4.3. Ma Trận Của ánh Xạ Tuyến Tính | Môn - ELEARNING
Có thể bạn quan tâm
- Hướng dẫn tự học
- Bài 1. Ma trận
- 1.1. Các khái niệm về ma trận
- 1.2 Các phép toán trên ma trận
- Test nhanh
- Phần mềm, mô phỏng
- Tài liệu tham khảo
- Bài 2. Định thức
- 2.1. Định nghĩa định thức
- 2.2. Các tính chất của định thức
- 2.3. Cách tính định thức bằng biến đổi sơ cấp
- 2.4. Ma trận nghịch đảo
- 2.5. Hạng của ma trận
- Test nhanh
- Phần mềm, mô phỏng
- Tài liệu tham khảo
- Bài 3: Hệ phương trình tuyến tính
- 3.1. Dạng tổng quát của hệ PTTT
- 3.2. Hệ Cramer
- 3.3. Giải hệ PTTT bằng phương pháp Gauss
- 3.4. Hệ PTTT thuần nhất
- Test nhanh
- Phần mềm mô phỏng
- Tài liệu tham khảo
- Bài 4. Ánh xạ tuyến tính
- 4.1. Kiến thức bổ trợ về không gian véctơ (KGVT)
- 4.2. Định nghĩa ánh xạ tuyến tính
- 4.3. Ma trận của ánh xạ tuyến tính
- 4.4. Hạt nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính
- Test nhanh
- Phần mềm, mô phỏng
- Tài liệu tham khảo
- Bài 5. Giá trị riêng, véc tơ riêng
- 5.1. Giá trị riêng, vector riêng của ma trận
- 5.2. Giá trị riêng, vector riêng của toán tử tuyến tính
- Test nhanh
- Phần mềm mô phỏng
- Tài liệu tham khảo
Cho $V$ là không gian vector $n$ chiều, $W$ là không gian vector $m$ chiều, $B=\{u_1,u_2,\cdots,u_n\}$ là một cơ sở của $V$, $B'=\{v_1,v_2,\cdots,v_m\}$ là một cơ sở của $W$ và $f:V\to W$ xác định bởi $x\mapsto f\left(x\right)$ là ánh xạ tuyến tính.
Vì $x\in V$ và $f(x)\in W$ nên theo tính chất của KGVT thì $x$ luôn biểu thị tuyến tính được qua cơ sở $B$ trong $V$ và $f(x)$ luôn biểu thị tuyến tính được qua cơ sở $B'$ trong $W$.
Giả sử, $x=x_1u_1+x_2u_2+\cdots+x_nu_n$ và $f(x)\mathrm{=}{y_1v}_1\mathrm{+\ }{y_2v}_2\mathrm{+\dots +}{y_mv}_m$
Ta có, ${\left[x\right]}_B=\left[ \begin{array}{c}x_1 \\ \vdots \\ x_n \end{array}\right]$ và ${\left[f(x)\right]}_{B'}=\left[ \begin{array}{c}y_1 \\ \vdots \\ y_m \end{array}\right]$.
Nếu tồn tại ma trận $A\in {\mathcal{M}}_{m\times n}$ sao cho ${A\left[x\right]}_B={\left[f(x)\right]}_{B'}$ với mọi $x\in V$ thì $A$ được gọi là ma trận của ánh xạ tuyến tính $f$ đối với cơ sở $B$ trong $V$ và $B'$ trong $\ W$.
Biểu diễn $f\left(u_j\right),\ j=\overline{1,n}$ theo cơ sở $B'$. Giả sử, $f\left(u_j\right)=t_{1j}v_1+t_{2j}v_2+\cdots +t_{mj}v_m.$$$A=\big[{\left[f\left(u_1\right)\right]}_{B'}\ \ {\left[f\left(u_2\right)\right]}_{B'}\ \cdots {\left[f\left(u_n\right)\right]}_{B'}\big]=\left[ \begin{array}{ccc}t_{11} & \cdots & t_{1n} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ t_{m1} & \cdots & t_{mn} \end{array}\right].$$ |
Trường hợp riêng
Cho ánh xạ tuyến tính $f:\mathbb{R}^n\to \mathbb{R}^m$, $B\mathrm{\ =}\mathrm{\{}e_1\mathrm{,\ }e_2\mathrm{,\dots ,\ }e_n\}$ là cơ sở chính tắc của ${\mathbb{R}}^n$ và $B'\mathrm{\ =}\mathrm{\{}{e'}_1\mathrm{,\ }{e'}_2\mathrm{,\dots ,\ }{e'}_m\}$ là cơ sở chính tắc của $\mathbb{R}^m$.
