Матрица линейного оператора примеры
Построение матрицы по заданной формуле отображения.
Пусть отображение задано с помощью формулы:
то есть для координат произвольного исходного вектора определены координаты его образа. Тогда, рассматривая вместо произвольного вектора x вектор , найдём его образ, это будет вектор . Для этого в формуле, задающей образ вектора, полагаем , ,…, . Аналогично находим образы для ,…, . Из координат образа вектора составляем 1-й столбец матрицы линейного оператора, аналогично из координат последующих векторов – остальные столбцы. Рассмотрим на примере.
Пример 1. Пусть оператор задан с помощью формулы:
.
Прежде всего, докажем, что это отображение – действительно линейный оператор.
Отобразим сумму векторов:
Теперь каждую координату получившегося вектора можем преобразовать:
.
Аналогично для умножения на константу:
Для того чтобы найти матрицу этого линейного оператора, нужно, как было сказано выше, подставить значения x1 = 1, x2 = 0, а затем x1 = 0, x2 = 1. В этом примере образы базисных векторов – соответственно (3, 1) и (2, -1).
Поэтому матрица линейного оператора будет иметь вид:
.
Аналогичным способом решается задача и для 3 и большего количества переменных.
Пример 2. .
Построим матрицу оператора. Отображая вектор (1,0,0), получаем (1,4,-1), соответственно (0,1,0) переходит в (2,1,-2), а вектор (0,0,1) – в (-1,1,3).
Матрица линейного оператора:
.
2.2. Построение матрицы оператора в случае, когда известен исходный базис и система векторов, в которую он отображается.
Если задана система из n векторов, образующих базис, и какая-нибудь произвольная система n векторов (возможно, линейно-зависимая), то однозначно определён линейный оператор, отображающий каждый вектор первой системы в соответствующий вектор второй системы.
Матрицу этого оператора можно найти двумя способами: с помощью обратной матрицы и с помощью системы уравнений.
Пусть – матрица оператора в базисе . По условию, для всех индексов . Данные n равенств можно записать в виде одного матричного равенства: , при этом столбцы матрицы – это векторы , а столбцы матрицы – векторы . Тогда матрица может быть найдена в виде .
Пример. Найти матрицу линейного оператора, отображающего базис
в систему векторов .
Здесь , , , и получаем:
.
Проверка осуществляется умножением получившейся матрицы на каждый вектор: .
Аналогично решаются подобные задачи и для трёхмерного пространства. В приложении (§5) есть несколько вариантов таких задач.
2.3. Прочие способы нахождения матрицы оператора.
Существуют также примеры, где линейный оператор задаётся другими способами, отличными от рассмотренных в п. 2.1 и 2.2.
Пример. Линейными операторами являются как правое, так и левое векторное умножение на фиксированный вектор в трёхмерном пространстве, то есть отображения вида и . Построим матрицу одного из этих операторов, . Для этого найдём образы всех трёх базисных векторов линейного пространства.
.
Аналогично, ,
.
Координаты полученных векторов запишем в виде столбцов матрицы оператора.
Матрица оператора: .
Аналогично можно построить матрицу линейного оператора :
.
Пример. Линейный оператор дифференцирования в пространстве всех многочленов степени не более n. Это пространство размерности n + 1. Возьмём в качестве базиса элементы , , ,…, .
, , , аналогично получим ,…, .
Матрица этого линейного оператора:
Линейные операторы могут отображать не только пространства конечной размерности, но и бесконечномерные пространства. Так, оператор дифференцирования может рассматриваться также в пространстве всех непрерывных функций. (В этом пространстве нет конечного базиса). В этом случае, очевидно, оператор не может быть задан матрицей конечного порядка.
Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:
Лучшие изречения: Для студента самое главное не сдать экзамен, а вовремя вспомнить про него. 10219 – | 7588 – или читать все.
91.146.8.87 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.
Отключите adBlock!
