Endomorfismo

Funtzio lineal baten irudikapena

Definizioa:

Endomorfismo[1] bat eremu eta koeremu bera dituen aplikazio lineal bat da. V espazio bektorial baten endomorfismo taldea ( E n d ( V ) {\displaystyle End(V)} ), V-tik V-ra doazen aplikazio linealek osatzen dute:

f E n d ( V ) v V : ( f ( v ) f ( v ) V ) {\displaystyle f\in End(V)\Leftrightarrow \forall v\in V:(\exists f(v)\Rightarrow f(v)\in V)}

Propietateak:

  • Definizioz, alderantzizko funtzioa duten V-ko endomorfismoek, G L ( V ) {\displaystyle GL(V)} multzoa osatzen dute: G L ( V ) = { f E n d ( v ) : g E n d ( V ) : f g ( v ) = g f ( v ) = v , v V } {\displaystyle GL(V)=\{f\in End(v):\exists g\in End(V):f\circ g(v)=g\circ f(v)=v,\forall v\in V\}}
  • f E n d ( V ) {\displaystyle f\in End(V)} alderanzgarria da baldin eta soilik baldin bere matrize elkartua ( β t i k {\displaystyle \beta -tik} β r a {\displaystyle \beta -ra} )[2] alderanzgarria bada
  • Hartu V K gorputzaren gainean dagoela definituta. λ K {\displaystyle \lambda \in K} , f {\displaystyle f} -ren balio propioa da baldin eta soilik baldin v 0 V : f ( v ) = λ v {\displaystyle \exists v\neq 0\in V:f(v)=\lambda v}

Matrize elkartuak:

Edozein aplikazio linealek matrize elkartuak dauzka bere baitan, eremuko oinarri bat eta koeremuko bat erlazionatzen dituena. Endomorfismoen kasuan, β β {\displaystyle \beta \longrightarrow \beta } motako elkartutako matrizeak erabili daitezke funtzioa definitzeko. Honek bisualki asko lagundu dezake. Adibidez, gure funtzioari lotutako matrizea identitate matrizea[3] bada, badakigu funtzioa konstantea dela. Lehen aipatutako propietatean sakonduz, G L ( V ) {\displaystyle GL(V)} -ko funtzioei elkartutako matrizeek G L n ( V ) {\displaystyle GLn(V)} taldea osatzen dute, hau da, V espazioaren dimentsioa duten matrize alderanzgarrien taldea[4].

Balio propioak edo autobalioak:

V K gorputzaren gainean definituta egonik, λ K {\displaystyle \lambda \in K} , f {\displaystyle f} -ren balio propioa da baldin eta soilik baldin v 0 V : f ( v ) = λ v {\displaystyle \exists v\neq 0\in V:f(v)=\lambda v} .

Adibidez: f E n d ( R 3 ) : f ( x , y , z ) = ( 2 x , x + y z , 2 z ) {\displaystyle f\in End(R^{3}):f(x,y,z)=(2x,x+y-z,2z)} : Ohartu f ( 1 , 0 , 1 ) = ( 2 , 0 , 2 ) = 2 ( 1 , 0 , 1 ) {\displaystyle f(1,0,1)=(2,0,2)=2(1,0,1)} delataz[5].

Gainera, f ( 0 , 1 , 0 ) = ( 0 , 1 , 0 ) = 1 ( 0 , 1 , 0 ) {\displaystyle f(0,1,0)=(0,1,0)=1(0,1,0)} , beraz λ = 2 {\displaystyle \lambda =2} eta λ = 1 {\displaystyle \lambda =1} funtzioaren balio propiak dira, eta ( 1 , 0 , 1 ) , ( 0 , 1 , 0 ) {\displaystyle (1,0,1),(0,1,0)} haiei lotutako bektoreak, hurrenez hurren.

Balio propioei lotutako azpiespazio bektorialak:

Hau jakinda, azpiespazio ezberdinak defini ditzakegu, λ {\displaystyle \lambda } balioari dagokion f-ren azpiespazio propioak deritzonak:

V ( λ ) = { v V : f ( v ) = λ v } {\displaystyle V(\lambda )=\{v\in V:f(v)=\lambda v\}} .

