssatsen 87 Exempel 6.38. Låt {e, e 2, e 3 } vara en ON-bas i rummet och låt F vara en linjär avbildning med avbildningsmatrisen A = 0. Visa att vektorn. u =2e e 2 e 3 N(F ). 2. v =2e e 2 +2e 3 V (F ). Lösning:. Vektorn u = e(2,, ) t N(F ), ty F (u) =F (e(2,, ) t )=e Alltså, vektorn u ligger i N(F ). 0 2 = 0. 2. Bilden v = e(2,, 2) t V (F ) om det finns en urbild u = ex, sådan att Nu gäller det att F (u) =v eax = e(2,, 2) t F (u) =v. 2 0 2 X = 3 0, dvs u = e(3,, 0) t. Detta visar att v V (F ).

88 6 LINJÄRA AVBILDNINGAR Exempel 6.39. Låt avbildningen F och matrisen A vara som i Exempel 6.38. Vi har sett att vektorn u =2e e 2 e 3 N(F )ochv =2e e 2 +2e 3 V (F ). Frågor som vi ska besvara i det här exemplet är. Finns det fler vektorer än u i N(F )? Kan vi bestämma N(F )? 2. Hur ser V (F ) ut? Vad beskriver det geometriskt och vad är dess dimension? Lösning:. Nollrummet N(F ) består av alla vektorer u = ex som under F avbildas på nollvektorn, dvs Löser vi ekvationssystemet får vi F (u) =0 F (ex) =0 eax = 0 AX = 0. AX = 0 0 0 0 0 X = t Vi ser alltså att N(F )spänns upp av endast vektorn u = e(2,, ) t. Detta betyder att dim N(F ) = och att N(F ) är en rät linje genom origo, se Figur 6.40. 2. Vi har definierat V (F ) som mängden av alla bilder v under F,dvsmängden av alla v för vilka det finns en urbild u, dvs om F (u) =v. Omurbildenär u = ex = x e +x 2 e 2 +x 3 e 3 och bilden är v = ey,sågäller att v = F (u) v = F (x e + x 2 e 2 + x 3 e 3 ) v = x F (e )+x 2 F (e 2 )+x 3 F (e 3 ). (6.) Vi ser att bildvektorn v V (F ) är en linjärkombination av bilden av basvektorerna F (e ), F (e 2 )ochf (e 3 ). Eftersom vektorn v är godtycklig i V (F )följer att V (F )=[F (e ),F(e 2 ),F(e 3 )]. Låt oss undersöka om vektorerna är linjärt beroende eller inte. Det gäller att 0 λ F (e )+λ 2 F (e 2 )+λ 3 F (e 3 )=0 0 0. 0 Lösningen till detta system är således λ =2t, λ 2 = t och λ 3 = t. Vi har alltså 2 2tF (e ) tf (e 2 ) tf (e 3 )=0 F (e )= 2 (F (e 2)+F (e 3 )). Vi ser nu att dim V (F )=2ochunderummetV(F)=[F(e 2 ),F(e 3 )] är ett plan genom origo, se Figur 6.4. En normal till detta plan är t.ex. e e 2 e 3 F (e 2 ) F (e 3 )= =2e 0.. Geometriskt är underrummet V (F )={u R 3 : x x 3 =0}, se Figur 6.42.

6.7 Nollrum, värderum och dimensionssatsen 89 Figur 6.40. e 3 e 2 F(u)=0 e u N(F) = [u] Figur 6.4. F(e 3 ) F(e 2 ) F(e )=(F(e 2 ) + F(e 3 ))/2 Figur 6.42.! % # &'! $ ()'"*"*"( + #! $ #! " # &'! % ()'"*!"*"( + #,'&()-&'! " (.&'! $ (/)0!#2 % 3#4 "!4 % )56#