и обновите страницу (F5)
очень нужно
Матрица линейного оператора
Определение 1. Если задан закон, который каждому вектору x?? ставит в соот ветствие вектор y . то говорят, что в линейном пространстве ? задан оператор A , при этом пишут:
Определение 2. Оператор A называется линейным, если для любых x 1 ?? и x 2 ?? и произвольного числа ? выполняются условия:
Рассмотрим теперь в евклидовом пространстве E n базис e 1 ,e 2 . e n и пусть в этом пространстве определён линейный оператор A : y = A x .
Разложим векторы x и y по базису e 1 ,e 2 . e n :
В силу линейности оператора A можно написать
Заметим, что каждый вектор , следовательно, его также можно разложить по базису e 1 ,e 2 . e n , т.е.
В силу единственности разложения по данному базису мы можем при равнять коэффициенты при базисных векторах в правых частях формул (1) и (2); тогда получим:
Получили, что линейному оператору A в данном базисе соответствует квадратная матрица
которая называется матрицей линейного оператора A , i -й столбец которой состоит из координат вектора Ae i (i = 1,2. n ) относительно данного базиса. Отметим, что матрица A оператора A зависит от выбора базиса e 1 ,e 2 . e n .
Итак, мы показали, что всякому линейному оператору A в евклидовом пространстве E n соответствует матрица A ; можно доказать и обратное утверждение: всякую квадратную матрицу A можно рассматривать как матрицу некоторого линейного оператора A в данном базисе e 1 ,e 2 . e n .
Представляют интерес невырожденные линейные операторы, т.е. такие операторы, матрицы которых имеют обратную A -1 , т.е. также являются невырожденными. В этом случае каждому вектору y (образу), определённому соотношением, отвечает единственный вектор x (прообраз) и при этом имеет место матричное равенство: X = A -1 ? Y .
Примеры линейных операторов
1. В пространстве 2-мерных векторов линейным оператором является правило
связывающее вектор-прообраз с вектором-образом
2. В пространстве бесконечно дифференцируемых функций линейным оператором является операция дифференцирования, ставящая в соответствие каждому элементу этого простран ства его производную функцию.
3. В пространстве многочленов P n (t) линейным оператором является операция умножения многочлена на независимую переменную t .
Пример: Известны образы базисных векторов E 3 под действием оператора A :
Найти матрицу этого оператора в исходном базисе.
Решение: По определению y = A x, значит в матричном виде можно записать, что A = X -1 Y . Для нашего примера получаем
Действия над операторами
Сложение линейных операторов. Пусть x?E n , A и B – два линейных оператора в этом пространстве.
Определение 1. Суммой линейных операторов A и B в E n называется оператор C, определяемый равенством Cx = A x + Bx , где x – любой вектор из E n .
Сумма линейных операторов является линейным оператором, причём его матрица C = A + B, где A и B – матрицы линейных операторов A и B .
Умножение линейного оператора на число. Пусть x?E n , линейный оператор A определён в E n , ? – некоторое число.
Определение 2. Произведением линейного оператора A на число ? называется оператор ?A , определяемый равенством .
?A является линейным оператором, а матрица этого линейного оператора получается из матрицы A умножением её на число ? , т.е. она равна ? ? A.
Умножение линейных операторов. Пусть x? E n , y ? E n , z ? E n и кроме того в E n определены линейные операторы A и B таким образом, что y = Bx, z = A y .
Определение 3. Произведением A ? B линейных операторов A и B называется оператор C, определяемый соотношением Cx = A (Bx) .
Таким образом, перемножение линейных операторов состоит в последовательном их применении по отношению к вектору x .
Рассмотрим матрицы – столбцы:
и обозначим через A, B и C – соответственно матрицы линейных операторов A, B и C. Тогда Z = A ? (B ? X) = (A ? B) ? X = C ? X , таким образом, C = A ? B, т.е. матрица произведения линей ных операторов также является линейным оператором.
a) (A ? B)(x + y) = A (B(x + y)) = A (Bx + By) = A (Bx) + A (By) = = (A ? B) ? x + (A ? B) ? y
б) (A ? B)(? x) = A (B(? x)) = A (?Bx) =?A (Bx) =? (A ? B)x
Свойства умножения линейных операторов вытекают из свойств умножения матриц.
Определение 4. Линейные операторы A и В называются равными, если . Равенство операторов обозначается как A = B .
