Bài 17. Giải Bài Tập Về ánh Xạ Tuyến Tính

Có thể bạn quan tâm

Trang Chủ
Đăng ký
Đăng nhập
Upload
Liên hệ

Trang Chủ › Toán Học Lớp 12›Giải Tích Lớp 12 Bài 17. Giải bài tập về ánh xạ tuyến tính

a. Cho ánh xạ f : Rn → R, chứng minh rằng f là ánh xạ tuyến tính khi và chỉ khi tồn tại các số a1, a2, . . . , an ∈ R để f(x1, x2, . . . , xn) = a1x1 + a2x2 + . . . + anxn

b. Cho ánh xạ f : Rn → Rm. Chứng minh rằng f là ánh xạ tuyến tính khi và chỉ khi tồn tại các số aij ∈ R để f(x1, x2, . . . , xn) = (a11x1 + a12x2 + . . . + a1nxn, . . . , am1x1 + am2x2 + . . . + amnxn) (∗)

Giải. Ta chỉ giải câu b., câu a. là trường hợp đặc biệt của câu b. khi m = 1.

Kiểm tra trực tiếp, ta thấy ngay rằng nếu f có dạng như (∗) thì f là ánh xạ tuyến tính.

Ngược lại, nếu f là ánh xạ tuyến tính, ta đặt:

f(ei) = (a1i, a2i, . . . , ami)