90 6 LINJÄRA AVBILDNINGAR Vi såg i uttrycket (6.) i exemplet ovan att varje bildvektor i värderummet till en linjär avbildning är en linjärkombination av bilden av basvektorerna. Detta är bl.a. innebörden av nästa sats. Sats 6.43. Antag att F : V W är linjär.. Nollrummet N(F ) är ett underrum av V. 2. Värderummet V (F ) är ett underrum av W. 3. Om V =[e, e 2,...,e n ]såv(f)=[f(e ),F(e 2 ),...,F(e n )]. Bevis:. Låt u, u 2 N(F ) V,dvsF (u )=F (u 2 )=0. Dågäller att och F (u + u 2 )=F (u )+F (u 2 )=0 F (λu )=λf (u )=0, dvs u + u 2 N(F )ochλu N(F ). Därmed är N(F ) är ett underrum i V. 2. Om bilderna v, v 2 V (F ) W,såfinnsdeturbilderu, u 2 V, så att v = F (u ) respektive v 2 = F (u 2 ). Det följer att dvs v + v 2 V (F ) samt att v + v 2 = F (u )+F (u 2 )=F (u + u 2 ), λv = λf (u )=F (λu ), dvs λv har urbilden λu,dvsλv V (F ). Vi har därmed visat att V (F ) är ett underrum i W. 3. Låt u = x e + x 2 e 2 + + x n e n vara en godtycklig vektor i V med bilden v under F, dvs F (u) =v. Dågäller att v = F (u) =F (x e + x 2 e 2 + + x n e n )=x F (e )+x 2 F (e 2 )+ + x n F (e n ), dvs varje v V (F ) är en linjärkombination av mängden {F (e ),...,F(e n )}. Vi har alltså visat att V (F )=[F(e ),F(e 2 ),...,F(e n )].

6.7 Nollrum, värderum och dimensionssatsen 9 Vi har i exemplen ovan också sett att det finns ett samband mellan dim N(F )ochdimv (F ) och nästa sats bekräftar detta. Sats 6.44. Dimensionssatsen: Antag att F : V W är linjär. Då gäller att dim N(F )+dimv (F )=dimv. Bevis: Antag att dim V = n och att {e, e 2,...,e n } är en bas i V. Antag också att dim N(F )=k och att {e, e 2,...,e k } är en bas i N(F ). Vi vill visa att Enligt Sats 6.43, så gäller att Eftersom följer att dim V (F )=dimv dim N(F ). V (F )=[F (e ),F(e 2 ),...,F(e n )]. F (e )=F (e 2 )= = F (e k )=0, V (F )=[F (e k+ ),F(e k+2 ),...,F(e n )]. (6.2) Vi visar nu att mängden i (6.2) som spänner upp V (F ) är linjärt oberoende, ty λ k+ F (e k+ )+λ k+2 F (e k+2 )+ +λ n F (e n )=0 F (λ k+ e k+ +λ k+2 e k+2 + +λ n e n )=0, dvs e k+, e k+2,...,e n N(F ), vilket är en motsägelse. Mängden av (n k) vektorer {F (e k+ ),F(e k+2 ),...,F(e n )} i (6.2) som spänner upp V (F ) är alltså linjärt oberoende. Därmed är dim V (F )=n k =dimv dim N(F ), dvs dim N(F )+dimv (F )=dimv.

92 6 LINJÄRA AVBILDNINGAR Exempel 6.45. Den linjära avbildningen F har i standardbasen matrisen A =. 0 0 Bestäm en bas för underrummen N(F ), V (F )ochn(f ) V (F ). Avgör också om (, 4, 2) t V (F )? Lösning:. Nollrummet N(F ) är alla u = ex som under F avbildas på nollvektorn, dvs Vi löser ekvationssystemet F (u) =0 F (ex) =0 eax = 0 AX = 0. AX = 0 0 0 0 0 0 X = t Alltså spänns N(F ) endast upp av vektorn u = e(,, 0) t,dvsn(f )=[(,, 0) t ] är en rät linje geonm origo med dim N(F ) =. 2. Dimensionssatsen dim N(F )+dimv (F )=dimr 3 ger att dim V (F ) = 2. Eftersom V (F )spänns upp av bilden av basvektorerna, V (F )=[F (e ),F(e 2 ),F(e 3 )] måste en bildvektor bort då den är linjärkombination i de övriga. Det får bli F (e 2 ) som är parallell med F (e ). Alltså har vi att V (F )=[F (e ),F(e 3 )] = [(,, 0) t, (,, ) t ] som är ett plan genom origo. Normalen till V (F ) ges av (,, 0) t (,, ) t =(,, 0) t, så att V (F )=[(,, 0) t, (,, ) t ]={u R 3 : x x 2 =0}. 0. 3. Snittmängden N(F ) V (F ) består av alla vektorer som ligger i både N(F )ochv (F ). Eftersom N(F )=[(,, 0) t ]och(,, 0) t V (F ), så är N(F ) V (F )=[(,, 0) t ]. 4. Vektorn (, 4, 2) t / V (F ) ty den satisfierar inte ekvationen x x 2 = 0.