Определение 5. Оператор E называется единичным (или тождественным) оператором, если каждому элементу x линейного пространства он ставит в соответствие тот же самый элемент, то есть
1. Понятие линейного оператора
Пусть R и S линейные пространства, которые имеют размерность n и m соответственно. Оператором A действующим из R в S называется отображение вида , сопоставляющее каждому элементу x пространства R некоторый элемент y пространства S. Для этого отображения будем использовать обозначение y= A(x) или y= Ax.
Определение 1. Оператор A действующий из R в S называется линейным, если для любых элементов x1 и x2 пространства R и любого λ из числового поля K выполняются соотношения
Если пространство S совпадает с пространством R, то линейный оператор, который действует из R в R называют линейным преобразованием пространства R.
Пусть заданы два векторных пространства n-мерный R и m-мерный S, и пусть в этих пространствах заданы базисы и соответственно. Пусть задано отображение
где A – m×n -матрица с коэффициентами из поля K. Тогда каждому элементу из R соответствует элемент y=Ax из S. Отображение (1) определяет оператор A. Покажем, что этот оператор обладает свойством линейности. Действительно, учитывая свойства умножения матриц, можно записать:
Покажем теперь обратное, т.е. что для любого линейного оператора A, отображающего пространство R в S и произвольных базисов и в R и S соответственно, существует такая матрица A с элементами из численного поля K, что определяемое этой матрицей линейное отображение (1) выражает координаты отображенного вектора y через координаты исходного вектора x.
Пусть x − произвольный элемент в R. Тогда
(3) |
является разложением x в по базису .
Применим оператор A к базисным векторам :
(4) |
где aij − координаты полученного вектора в базисе .
Тогда применяя оператор A к элементу x и учитывая (3) и (4), имеем
Сделаем следующее обозначение:
(6) |
Тогда равенство (5) примет следующий вид:
(7) |
Из равенства (7) следует, что любой элемент из пространства R при отображении оператором A, в пространстве S и в базисе имеет координаты yi, i=1,2. m. В свою очередь, из (6) следует, что этим координатам соответствуют линейные комбинации координатов элемента xj, j=1,2. n с коэффициентами aij i=1,2. m; j=1,2. n.
Построим матрицу A с элементами aij:
(8) |
Тогда выражение (6) можно записать в матричном виде:
Матрица A называется матрицей линейного оператора в заданных базисах и .
2. Сложение линейных операторов
Пусть A и B два линейных оператора действующих из R в S и пусть A и B – mxn − матрицы соответствующие этим операторам.
Определение 2. Суммой линейных операторов A и B называется оператор C, определяемый равенством
где x∈R означает, что x принадлежит пространстве R.
Сумма линейных операторов обозначается так C=A+B. Легко убедится, что сумма линейных операторов также является линейным оператором.
Применим оператор C к базисному вектору ej, тогда:
Cej= Aej+ Bej= | n | (aij+bij) ej |
∑ | ||
j= 1 |
Следовательно оператору C отвечает матрица ,где i=1,2. m, j=1,2. n, т.е.
3. Умножение линейных операторов
Пусть заданы три линейных пространства R, S и T. Пусть линейный оператор B отображает R в S, а линейный оператор A отображает S в T.
Определение 3. Произведением операторов A и B называется оператор C, для которого выполняется следующее равенство при любом x из R:
Произведение линейных операторов обозначается C=AB. Легко убедится, что произведение линейных операторов также является линейным оператором.
Таким образом оператор C отображает пространство R в T. Выберем в пространствах R, S и T базисы и обозначим через A, B и C матрицы операторов A, B и C соответствующие этим базисам. Тогда отображения линейных операторов A, B, C
можно записать в виде матричных равенств
где x, y, z − векторы x, y, z − представленные в виде координатных столбцов. Тогда
Учитывая произвольность х, получим
Следовательно произведению операторов C=AB соответствует матричное произведение C=AB.
4. Умножение линейного оператора на число
Пусть задан линейный оператор A отображающий R в S и некоторое число λ из поля K.