10 trang

haha99

6285

1 Download Bạn đang xem tài liệu "Bài 17. Giải bài tập về ánh xạ tuyến tính", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trênĐẠI SỐ CƠ BẢN (ÔN THI THẠC SĨ TOÁN HỌC) Bài 17. Giải bài tập về ánh xạ tuyến tính PGS TS Mỵ Vinh Quang Ngày 10 tháng 3 năm 2006 1. a. Cho ánh xạ f : Rn → R, chứng minh rằng f là ánh xạ tuyến tính khi và chỉ khi tồn tại các số a1, a2, . . . , an ∈ R để f(x1, x2, . . . , xn) = a1x1 + a2x2 + . . .+ anxn b. Cho ánh xạ f : Rn → Rm. Chứng minh rằng f là ánh xạ tuyến tính khi và chỉ khi tồn tại các số aij ∈ R để f(x1, x2, . . . , xn) = (a11x1+ a12x2+ . . .+ a1nxn, . . . , am1x1+ am2x2+ . . .+ amnxn) (∗) Giải. Ta chỉ giải câu b., câu a. là trường hợp đặc biệt của câu b. khi m = 1. Kiểm tra trực tiếp, ta thấy ngay rằng nếu f có dạng như (∗) thì f là ánh xạ tuyến tính. Ngược lại, nếu f là ánh xạ tuyến tính, ta đặt: f(ei) = (a1i, a2i, . . . , ami) với i = 1, 2, . . . , n, trong đó ei = (0, . . . , 0, 1, 0, . . . , 0). Khi đó ta có f(x1, x2, . . . , xn) = f(x1e1 + x2e2 + . . .+ xnen) = x1f(e1) + x2f(e2) + . . .+ xnf(en) = f(a11x1 + a12x2 + . . .+ a1nxn, . . . , am1x1 + am2x2 + . . .+ amnxn) 2. Tìm công thức của ánh xạ tuyến tính f : R3 → R3 biết a. f(1, 1, 2) = (1, 0, 0), f(2, 1, 1) = (0, 1, 1), f(2, 2, 3) = (0,−1, 0). b. f(1, 2, 3) = (−1, 0, 1), f(−1, 1, 1) = (0, 1, 0), f(1, 3, 4) = (1, 0, 2). Giải. a. Giả sử (x1, x2, x3) = a1(1, 1, 2) + a2(2, 1, 1) + a3(2, 2, 3) (1) Khi đó f(x1, x2, x3) = a1(1, 0, 0) + a2(0, 1, 1) + a3(0,−1, 0) = (a1, a2 − a3, a2) (2) Do đó, để tính f(x1, x2, x3), ta cần tính a1, a2, a3 qua x1, x2, x3. Do công thức (1), a1, a2, a3 là nghiệm của hệ: 1 2 2 x11 1 2 x2 2 1 3 x3  −→  1 2 2 x10 −1 0 −x1 + x2 0 −3 −1 −2x1 + x3  −→  1 2 2 x10 −1 0 −x1 + x2 0 0 −1 x1 − 3x2 + x3  1 Vậy: a3 = −x1 + 3x2 − x3 a2 = x1 − x2 a1 = x1 − 2a2 − 2a3 = x1 − 2(x1 − x2)− 2(−x1 + 3x2 − x3) = x1 − 4x2 + 2x3 Thay vào (2), công thức của ánh xạ f là: f(x1, x2, x3) = (x1 − 4x2 + 2x3, 2x1 − 4x2 + x3, x1 − x2) b. Giải tương tự câu a., chi tiết xin dành cho bạn đọc. 3. Trong R3 cho 2 cơ sở: u1 = (1, 0, 0), u2 = (0, 1, 1), u3 = (1, 0, 1) (u) v1 = (1,−1, 0), v2 = (0, 1,−1), v3 = (1, 0, 1) (v) và cho ánh xạ tuyến tính f : R3 → R3, f(ui) = vi. a. Tìm công thức của f . b. Tìm các ma trận Af/(u) , Af/(u),(v) , Af/(v) , Af/(v),(u) , Af/(ε3) Giải. a. Giả sử (x1, x2, x3) = a1u1 + a2u2 + a3u3 (1) Khi đó f(x1, x2, x3) = f(a1u1 + a2u2 + a3u3) = a1f(u1) + a2f(u2) + a3f(u3) = a1(1,−1, 0) + a2(0, 1,−1) + a3(1, 0, 1) = (a1 + a3,−a1 + a2,−a2 + a3) Vậy f(x1, x2, x3) = (a1 + a3,−a1 + a2,−a2 + a3) (2) Ta cần tính a1, a2, a3 theo x1, x2, x3, do (1), a1, a2, a3 là nghiệm của hệ 1 0 1 x10 1 0 x2 0 1 1 x3  −→  1 0 1 x10 1 0 x2 0 0 1 −x2 + x3  do đó: a3 = −x2 + x3, a2 = x2, a1 = x1 − a3 = x1 + x2 − x3. Thay vào (2) công thức của f là: f(x1, x2, x3) = (x1,−x1 + x3,−2x2 + x3) b. • Ma trận Af/(u) Ta có: f(u1) = v1 = a1u1 + a2u2 + a3u3 (1) f(u2) = v2 = b1u1 + b2u2 + b3u3 (2) f(u3) = v3 = c1u1 + c2u2 + c3u3 (3) Khi đó Af/(u) =  a1 b1 c1a2 b2 c2 a3 b3 c3  2 các ai, bi, ci lần lượt là nghiệm của các phương trình véctơ (1), (2), (3). Mỗi phương trình (1), (2), (3) tương đương với một hệ phương trình tuyến tính có cùng ma trận các hệ số (chỉ khác nhau cột tự do), do đó, ta có thể giải cùng lúc 3 hệ đó như sau: 1 0 1 1 0 10 1 0 −1 1 0 0 1 1 0 −1 1  −→  1 0 1 1 0 10 1 0 −1 1 0 0 0 1 1 −2 1  – Hệ 1: a3 = 1, a2 = −1, a1 = 1− a3 = 0 – Hệ 2: b3 = −2, b2 = 1, b1 = −b3 = 2 – Hệ 3: c3 = 1, c2 = 0, c1 = 1− c3 = 0 Vậy ma trận Af/(u) =  0 2 0−1 1 0 1 −2 1  • Ma trận Af/(u),(v) Ta có f(u1) = v1 = 1v1 + 0v2 + 0v3 f(u2) = v2 = 0v1 + 1v2 + 0v3 f(u3) = v3 = 0v1 + 0v2 + 1v3 Vậy ma trận Af/(u),(v) =  1 0 00 1 0 0 0 1  • Ma trận Af/(v) Áp dụng câu a., ta sẽ tính được f(v1), f(v2), f(v3), sau đó làm như các phần trước. Cụ thể: f(v1) = (1,−1, 2) = a1v1 + a2v2 + a3v3 f(v2) = (0,−1,−3) = b1v1 + b2v2 + b3v3 f(v3) = (1, 0, 1) = c1v1 + c2v2 + c3v3 ai, bi, ci là nghiệm của 3 hệ sau: 1 0 1 1 0 1−1 1 0 −1 −1 0 0 −1 1 2 −3 1  −→  1 0 1 1 0 10 1 1 0 −1 1 0 −1 1 2 −3 1  −→  1 0 1 1 0 10 1 1 0 −1 1 0 0 2 2 −4 2  – Hệ 1: a3 = 1, a2 = −a3 = −1, a1 = 1− a3 = 0 – Hệ 2: b3 = −2, b2 = −1− b3 = 1, b1 = −b3 = 2 – Hệ 3: c3 = 1, c2 = 1− c3 = 0, c1 = 1− c3 = 0 Vậy Af/(v) =  0 2 0−1 1 0 1 −2 1  3 • Ma trận Af/(v),(u) làm tương tự. • Ma trận Af/(ε3) theo câu a., công thức của f là f(x1, x2, x3) = (x1,−x1 + x3,−2x2 + x3) do đó ta có ngay: Af/(ε3) =  1 0 0−1 0 1 0 −2 1  4. Cho ánh xạ tuyến tính θ : Rn[x] −→ Rn[x] p(x) 7−→ p′(x) Tìm ma trận của θ trong cơ sở: a. uo = 1, u1 = x, u2 = x 2, . . . , un = x n b. vo = 1, v1 = x− a, v2 = (x−a)22! , . . . , vn = (x−a) n n! Giải. a. Ta có θ(uo) = 0 = 0uo + 0u1 + . . . . . . . . . . . . . . .+ 0un θ(u1) = 1 = 1uo + 0u1 + . . . . . . . . . . . . . . .+ 0un θ(u2) = 2x = 0uo + 2u1 + . . . . . . . . . . . . . . .+ 0un . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . θ(uk) = kx k−1 = 0uo + 0u1 + . . .+ kuk−1 + . . .+ 0un . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . θ(un) = nx n−1 = 0uo + 0u1 + . . . . . . . . .+ nun−1 + 0un Vậy Af/(u) =  0 1 0 . . . 0 . . . 0 0 0 2 . . . 0 . . . 0 0 0 0 . . . 0 . . . 0 ... ... ... ... ... ... ... ... k ... ... ... ... ... ... 0 0 0 . . . 0 . . . n 0 0 0 . . . 0 . . . 0  b. Lời giải tương tự câu a., chi tiết xin dành cho bạn đọc. 5. Cho ánh xạ tuyến tính f : R4 → R3 f(x1, x2, x3, x4) = (x1 − x2 + x3, 2x1 + x4, 2x2 − x3 + x4) Tìm cơ sở, số chiều của Ker f, Im f 4 Giải. • (x1, x2, x3, x4) ∈ Ker f ⇔ f(x1, x2, x3, x4) = 0,⇔ (x1, x2, x3, x4) là nghiệm của hệ  x1 − x2 + x3 = 0 2x1 + x4 = 0 2x2 + x3 + x4 = 0 (1) Do đó, Ker f chính là không gian con các nghiệm của hệ (1) và hệ nghiệm cơ bản của hệ (1) chính là một cơ sở của Ker f . Để giải hệ (1), ta biến đổi ma trận hệ số mở rộng: 1 −1 1 0 02 0 0 1 0 0 2 1 1 0  −→  1 −1 1 0 00 2 −2 1 0 0 2 1 1 0  −→  1 −1 1 0 00 2 −2 1 0 0 0 3 0 0  Hệ có vô số nghiệm phụ thuộc 1 tham số là x4. Ta có x3 = 0 x2 = 1 2 (2x3 − x4) = −12x4 x1 = x2 − x3 = x2 = −12x4 Vậy nghiệm tổng quát của hệ là:  x1 = −a x2 = −a x3 = 0 x4 = 2a hệ nghiệm cơ bản α1 = (−1,−1, 0, 2), do đó, dimKer f = 1, cơ sở của Ker f là α1 = (−1,−1, 0, 2). • Để tìm cơ sở của Im f , ta tìm ảnh của cơ sở chính tắc của R4. Ta có: f(e1) = (1, 2, 0), f(e2) = (−1, 0, 2), f(e3) = (1, 0,−1), f(e4) = (0, 1, 1) Im f = 〈f(e1), f(e2), f(e3), f(e4)〉 Hệ con ĐLTT tối đại của f(e1), f(e2), f(e3), f(e4) là một cơ sở của Im f . Ta có 1 2 0 −1 0 2 1 0 −1 0 1 1  1 2 3 4 −→  1 2 0 0 2 2 0 −2 −1 0 1 1  1 2 3 4 −→  1 2 0 0 1 1 0 −2 −1 0 2 2  1 2 3 4 −→  1 2 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0  1 2 3 4 Vậy cơ sở của Im f là f(e1), f(e4), f(e3) và dim f = 3. 5 6. Tìm vectơ riêng, giá trị riêng, chéo hóa các ma trận sau: (a)  1 0 10 0 0 1 0 1  (b)  5 −1 1−1 2 −2 1 −2 2  (c)  1 2 12 4 2 1 2 1  (d)  1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1  (e)  1 3 1 2 0 −1 1 3 0 0 2 5 0 0 0 −2  Giải. b) Tìm đa thức đặc trưng: PA(λ) = ∣∣∣∣∣∣ 5− λ −1 1 −1 2− λ −2 1 −2 2− λ ∣∣∣∣∣∣ = (5− λ)(2− λ)2 + 2 + 2− (2− λ)− 4(5− λ)− (2− λ) = −λ3 + 9λ2 − 18λ PA(λ) = 0⇔ λ = 0, λ = 3, λ = 6. Vậy A có 3 giá trị riêng là λ = 0, λ = 3, λ = 6. • Vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 0 là các vectơ nghiệm khác không của hệ: 5 −1 1−1 2 −2 1 −2 2 ∣∣∣∣∣∣ 0 0 0  −→  −1 2 −25 −1 1 1 −2 2 ∣∣∣∣∣∣ 0 0 0  −→  −1 2 −20 −11 11 0 0 0 ∣∣∣∣∣∣ 0 0 0  Hệ có vô số nghiệm phụ thuộc một tham số là x3. Ta có: x3 = a, x2 = a, x1 = 0. Nghiệm của hệ là tất cả các vectơ dạng (0, a, a), a ∈ R. Do đó, vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 0 là các vectơ có dạng (0, a, a), a 6= 0, dimV0 = 1. Cơ sở của V0 là α1 = (0, 1, 1). • Vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 3 là các vectơ nghiệm khác không của hệ: 2 −1 1−1 −1 −2 1 −2 −1 ∣∣∣∣∣∣ 0 0 0  −→  1 −2 −1−1 −1 −2 2 −1 1 ∣∣∣∣∣∣ 0 0 0  −→  1 −2 −10 −3 −3 0 3 3 ∣∣∣∣∣∣ 0 0 0  −→  1 −2 −10 −3 −3 0 0 0 ∣∣∣∣∣∣ 0 0 0  Hệ có vô số nghiệm phụ thuộc một tham số là x3. 6 Ta có: x3 = b, x2 = −b, x1 = 2x2 + x3 = −b. Nghiệm của hệ là tất cả các vectơ dạng (−b,−b, b), b ∈ R. Do đó, vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 3 là các vectơ có dạng (−b,−b, b), b 6= 0, dimV3 = 1. Cơ sở của V3 là α2 = (−1,−1, 1). • Vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 6 là các vectơ nghiệm khác không của hệ: −1 −1 1−1 −4 −2 1 −2 −4 ∣∣∣∣∣∣ 0 0 0  −→  −1 −1 10 −3 −3 0 −3 −3 ∣∣∣∣∣∣ 0 0 0  −→  −1 −1 10 −3 −3 0 0 0 ∣∣∣∣∣∣ 0 0 0  Hệ có vô số nghiệm phụ thuộc một tham số là x3. Ta có: x3 = c, x2 = −c, x1 = −x2 + x3 = 2c. Nghiệm của hệ là tất cả các vectơ dạng (2c,−c, c), c ∈ R. Do đó, vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 6 là các vectơ có dạng (2c,−c, c), c 6= 0, dimV6 = 1. Cơ sở của V0 là α3 = (2,−1, 1). Chéo hóa. Tổng hợp 3 trường hợp trên ta