Khi đó, ma trận của ánh xạ tuyến tính $f$ đối với cơ sở $B$ trong $\mathbb{R}^n$ và $B'$ trong $\mathbb{R}^m$ là $A=\left[f\left(e_1\right)\ \ f\left(e_2\right)\ \cdots f\left(e_n\right)\ \right]$ và được gọi là ma trận chính tắc của ánh xạ $f$.
Tìm ma trận chính tắc của ánh xạ tuyến tính $f:\mathbb{R}^3\to \mathbb{R}^2$ xác định bởi: $f\left(x_1,x_2,x_3\right)=\left({2x}_1-x_2+3x_3,-{2x}_2+x_3\right)$.
Chỉ cần đưa ra cơ sở chính tắc trong $\mathbb{R}^3$ và tìm $f\left(e_j\right),\ j=1,2,3$.$$B\mathrm{\ =}\mathrm{\{}e_1\left(\mathrm{1,0,0}\right)\mathrm{,\ }e_2\left(\mathrm{0,1,0}\right)\mathrm{,\ }e_3\left(\mathrm{0,0,1}\right)\}.$$$$f\left(e_1\right)=\left(2,0\right);\quad f\left(e_2\right)=\left(-1,-2\right);\quad f\left(e_3\right)=\left(3,1\right).$$
Vậy, ma trận chính tắc của $f$ là $\left[ \begin{array}{ccc}2 &-1 & 3 \\0 & -2 & 1 \end{array}\right]$.
Tìm ma trận chính tắc của ánh xạ tuyến tính $f:\mathbb{R}^2\to \mathbb{R}^2$ xác định bởi: $f\left(x_1,x_2\right)=\left(x_1-x_2,5x_1-{2x}_2\right)$.
Cơ sở chính tắc trong $\mathbb{R}^2$ là $B=e_1\left(\mathrm{1,0}\right) ,e_2\left(\mathrm{0,1}\right)\}$
Tiếp theo, tìm $f\left(e_j\right),\ j=1,2$ $$f\left(e_1\right)=\left(1,5\right);\quad f\left(e_2\right)=\left(-1,-2\right).$$ Vậy, ma trận chính tắc của $f$ là $\left[ \begin{array}{cc}1 & -1\\5 & -2 \end{array}\right]$.
Nếu $f:V\to V$ là toán tử tuyến tính trong $V$ thì ta thường chọn $B'\equiv B$.
Ta có, ma trận của $f$ là $A=\Big[{\left[f\left(u_1\right)\right]}_B\ \ {\left[f\left(u_2\right)\right]}_B\ \cdots {\left[f\left(u_n\right)\right]}_B\ \Big]$ và gọi là ma trận của toán tử tuyến tính đối với cơ sở $B$.
Tìm ma trận của toán tử tuyến tính $f:\mathbb{R}^2\to \mathbb{R}^2$ xác định bởi: $f\left(x_1,x_2\right)=\left(x_1-x_2,5x_1-{2x}_2\right)$ đối với cơ sở $B=\{u_1(1,1)\mathrm{,\ }u_2\mathrm{(0,2)}\mathrm{\}}$.
Tìm $f\left(u_j\right),\ j=1,2$.$$f\left(u_1\right)=\left(0,3\right);\quad f\left(u_2\right)=\left(-2,-4\right).$$
Tiếp theo, ta biểu diễn các $f\left(u_j\right)$ trong cơ sở $B$.
Giả sử, $f\left(u_1\right)={c_1u}_1\mathrm{+\ }{c_2u}_2$, ta có $(c_1,c_1+2c_2)=\left(0,3\right)$ $$\Longleftrightarrow \left\{ \begin{array}{c}c_1=0 \\c_1+2c_2=3 \end{array}\right. \Longleftrightarrow \left\{ \begin{array}{c}c_1=0 \\c_2=\frac{3}{2} \end{array}\right. \Rightarrow {\left[f\left(u_1\right)\right]}_B=\left[ \begin{array}{c}0 \\\dfrac{3}{2} \end{array}\right].$$ Tương tự, ta có ${\left[f\left(u_2\right)\right]}_B=\left[\begin{array}{c}-2 \\-1 \end{array}\right]$.