Определение 4. Произведением оператора A на число λ называется оператор C, для которого выполняется следующее равенство при любом x из R:
Таким образом оператор C отображает пространство R в S. Выберем в пространствах R и S базисы и обозначим через A матрицу оператора A соответствующее этим базисам векторные равенства
можно записать в виде матричных равенств
где x, y, z − векторы x, y, z − представленные в виде координатных столбцов. Тогда
Учитывая произвольность х, получим
Следовательно произведению оператора C на число λ соответствует произведение матрицы A на число λ.
5. Нулевой оператор
Оператор, отображающий все элементы пространства R в нулевой элемент пространства S называется нулевым оператором и обозначается через O. Действие нулевого оператора можно записать так:
6. Противоположный оператор
Противоположным оператору A называется оператор −A удовлетворяющий равенству:
7. Ядро линейного оператора
Определение 5. Ядром линейного оператора A называется множество всех тех элементов x пространства R, для которых выполняется следующее равенство: Ax=0.
Ядро линейного оператора также называют дефектом оператора. Ядро линейного оператора обозначается символом ker A.
8. Образ линейного оператора
Определение 6. Образом линейного оператора A называется множество всех элементов y пространства R, для которых выполняется следующее равенство: y=Ax для всех x из R.
Образ линейного оператора обозначается символом im A.
9. Ранг линейного оператора
Определение 7. Рангом линейного оператора A обозначаемое символом rang A называется число равное размерности образа im A оператора A, т.е.: rang A=dim(im A).
Ядро и образ линейного отображения
Ядром линейного отображения называется множество таких векторов , что , т.е. множество векторов из , которые отображаются в нулевой вектор пространства . Ядро отображения обозначается:
Образом линейного отображения называется множество образов всех векторов из . Образ отображения обозначается или
Заметим, что символ следует отличать от — мнимой части комплексного числа.
Примеры ядер и образов линейных отображений
1. Ядром нулевого отображения является все пространство , а образом служит один нулевой вектор, т.е.
2. Рассмотрим отображение , которое ставит в соответствие каждому вектору n-мерного линейного пространства его координатный столбец относительно заданного базиса . Ядром этого отображения является нулевой вектор пространства , поскольку только этот вектор имеет нулевой координатный столбец . Образ преобразования совпадает со всем пространством , так как это преобразование сюръективно (любой столбец из является координатным столбцом некоторого вектора пространства ).
3. Рассмотрим отображение , которое каждому вектору n-мерного евклидова пространства ставит в соответствие алгебраическое значение его проекции на направление, задаваемое единичным вектором . Ядром этого преобразования является ортогональное дополнение — множество векторов, ортогональных . Образом является все множество действительных чисел .
4. Рассмотрим отображение , которое каждому многочлену степени не выше ставит в соответствие его производную. Ядром этого отображения является множество многочленов нулевой степени, а образом — все пространство .
Свойства ядра и образа линейного отображения
1. Ядро любого линейного отображения является подпространством: .
В соответствии с определением требуется доказать, что множество является непустым и замкнутым относительно операций сложения векторов и умножения вектора на число. В самом деле, из однородности отображения следует, что
т.е. нулевой вектор отображается в нулевой вектор . Следовательно, ядро любого линейного отображения не является пустым и содержит, по крайней мере, нулевой элемент: . Покажем, что множество замкнуто по отношению к операциям сложения векторов и умножения вектора на число. Действительно:
Следовательно, множество является линейным подпространством пространства .
2. Образ любого линейного отображения является подпространством: .
В самом деле, докажем, например, замкнутость множества по отношению к операции умножения вектора на число. Если , то существует вектор такой, что . Тогда , то есть .
Поскольку ядро и образ линейного отображения являются линейными подпространствами (свойства 1 и 2), можно говорить об их размерностях.
Дефектом линейного отображения называется размерность его ядра: , а рангом линейного отображения — размерность его образа: .
3. Ранг линейного отображения равен рангу его матрицы (определенной относительно любых базисов).
В самом деле, если любой базис пространства , то . Поэтому максимальное число линейно независимых векторов системы (ранг системы векторов) равно максимальному числу линейно независимых столбцов матрицы отображения, т.е. рангу матрицы: .
4. Линейное отображение инъективно тогда и только тогда, когда , другими словами, когда дефект отображения равен нулю: .
