Ядро и образ линейного оператора.
Ядро и образ линейного оператора.
Определение. Множество называется ядром линейного оператора и обозначается kerA
Определение. Множество векторов , являющихся значениями этого оператора называется образом линейного оператора и обозначается imA
Размерность образа линейного оператора называется рангом , а размерность ядра- дефектом линейного оператора .
Теорема. Ядро линейного оператора A переводимого L→ является подпространством в L, а его образ подпространством .
Теорема: «О размерности ядра и образа».
Если L – конечномерное пространство, то dim ker A+ dim im A= dimLZ
Матрица линейного оператора.
Рассмотрим линейный оператор A из пространства , где – линейные векторные пространства размерности n и m над общим полем P.
Фиксируем какой-нибудь базис, в пространстве и базис
В силу линейности оператора A:
, поэтому A полностью определяется своим действием над базисными векторами .
Разложим образы базисных векторов по базису пространства образа, т.е. базисные векторы пространства по базису
где j=1, (от 1 до n)
⇒ равенство в матричной форме:
Матрица возникшая справа, называется матрицей линейного оператора А в паре базисов и
Матрица, составленная из координатных столбцов векторов ,называется матрицей линейного оператора.
Пример: Пусть A: L→ – оператор дифференцирования на пространстве многочленов степени < или =2.
Рассмотрим 2 базиса:
,
,
Очевидно: A(1+t) = 1
A(t-1) = -1
A( =2t
Поэтому в паре базисов и матрица линейного оператора имеет вид:
Какой будет матрица того же оператора, если L’=L и выбрать базис
Теорема. Пусть - линейный оператор. Тогда столбец y координат вектора в данном базисе линейного пространства L равен произведению матрицы Аэтого оператора на столбец x координат вектораxв том же базисе.
Переход к другим базисам.
Пусть - матрица оператора A. Найдем матрицу , того же оператора к другой паре базисов. Рассмотрим равенства:
Согласно определению матрицы и находим:
Найдем матрицы перехода:
⇒x=Sz
y=Tu (2)
⇒
⇒
(
⇒
Напомним определение эквивалентных матриц (A и B называются эквивалентными, если B=P*A*Q, для P и Q – какие-то невырожденные матрицы.
Утверждение: - матрицы эквиваленты в том, и только в том случае, когда они являются матрицами одного и того же линейного оператора в каких то парах базиса.
Для того, чтобы матрицы одинаковых размеров были матрицами одного и того же линейного оператора, необходимо и достаточно, чтобы они имели одинаковый ранг.
Обратный оператор.
Оператор A из L→ называется обратным, если существует оператор B: →L, такой что A(B(y))=y, ∀y ∈ ; B(A(x))=x, ∀x∈L, при этом B называется обратным оператором для A.
Если линейный оператор обратим, то обратный оператор так же линейный.
Теорема. Пусть A:L→ , линейный оператор, а L и – конечномерные пространства одинаковой размерности, то А является обратимым оператором, тогда и только тогда, когда ядро оператора А состоит из нулевого вектора: kerA ={0}
Замечание. Если линейный оператор A: L→ , обратим, то обязательно множество является образом оператора А = imA
Замечание. В тоже время условие , равное образу А ( = imA) не всегда говорят о том, что оператор А обратим.
Если не вырожденный линейный оператор А пространства L в некотором базисе задается матрицей А (так же не вырождена), то обратный оператор задается в этом же базисе матрицей .
Ортогональные матрицы.
Пусть имеется евклидово n-мерное пространство .
Определение. Матрица ортонормированной системы векторов называется ортогональной. Для таких ортонормированных векторов имеем
Единичные матрицы ортогональны. Например, ортогональными являются следующие единичные матрицы:
.
Теорема. Для того чтобы матрица А была ортогональной, необходимо и достаточно, чтобы выполнялось равенство .
□ Если обозначить , то элементы этой матрицы будут равны
элементы транспонированной матрицы. Но это означает, что или . И обратно, если , имеем равенство
Что означает ортогональность матрицы А. ■
Следствия.
1. Модуль определителя ортогональной матрицы равен1.
2. Ортогональная матрица – невырожденная.
3. Произведение двух ортогональных матриц – ортогональная матрица.
4. Необходимым и достаточным условием ортогональности матрицы А является .
5. При транспонировании ортогональной матрицы получается ортогональная матрица.
6. Матрица, обратная ортогональной, тоже ортогональна.
Но сумма ортогональных матриц не является ортогональной.
Теорема. Матрица перехода от одного ортонормированного базиса к другому является ортогональной.
Определение. Ортогональный оператор – это оператор евклидова пространства, матрица которого ортогональна в некотором ортонормированном базисе.
Теорема. Линейный оператор евклидова пространства является ортогональным тогда и только тогда, когда оно переводит ортонормированный базис в ортонормированный.
□ По предыдущей теореме матрица перехода от одного ортонормированного базиса к другому является ортогональной, следовательно, линейный оператор, соответствующий данной матрицы, ортогонален. И обратно, если имеется линейный оператор в некотором ортонормированном базисе с ортогональной матрицей, то из ортогональности следует, что
Где каждый из векторов второго базиса равен ( ), коэффициенты этого разложения составляют k-ый столбец ортогональной матрицы перехода. Отсюда следует ортонормированность базиса . ■
Известно, что ортогональный оператор не меняет скалярного произведения векторов (следует из выражения скалярного произведения через координаты векторов в ортонормированном базисе), а следовательно, не меняется норма вектора и угол между двумя векторами.
Ядро и образ линейного оператора.
Определение. Множество называется ядром линейного оператора и обозначается kerA
Определение. Множество векторов , являющихся значениями этого оператора называется образом линейного оператора и обозначается imA
Размерность образа линейного оператора называется рангом , а размерность ядра- дефектом линейного оператора .
Теорема. Ядро линейного оператора A переводимого L→ является подпространством в L, а его образ подпространством .
Теорема: «О размерности ядра и образа».
Если L – конечномерное пространство, то dim ker A+ dim im A= dimLZ