thấy ma trận A có 3 vectơ riêng độc lập tuyến tính. Do đó A chéo hóa được. Ma trận T cần tìm là: T =  0 −1 21 −1 −1 1 1 1  và T−1AT =  0 0 00 3 0 0 0 6  là ma trận chéo. d) Tìm đa thức đặc trưng PA(λ) = ∣∣∣∣∣∣∣∣ 1− λ 0 0 0 0 −λ 0 0 0 0 −λ 0 1 0 0 1− λ ∣∣∣∣∣∣∣∣ = λ 2(1− λ)2 PA(λ) = 0⇔ λ = 0, λ = 1. Vậy ma trận A có 2 giá trị riêng là λ = 0, λ = 1. • Vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 0 là các vectơ nghiệm khác không của hệ: 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 ∣∣∣∣∣∣∣∣ 0 0 0 0  −→  1∗ 0 0 0 0 0 0 1∗ 0 0 0 0 0 0 0 0 ∣∣∣∣∣∣∣∣ 0 0 0 0  Hệ có vô số nghiệm phụ thuộc hai tham số là x2, x3. Ta có: x2 = a, x3 = b, x4 = 0, x1 = 0. Nghiệm của hệ là tất cả các vectơ dạng (0, a, b, 0), a, b ∈ R. Do đó, vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 0 là các vectơ có dạng (0, a, b, 0), a2 + b2 6= 0, dimV0 = 2. Cơ sở của V0 là α1 = (0, 1, 0, 0), α2 = (0, 0, 1, 0). 7 • Vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 1 là các vectơ nghiệm khác không của hệ: 0 0 0 0 0 −1 0 0 0 0 −1 0 1 0 0 0 ∣∣∣∣∣∣∣∣ 0 0 0 0  −→  1 0 0 0 0 −1 0 0 0 0 −1 0 0 0 0 0 ∣∣∣∣∣∣∣∣ 0 0 0 0  Hệ có vô số nghiệm phụ thuộc tham số là x4. Ta có: x4 = c, x3 = 0, x2 = 0, x1 = 0. Nghiệm của hệ là tất cả các vectơ dạng (0, 0, 0, c), c ∈ R. Do đó, vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 1 là các vectơ có dạng (0, 0, 0, c), c 6= 0, dimV1 = 1. Cơ sở của V1 là α3 = (0, 0, 0, 1). Chéo hóa. Tổng hợp 3 trường hợp trên ta thấy ma trận A chỉ có 3 vectơ riêng độc lập tuyến tính trong khi A là ma trận cấp 4 nên A không chéo hóa được. 7. Trong R3 cho cơ sở: u1 = (1, 1, 1), u2 = (−1, 2, 1), u3 = (1, 3, 2) và cho ánh xạ tuyến tính f : R3 → R3 xác định bởi: f(u1) = (0, 5, 3) f(u2) = (2, 4, 3) f(u3) = (0, 3, 2) Tìm một cơ sở để ma trận của f trong cơ sở đó là ma trận chéo. Giải. Đầu tiên ta tìm ma trận của f trong cơ sở nào đó của R3. Vì èề đã cho f(u1), f(u2), f(u3) nên dễ nhất là tìm ma trận của f trong cơ sở (u). Bạn đọc có thể dễ dàng tìm được: Af/(u) =  0 1 11 0 1 1 1 0  Bước tiếp theo, ta tìm giá trị riêng và vectơ riêng của ma trận A = Af/(u) . Từ đó sẽ tìm được giá trị riêng và vectơ riêng của f . Các giá trị riêng, vectơ riêng của ma trận A =  0 1 11 0 1 1 1 0 , ta đã tìm trong phần lý thuyết. Kết quả tóm tắt như sau: • A có hai giá trị riêng là λ = −1 và λ = 2. • Các vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = −1 là các vectơ (−a − b, a, b), a2 + b2 6= 0. Trường hợp này A có hai vectơ riêng độc lập tuyến tính là α1 = (−1, 1, 0), α2 = (−1, 0, 1). • Các vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 2 là các vectơ (c, c, 0), c 6= 0. Trường hợp này A có một vectơ riêng độc lập tuyến tính là α3 = (1, 1, 1). Từ đó suy ra: • f có hai giá trị riêng là λ = −1 và λ = 2. • Các vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = −1 là các vectơ dạng (−a−b)u1+au2+bu3 = (−2a, a+ 2b, b), a2 + b2 6= 0. Trường hợp này f có