Действительно, образом нулевого вектора служит нулевой вектор . Поэтому, если отображение инъективно, то ядро содержит только нулевой вектор , иначе два разных вектора имели бы один и тот же образ . Обратно, при условии разные векторы не могут иметь одинаковые образы , так как в этом случае из равенств , следует, что ненулевой вектор (приходим к противоречию).
5. Линейное отображение сюръективно тогда и только тогда, когда , другими словами, когда ранг отображения равен размерности пространства образов: .
6. Линейное отображение биективно (значит, обратимо) тогда и только тогда, когда и одновременно.
Теорема (9.1) о размерностях ядра и образа. Сумма размерностей ядра и образа любого линейного отображения равна размерности пространства прообразов:
Действительно, пусть . Выберем в подпространстве базис и дополним его векторами до базиса всего пространства . Покажем, что векторы образуют базис подпространства .
Во-первых, , так как образ любого вектора линейно выражается через векторы
Во-вторых, образующие линейно независимы. Если их линейная комбинация равна нулевому вектору:
то вектор принадлежит ядру (его образ — нулевой вектор). Однако, по построению этот вектор принадлежит алгебраическому дополнению . Учитывая, что , заключаем: . Получили разложение нулевого вектора по линейно независимой системе векторов, значит, все коэффициенты . Поэтому равенство справедливо только для тривиальной линейной комбинации, т.е. система векторов линейно независимая.
Таким образом, векторы образуют базис подпространства , а его размерность определяется количеством базисных векторов, т.е. , что равносильно (9.3).
Следствие. Линейное отображение биективно (значит, обратимо) тогда и только тогда, когда обратима его матрица (определенная относительно любых базисов).
Действительно, для обратимости преобразования (см. свойство 6) его матрица (размеров ) должна удовлетворять условиям (см. свойства 3,4,5):
Тогда по теореме 9.1 заключаем, что , т.е. матрица — квадратная n-го порядка и невырожденная , что и требовалось доказать.
Обратимые линейные отображения называются также невырожденными (имея в виду невырожденность их матрицы).
Линейные операторы
1. Понятие линейного оператора
Пусть R и S линейные пространства, которые имеют размерность n и m соответственно. Оператором A действующим из R в S называется отображение вида , сопоставляющее каждому элементу x пространства R некоторый элемент y пространства S. Для этого отображения будем использовать обозначение y= A(x) или y= Ax.
Определение 1. Оператор A действующий из R в S называется линейным, если для любых элементов x1 и x2 пространства R и любого λ из числового поля K выполняются соотношения
Если пространство S совпадает с пространством R, то линейный оператор, который действует из R в R называют линейным преобразованием пространства R.
Пусть заданы два векторных пространства n-мерный R и m-мерный S, и пусть в этих пространствах заданы базисы и соответственно. Пусть задано отображение
где A — m×n -матрица с коэффициентами из поля K. Тогда каждому элементу из R соответствует элемент y=Ax из S. Отображение (1) определяет оператор A. Покажем, что этот оператор обладает свойством линейности. Действительно, учитывая свойства умножения матриц, можно записать:
Покажем теперь обратное, т.е. что для любого линейного оператора A, отображающего пространство R в S и произвольных базисов и в R и S соответственно, существует такая матрица A с элементами из численного поля K, что определяемое этой матрицей линейное отображение (1) выражает координаты отображенного вектора y через координаты исходного вектора x.
Пусть x − произвольный элемент в R. Тогда
(3) |
является разложением x в по базису .
Применим оператор A к базисным векторам :
(4) |
где aij − координаты полученного вектора в базисе .
Тогда применяя оператор A к элементу x и учитывая (3) и (4), имеем
Сделаем следующее обозначение:
(6) |
Тогда равенство (5) примет следующий вид:
(7) |
Из равенства (7) следует, что любой элемент из пространства R при отображении оператором A, в пространстве S и в базисе имеет координаты yi, i=1,2. m. В свою очередь, из (6) следует, что этим координатам соответствуют линейные комбинации координатов элемента xj, j=1,2. n с коэффициентами aij i=1,2. m; j=1,2. n.