Vậy, ma trận của toán tử tuyến tính đối với cơ sở $B$ là $\left[ \begin{array}{cc}0 & -2 \\\dfrac{3}{2} & -1 \end{array}\right]$.
Định lí: $f:V\to V$ là toán tử tuyến tính trong không gian $n$ chiều $V$, $B$ và $B'$ là các cơ sở của $V$, $A$ là ma trận của toán tử tuyến tính đối với cơ sở $B$ và $A'$ là ma trận của toán tử tuyến tính đối với cơ sở $B'$. Khi đó, $A'=P^{-1}AP$ với $P$ là ma trận chuyển cơ sở từ $B$ sang $B'$.
Cho toán tử tuyến tính $f:\mathbb{R}^2\to \mathbb{R}^2$ xác định bởi: $f\left(x_1,x_2\right)=\left(x_1-x_2,5x_1-{2x}_2\right)$ tìm ma trận chính tắc của $f$ sau đó biến nó thành ma trận của $f$ đối với cơ sở $B'=\{u_1(1,1)\mathrm{,\ }u_2\mathrm{(0,2)}\mathrm{\}}$.
Theo Ví dụ 2, ma trận chính tắc của $f$ là $A=\left[ \begin{array}{cc}1 & -1 \\5 & -2 \end{array}\right]$.
Tiếp theo, ta tìm ma trận chuyển cơ sở từ cơ sở chính tắc $B$ sang $B'$.$${\left[u_1\right]}_B=\left[ \begin{array}{c}1 \\1 \end{array}\right]\text{ và }{\left[u_2\right]}_B=\left[ \begin{array}{c}0 \\2\end{array}\right] \Longrightarrow P=\left[ \begin{array}{cc}1& 0 \\1 & 2 \end{array}\right]\Longrightarrow P^{-1}=\left[\begin{array}{cc}1 & 0 \\-\frac{1}{2} & \frac{1}{2}\end{array}\right].$$Vậy, ma trận của $f$ đối với cơ sở $B'$ là: $A'=P^{-1}AP=\left[ \begin{array}{cc}1 & 0 \\-\frac{1}{2} & \frac{1}{2} \end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1 & -1 \\5 & -2\end{array}\right]\left[ \begin{array}{cc}1 & 0 \\1 & 2\end{array}\right]=\left[ \begin{array}{cc}0 & -2\\ \frac{3}{2} &-1 \end{array}\right]$ (trùng với kết quả Ví dụ 3).
« Trước | Tiếp »Từ khóa » Bài Tập Về Ma Trận Của ánh Xạ Tuyến Tính
-
( Toán Cao Cấp ) Bài Tập ánh Xạ Tuyến Tính (tt), Chuỗi Lũy ... - StuDocu
-
Ánh Xạ Tuyến Tính – Bài Tập & Lời Giải - TTnguyen
-
11) Toán 2 - Bài Tập Ma Trận Của Ánh Xạ Tuyến Tính - YouTube
-
Ma Trận Của ánh Xạ Tuyến Tính Và ứng Dụng - YouTube
-
( Toán Cao Cấp ) Bài Tập ánh Xạ Tuyến Tính (tt), Chuỗi Lũy Thừa ... - Issuu
-
Tài Liệu Giải Bài Tập Về ánh Xạ Tuyến Tính Docx - 123doc
-
[PDF] Bài 6: ÁNH XẠ TUYẾN TÍNH VÀ MA TRẬN - Topica
-
ÁNH XẠ TUYếN TÍNH | Học Để Thi
-
Giải Bài Tập Về ánh Xạ Tuyến Tính - TaiLieu.VN
-
Bài 17. Giải Bài Tập Về ánh Xạ Tuyến Tính
-
Chuong5 - SlideShare
-
Bài Giảng Số 2: Hạng Và Ma Trận Của ánh Xạ Tuyến Tính
-
[PDF] CHƯƠNG 3 Ánh Xạ Tuyến Tính - FITA-VNUA
-
Ánh Xạ Tuyến Tính - Bài Tập & Lời Giải - TTnguyen