ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 06.04.2021

Просмотров: 987

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

10

Изоморфизмы. Координатные изображения

76

Пример.

Рассмотрим линейное пространство

R

n

[

x

]

многочленов от

переменной

x

степени не выше

n

. Размерность этого пространства рав-

на

n

+ 1

, базис в нем можно выбрать, например, такой:

1

, x, x

2

, . . . , x

n

.

Многочлену

a

0

+

a

1

x

+

. . .

+

a

n

x

n

в этом базисе соответствует координатный столбец

(

a

0

a

1

. . . a

n

)

T

.

Пусть теперь даны два линейных пространства:

E

с базисом

e

=

(

e

1

, . . . , e

n

)

и

F

с базисом

f

= (

f

1

, . . . , f

m

)

. Пусть

K

e

и

K

f

— соответ-

ствующие координатные изоморфизмы. Рассмотрим линейный оператор

A

:

E

F

. Отображение

A

ef

=

K

f

◦ A ◦

(

K

e

)

1

,

сопоставляющее координатному столбцу

(

x

1

. . . x

n

)

T

вектора

x

E

ко-

ординатный столбец

(

y

1

. . . y

m

)

T

вектора

A

x

F

, действует из

R

n

в

R

m

и является линейным оператором как композиция линейных операто-
ров (см. задачу 7.3). Вспомним теперь (задача 7.2), что любой линейный
оператор

R

n

R

m

есть оператор умножения на матрицу. Эту матрицу

для оператора

A

ef

традиционно обозначим

A

ef

. Действие оператора

A

ef

можно изобразить следующей диаграммой:

E

A

−→

F

(

K

e

)

1

K

f

R

n

A

ef

−→

R

m

Можно пройти от

R

n

к

R

m

последовательно по стрелкам

(

K

e

)

1

,

A

,

K

f

, а можно — по единственной стрелке

A

ef

: результат в том и другом

случае будет одинаковым (имеется в виду равенство

A

ef

=

K

f

◦ A ◦

(

K

e

)

1

). Картинки со стрелками, обладающие подобными свойствами,

называются в алгебре

коммутативными диаграммами

.

Обратимся теперь к матрице

A

ef

и выясним, откуда берутся ее эле-

менты. Обозначим их через

a

ij

, i

= 1

, . . . , m, j

= 1

, . . . , n

. Заметим, что

a

11

. . .

a

1

n

a

21

. . .

a

2

n

..

.

..

.

..

.

a

m

1

. . .

a

mn

1
0

..

.

0

=

a

11

a

21

..

.

a

m

1

,

. . . ,

a

11

. . .

a

1

n

a

21

. . .

a

2

n

..

.

..

.

..

.

a

m

1

. . .

a

mn

0
0

..

.

1

=

a

1

n

a

2

n

..

.

a

mn

,


background image

10

Изоморфизмы. Координатные изображения

77

то есть при умножении матрицы

A

ef

на

k

-й вектор стандартного базиса

в

R

n

получается

k

-й столбец матрицы

A

ef

. Но

k

-й вектор стандартного

базиса в

R

n

есть координатное изображение вектора

e

k

(

k

-го вектора

базиса пространства

E

), а

a

1

k

, a

2

k

, . . . , a

mk

— это координаты вектора

A

e

k

в базисе

f

.

Итак:

k

-й столбец матрицы

A

ef

линейного оператора

A

:

E

F

— это коор-

динатное представление вектора

A

e

k

в базисе

f

.

Пример.

Известно, что дифференцирование функций обладает свой-

ствами аддитивности и однородности:

(

f

+

g

)

=

f

+

g

,

(

λf

)

=

λf

.

Поэтому отображение

D

:

R

3

[

x

]

R

2

[

x

]

,

D

p

=

p

, является линейным

оператором. Вычислим матрицу этого оператора относительно базисов

(

p

1

= 1

, p

2

=

x, p

3

=

x

2

, p

4

=

x

3

)

в

R

3

[

x

]

и

(

p

1

, p

2

, p

3

)

в

R

2

[

x

]

. Выпишем

координаты в базисе

(

p

1

, p

2

, p

3

)

векторов

D

p

k

, k

= 1

,

2

,

3

,

4 :

D

p

1

= 1

= 0

0
0
0

,

D

p

2

=

x

= 1

1
0
0

,

D

p

3

= (

x

2

)

= 2

x

0
2
0

,

D

p

4

= (

x

3

)

= 3

x

2

0
0
3

.

Следовательно, матрица оператора дифференцирования в указанных
базисах такова:

0 1 0 0
0 0 2 0
0 0 0 3

.

Часто встречается следующий частный случай: оператор

A

отобра-

жает пространство

E

в себя. Координатное представление оператора

A

тогда задается формулой

K

e

◦ A ◦

(

K

e

)

1

(естественно, что в

E

выбирается единственный базис

e

). Матрицу опе-

ратора

A

в базисе

e

будем обозначать

A

e

.

Контрольное упражнение 10.6.