Построим матрицу A с элементами aij:
(8) |
Тогда выражение (6) можно записать в матричном виде:
Матрица A называется матрицей линейного оператора в заданных базисах и .
2. Сложение линейных операторов
Пусть A и B два линейных оператора действующих из R в S и пусть A и B — mxn − матрицы соответствующие этим операторам.
Определение 2. Суммой линейных операторов A и B называется оператор C, определяемый равенством
где x∈R означает, что x принадлежит пространстве R.
Сумма линейных операторов обозначается так C=A+B. Легко убедится, что сумма линейных операторов также является линейным оператором.
Применим оператор C к базисному вектору ej, тогда:
Cej= Aej+ Bej= | n | (aij+bij) ej |
∑ | ||
j= 1 |
Следовательно оператору C отвечает матрица ,где i=1,2. m, j=1,2. n, т.е.
3. Умножение линейных операторов
Пусть заданы три линейных пространства R, S и T. Пусть линейный оператор B отображает R в S, а линейный оператор A отображает S в T.
Определение 3. Произведением операторов A и B называется оператор C, для которого выполняется следующее равенство при любом x из R:
Произведение линейных операторов обозначается C=AB. Легко убедится, что произведение линейных операторов также является линейным оператором.
Таким образом оператор C отображает пространство R в T. Выберем в пространствах R, S и T базисы и обозначим через A, B и C матрицы операторов A, B и C соответствующие этим базисам. Тогда отображения линейных операторов A, B, C
можно записать в виде матричных равенств
где x, y, z − векторы x, y, z − представленные в виде координатных столбцов. Тогда
Учитывая произвольность х, получим
Следовательно произведению операторов C=AB соответствует матричное произведение C=AB.
4. Умножение линейного оператора на число
Пусть задан линейный оператор A отображающий R в S и некоторое число λ из поля K.
Определение 4. Произведением оператора A на число λ называется оператор C, для которого выполняется следующее равенство при любом x из R:
Таким образом оператор C отображает пространство R в S. Выберем в пространствах R и S базисы и обозначим через A матрицу оператора A соответствующее этим базисам векторные равенства
можно записать в виде матричных равенств
где x, y, z − векторы x, y, z − представленные в виде координатных столбцов. Тогда
Учитывая произвольность х, получим
Следовательно произведению оператора C на число λ соответствует произведение матрицы A на число λ.
5. Нулевой оператор
Оператор, отображающий все элементы пространства R в нулевой элемент пространства S называется нулевым оператором и обозначается через O. Действие нулевого оператора можно записать так:
6. Противоположный оператор
Противоположным оператору A называется оператор −A удовлетворяющий равенству:
7. Ядро линейного оператора
Определение 5. Ядром линейного оператора A называется множество всех тех элементов x пространства R, для которых выполняется следующее равенство: Ax=0.
Ядро линейного оператора также называют дефектом оператора. Ядро линейного оператора обозначается символом ker A.
8. Образ линейного оператора
Определение 6. Образом линейного оператора A называется множество всех элементов y пространства R, для которых выполняется следующее равенство: y=Ax для всех x из R.
Образ линейного оператора обозначается символом im A.
9. Ранг линейного оператора
Определение 7. Рангом линейного оператора A обозначаемое символом rang A называется число равное размерности образа im A оператора A, т.е.: rang A=dim(im A).
http://mathhelpplanet.com/static.php?p=yadro-i-obraz-linyeinogo-otobrazheniya
http://matworld.ru/linear-algebra/linear-operator.php
Линейный
оператор ,
действующий из пространства
в пространство ,
ставит в соответствие каждому вектору
определенный вектор
из .
При этом вектор
называется образом
вектора
,
а вектор
— прообразом
вектора
при отображении .
Пусть
и
— некоторые базисы линейных пространств
и
соответственно. Тогда ,
и координаты вектора — образа
связаны с координатами вектора — прообраза
соотношением
,
(7.2.1)
в
котором
— матрица линейного оператора
в паре базисов
и .
В
случае, когда пространства
и
совпадают, базисы
и
также совпадают, и формула (7.2.1) принимает
вид
.