hai vectơ riêng độc lập tuyến tính là: β1 = −1.u1 + 1.u2 + 0.u3 = (−2, 1, 0) β2 = −1.u1 + 0.u2 + 1.u3 = (0, 2, 1) 8 • Các vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ = 2 là các vectơ dạng c.u1 + c.u2 + c.u3 = (c, 6c, 4c), c 6= 0. Trường hợp này f có một vectơ riêng độc lập tuyến tính là: β3 = 1.u1 + 1.1.u2 + 1.u3 = (1, 6, 4) Kết luận. Vì f là phép biến đổi tuyến tính của R3 (dimR3 = 3) và f có 3 vectơ riêng độc lập tuyến tính là β1, β2, β3 nên β1, β2, β3 (β) chính là cơ sở của R3 cần tìm và ta có: Af/(β) =  −1 0 00 −1 0 0 0 2  8. Cho phép biến đổi tuyến tính ϕ : V → V thỏa mãn ϕ2 = ϕ. Chứng minh: (a) Imϕ+Kerϕ = V (b) Imϕ ∩Kerϕ = {0} Giải. a) Tất nhiên Imϕ+Kerϕ ⊂ V , ta cần chứng minh: V ⊂ Imϕ+Kerϕ. Với mọi α ∈ V , ta có: α = ϕ(α) + (α− ϕ(α)) Tất nhiên ϕ(α) ∈ Imϕ, và ϕ(α − ϕ(α)) = ϕ(α) − ϕ2(α) = ϕ(α) − ϕ(α) = 0. Do đó, α− ϕ(α) ∈ Kerϕ ⇒ α ∈ Imϕ+Kerϕ, và Imϕ+Kerϕ = V . b) Giả sử β ∈ Imϕ ∩Kerϕ. Khi đó tồn tại α ∈ V để ϕ(α) = β. Theo giả thiết ϕ2 = ϕ nên ta có: β = ϕ(α) = ϕ2(α) = ϕ(ϕ(α)) = ϕ(β) = 0 (vì β ∈ Kerϕ). Vậy β ∈ Imϕ ∩Kerϕ thì β = 0. Do đó, Imϕ ∩Kerϕ = {0}. 9. Cho f : V → V là ánh xạ tuyến tính, L là không gian vectơ con của V . Chứng minh: (a) dimL− dimKer f ≤ dim f(L) ≤ dimL. (b) dimL ≤ dim f−1(L) ≤ dimL+ dimKer f . Giải. Để giải bài tập 9 và bài tập 10, ta cần nhớ kết quả sau (đã chứng minh trong phần lý thuyết): Nếu ϕ : V → U là ánh xạ tuyến tính thì ta có: dim Imϕ+ dimKerϕ = dimV a) Xét ánh xạ f¯ : L→ V , f¯ = f |L, tức là f¯(α) = f(α) với mọi α ∈ L. Ta có Im f¯ = f¯(L) = f(L), Ker f¯ = L ∩Ker f . Áp dụng kết quả trên với ϕ = f¯ , ta có: dim Im f¯ + dimKer f¯ = dimL Do đó, dim f(L) = dim Im f¯ ≤ dimL và dim f(L) = dimL− dimKer f¯ ≥ dimL− dimKer f b) Đặt L′ = f−1(L). Khi đó f(L′) = L. Áp dụng a) với không gian vectơ con L′, ta có: dimL′ − dimKer f ≤ dim f(L′) ≤ dimL′ tức là dim f−1(L)− dimKer f ≤ dimL ≤ dim f−1(L) 9 Do đó: dimL ≤ dim f−1(L) ≤ dimL+ dimKer f 10. Cho ϕ : V → W , ψ : W → U là ánh xạ tuyến tính. Chứng minh: (a) rank(ψϕ) ≤ min{rankψ, rankϕ} (b) rank(ψϕ) = rankϕ− dim(Kerψ ∩ Imϕ) (c) rank(ψϕ) ≥ rank kϕ+ rank− dimW Giải. a) Áp dụng câu a) bài 9 cho ánh xạ tuyến tính ψ : W → U với L = Imϕ = ϕ(V ) ⊂ W , ta có: dimϕ(V ) ≥ dimψ(ϕ(V )) = dim(ψϕ)(V ) = dim Im(ψϕ) Vậy ta có: rank(ψϕ) ≤ rankϕ (1) Mặt khác, ta có: ϕ(V ) ⊂ W nên ψ(ϕ(V )) ⊂ ψ(W ), do đó dimψϕ(V ) ≤ dimψ(W ), tức là: rankψϕ ≤ rankψ (2). Từ (1) và (2) ta có điều cần chứng minh. b) Xét ánh xạ ψ¯ : Imϕ→ U , ψ¯ = ψ|Imϕ, tức là ψ¯(α) = ψ(α) với mọi α ∈ Imϕ. Khi đó, Ker ψ¯ = Kerψ ∩ Imϕ và Im ψ¯ = ψ¯(Imϕ) = ψ(Imϕ) = (ψϕ)(V ) = Imψϕ, tức là: dim Im(ψϕ) + dim(Kerψ ∩ Imϕ) = dim Imϕ. Do vậy, rank(ψϕ) = rankϕ− dim(Kerψ ∩ Imϕ). c) Ta có: dimKerψ + dim Imψ = dimW nên dimKerψ = dimW − rankψ. Bởi vậy, theo câu b) rank(ψϕ) = rankϕ− dim(Kerψ ∩ Imϕ) ≥ rankϕ− dimKerψ = rankϕ− (dimW − rankψ) = rankϕ+ rankψ − dimW. 1 1Đánh máy: LÂM HỮU PHƯỚC, TRẦN ĐỨC THUẬN Ngày: 09/03/2006 10