Ohartu gure eremu eta koeremua V direnez, V ( λ ) V , {\displaystyle V(\lambda )\leq V,} edozein balio propiorako. Hain zuzen: (1 = V gaineko funtzio konstantea)

V ( λ ) = { v V : f ( v ) = λ v } = { v V : f ( v ) λ v = 0 } = { v V : ( f λ 1 ) ( v ) = 0 } = k e r ( f λ 1 ) {\displaystyle V(\lambda )=\{v\in V:f(v)=\lambda v\}=\{v\in V:f(v)-\lambda v=0\}=\{v\in V:(f-\lambda 1)(v)=0\}=ker(f-\lambda 1)} eta

( f λ 1 ) {\displaystyle (f-\lambda 1)} V-ren gaineko endomorfismo bat denez, V ( λ ) V {\displaystyle V(\lambda )\leq V} .

Hartzen badugu A = M β ( f ) {\displaystyle A={\underset {\beta }{M}}(f)} (beta bidezko f-ri elkartutako matrizea), eta d i m ( V ) = n {\displaystyle dim(V)=n} :

M β ( f λ 1 ) = M β ( f ) M β ( λ 1 ) = M β ( f ) λ M β ( 1 ) = A λ I n {\displaystyle {\underset {\beta }{M}}(f-\lambda 1)={\underset {\beta }{M}}(f)-{\underset {\beta }{M}}(\lambda 1)={\underset {\beta }{M}}(f)-\lambda {\underset {\beta }{M}}(1)=A-\lambda In} .

Hemendik erraz lortu dezakegun edozein azpiespazio propioren dimentsioa:

d i m ( V ( λ ) ) = d i m ( k e r ( f λ 1 ) ) = n d i m ( I m ( f λ 1 ) ) = n r g ( A λ I n ) {\displaystyle dim(V(\lambda ))=dim(ker(f-\lambda 1))=n-dim(Im(f-\lambda 1))=n-rg(A-\lambda In)}

Polinomio karakteristikoa:

Matrize ororekin polinomio karakteristikoa izena duen polinomio bat dago lotuta. Polinomio hori sortzeko arrazonamendu bat dago:

Lehenik, konturatu behar gara edozein λ {\displaystyle \lambda } izanik gure A = M β ( f ) {\displaystyle A={\underset {\beta }{M}}(f)} matrizearen balio propioa dela baldin eta soilik baldin hau betetzen bada:

X M n x 1 ( K ) : A X = λ X 0 = λ X A X = ( λ I n A ) X : X 0 B X = 0 : B = λ I n X {\displaystyle \exists X\in {\underset {nx1}{M}}(K):AX=\lambda X\Leftrightarrow 0=\lambda X-AX=(\lambda In-A)X:X\neq 0\Leftrightarrow BX=0:B=\lambda InX} sistemak soluzio ez nulurik badu d e t B = 0 d e t ( λ I n A ) = 0 {\displaystyle \Leftrightarrow detB=0\Leftrightarrow det(\lambda In-A)=0} ,

Matrize baten autobalioak aurkitzeko prozesua.

Orduan, expresio horri polinomio karakteristikoa deituko diogu. X A ( x ) = d e t ( x I n A ) {\displaystyle {\underset {A}{\mathrm {X} }}(x)=det(xIn-A)} eta λ {\displaystyle \lambda } polinomio horren erroa bada, orduan A-ren balio propioa da, eta ondorioz endomorfismoarena ere.

Erreferentziak

  1. APLICACIONES LINEALES (4/7) ENDOMORFISMO. (Noiz kontsultatua: 2023-01-07).
  2. Oinarri (aljebra). 2023-01-03 (Noiz kontsultatua: 2023-01-07).
  3. (Gaztelaniaz) «matriz unidad o identidad» Diccionario de Matemáticas | Superprof (Noiz kontsultatua: 2023-01-07).
  4. (Ingelesez) General linear group. 2022-12-10 (Noiz kontsultatua: 2023-01-07).
  5. Espazio bektorialen propietateak.

Kanpo estekak

Autoritate kontrola
  • Wikimedia proiektuak
  • Wd Datuak: Q1340800
  • Wd Datuak: Q1340800