Рассмотреть дифференцирование

как оператор

D

:

R

4

[

x

]

R

4

[

x

]

и построить его матрицу в базисе

(1

, x, x

2

, x

3

, x

4

)

.


background image

10

Изоморфизмы. Координатные изображения

78

10.4

Матрица перехода

Если в пространстве

E

выбрать два базиса:

e

= (

e

1

, . . . , e

n

)

и

e

e

=

(

e

e

1

, . . . ,

e

e

n

)

, то каждый вектор

x

получит разные координаты в базисах

e

и

e

e

, и будут определены два координатных отображения

K

e

и

K

e

e

:

E

A

AAU

R

n

R

n

K

e

K

e

e

Отображение

K

e

e

K

1

e

:

R

n

R

n

, которое сопоставляет координатам

вектора

x

в базисе

e

координаты этого же вектора в базисе

e

e

, называется

отображением перехода

от базиса

e

к базису

e

e

. Матрица оператора

K

e

e

K

1

e

называется

матрицей перехода

. Мы будем обозначать ее

T

e

e

e

.

Итак, если

ξ

— столбец координат вектора

x

в базисе

e

, а

e

ξ

— столбец

координат вектора

x

в базисе

e

e

, то

e

ξ

=

T

e

e

e

ξ.

(32)

Контрольное упражнение 10.7.

Элементы

k

-го столбца матрицы

перехода

T

e

e

e

суть координаты вектора

e

k

в базисе

e

e

.

Контрольное упражнение 10.8.

T

e

e

e

= (

T

e

e

e

)

1

.

Пример.

Рассмотрим два базиса в пространстве

R

2

:

e

= (

e

1

, e

2

)

,

e

1

=

1
0

, e

2

=

0
1

;

f

= (

f

1

, f

2

)

,

f

1

=

1
1

, f

2

=

1

1

.

Поскольку векторы базиса

f

заданы своими координатами в базисе

e

,

матрица

T

f

e

выписывается сразу:

T

f

e

=

1

1

1

1

.

Матрицу

T

e

f

можно вычислить либо найдя

(

T

f

e

)

1

, либо разло-

жив векторы

e

1

, e

2

по базису

f

:

T

e

f

=

1

/

2

1

/

2

1

/

2

1

/

2

.

Матрица линейного оператора

A

:

E

E

при переходе от базиса

e

к

базису

e

e

меняется следующим образом:

A

e

e

=

T

e

e

e

A

e

T

e

e

e

.

(33)


background image

10

Изоморфизмы. Координатные изображения

79

Если матрицу

T

e

e

e

обозначить просто через

T

, то последнюю формулу

можно переписать так:

A

e

e

=

T A

e

T

1

.

А вот соответствующая коммутативная диаграмма:

R

n

R

n

R

n

R

n

E

E

-

A

-

A

e

@

@

@

I

K

e

 

K

1

e

K

1

e

e

@

@

@

R

K

e

e

-

A

e

e

6

T

e

e

e

?

T

e

e

e


background image

11

Ранг линейного оператора

80

11

Ранг линейного оператора

Университет развивает все способности,
в том числе – глупость.

А.П.Чехов.

11.1

Определение ранга. Теорема о ранге

Рангом

линейного оператора

A

:

E

F

называется число

dim Im

A

.

Ранг оператора

A

обозначается

rk

A

.

Теорема 11.1

(о ранге)

.

Пусть

A

:

E

F

— линейный оператор.

Тогда

dim Ker

A

=

dim E

rk

A

,

и любое подпространство

e

E

E

, дополняющее

Ker

A

в

E

:

e

E

Ker

A

=

E,

изоморфно отображается оператором

A

на

Im

A

.

Доказательство.

Пусть

e

E

— произвольное дополнительное к

Ker

A

подпространство в

E

. Покажем, что оператор

A

изоморфно ( = взаимно

однозначно) отображает

e

E

на

Im

A

.

Сначала проверим инъективность. Если

v

1

, v

2

e

E

, и

A

v

1

=

A

v

2

, то

A

(

v

1

v

2

) =

θ

v

1

v

2

(

e

E

Ker

A

)

v

1

v

2

=

θ.

Теперь докажем, что у каждого вектора

y

Im

A

есть прообраз в

e

E

. Пусть

x

E

— такой вектор, что

A

x

=

y

. Поскольку

E

=

e

E

Ker

A

,

вектор

x

представляется в виде

x

=

u

+

v

, где

u

Ker

A

,

v

e

E

. Но

тогда

A

v

=

A

(

x

u

) =

A

x

− A

u

=

y

θ

=

y.

Утверждение об изоморфном действии оператора

A

из

e

E

на

Im

A

доказано. Следовательно,

dim

e

E

=

dim Im

A

=

rk

A

,

и, по формуле размерности прямой суммы (задача 9.2),

dim Ker

A

+

rk

A

=

dim E,

что и требовалось доказать.

Покажем теперь, что неспроста одно и то же слово “ранг” употреб-

ляется в понятиях “ранг матрицы” и “ранг линейного оператора”. Сле-
дуя обозначениям теоремы о ранге, выберем в подпространстве

e

E

базис

(

e

1

, . . . , e

r

)

, а в

Ker

A

— базис

(

e

r

+1

, . . . , e

n

)

.