Tài liệu đính kèm:

bai17.pdf

Tài liệu liên quan

Giáo án lớp 12 môn Giải tích - Tiết 12 - Bài tập khảo sát sự biến thiên và vẽ đồ thị hàm số bậc ba
Lượt xem: 1252 Lượt tải: 0
63 Đề thi thử Đại học môn Toán
Lượt xem: 1238 Lượt tải: 0
Chuyên đề Tích phân & ứng dụng
Lượt xem: 1113 Lượt tải: 0
Đại số tổ hợp - Chương IV: Tổ hợp
Lượt xem: 2562 Lượt tải: 0
Phương trình lượng giác trong các đề thi đại học 2002-2009
Lượt xem: 1134 Lượt tải: 0
Tập huấn đội tuyển Việt Nam thi Toán quốc tế - Bất đẳng thức thuần nhất
Lượt xem: 1128 Lượt tải: 0
Các phương pháp chứng minh bất đẳng thức
Lượt xem: 1652 Lượt tải: 0
Chủ đề: Vận dụng tính chất đơn điệu của hàm số để giải phương trình- bất phương trình và hệ phương trình
Lượt xem: 2559 Lượt tải: 1
Ôn tập toán 12 − Chủ đề 1 : Ứng dụng đạo hàm - Hồ Văn Hoàng
Lượt xem: 1020 Lượt tải: 0
Giáo án Toán 12 - Tiết 1 đến Tiết 41
Lượt xem: 972 Lượt tải: 0