(7.2.2)
Образом
(областью
значений)
линейного
оператора
называется
множество всех элементов
вида .
Образ линейного оператора является
подпространством пространства
и обозначается .
Размерность образа называется рангом
оператора
и обозначается .
Ядром
линейного оператора
называется
множество всех векторов пространства
,
которые переводятся оператором
в нулевой вектор пространства .
Ядро линейного оператора является
подпространством пространства
и обозначается .
Размерность ядра называется дефектом
оператора
и обозначается .
Сумма
ранга и дефекта оператора
равна размерности пространства
.
Ранг
линейного оператора равен рангу матрицы
этого оператора.
Базис
системы векторов — столбцов матрицы
линейного оператора
образует систему координатных столбцов
базиса образа .
Базис подпространства решений однородной
системы линейных алгебраических
уравнений с матрицей оператора
образует базис ядра .
Пример
1.
Из пространства
с базисом
в пространство
с базисом
действует линейный оператор ,
имеющий в данной паре базисов матрицу
.
Найдите столбец координат в базисе
образа вектора
и столбец координат в базисе
прообраза вектора .
Решение.
Столбец координат образа вектора
в базисе находим
непосредственно по формуле (7.2.1):
.
Для
определения прообраза вектора
по той же формуле (7.2.1) имеем
,
или,
что то же самое,
Отсюда
находим все прообразы
вектора ,
где
— свободная переменная, принимающая
произвольные значения.
Пример
2.
В пространстве с
базисом линейный
оператор
переводит векторы ,
в
векторы ,
соответственно. Найдите матрицу оператора
в
базисе .
Решение.
Пусть —
матрица оператора в
базисе .
Тогда из условий ,
по формуле (7.2.2) имеем ,
или,
в подробной записи,
Отсюда
получаем
Следовательно,
.
Пример
3.
Найдите базис ядра и базис образа
линейного оператора пространства ,
если этот оператор задан матрицей .
Решение.
При помощи элементарных преобразований
над строками матрицы
приведём её к ступенчатому виду:
.
Отсюда
следует, что .
Базис составляют,
например, векторы
и .
Дефект
оператора найдём по формуле
,
т.е.
фундаментальная система решений
однородной системы линейных алгебраических
уравнений с матрицей
будет состоять из одного вектора. Общее
решение однородной системы можно
записать в виде .
Полагая
получаем базисный вектор .
7.2.1.
Линейный оператор переводит
вектор
в вектор.
Найдите образ вектора
и прообраз вектора ,
если
,
,
;
,
,
;
,
,
.
7.2.2.
Линейный оператор в
паре базисов и
имеет матрицу .
Найдите прообраз вектора ,
если
,
;
б)
,
;
в)
,
.
7.2.3.
Выясните, существует ли линейный оператор
двумерного пространства, переводящий
векторы ,
соответственно в векторы ,
,
и найдите матрицу этого оператора в
базисе ,
:
а)
б)
в)
7.2.4.
Выясните, существует ли линейный оператор
трехмерного пространства, переводящий
векторы ,
,
соответственно в векторы ,
,
,
и найдите матрицу этого оператора в том
же базисе, в котором даны координаты
всех векторов:
а)
б)
7.2.5.
Для указанных линейных операторов
пространства
найдите дефект и ранг, а также постройте
базисы ядра и образа. Каждый оператор
описывается своим действием на
произвольный вектор :
а)
б)
в)
7.2.6.
Найдите образ и ядро оператора
дифференцирования в пространстве .
7.2.7.
В пространстве
рассмотрите разностный
оператор
где
— фиксированное
число, отличное от нуля. Найдите его
образ и ядро.
7.2.8.
Найдите образ и ядро оператора
проектирования (см. задачу 7.1.2) на
параллельно
и оператора отражения (см. задачу 7.1.3) в
параллельно .
7.2.9.
Найдите базис ядра и базис образа
линейного
оператора из ,
заданного в некотором базисе матрицей
:
а)
;
б)
;
в)
.
7.2.10.
Найдите размерность линейного пространства
всех линейных операторов, действующих
в
— мерном линейном пространстве
и постройте базис пространства .
Соседние файлы в папке Задачник-2
- #
- #
- #
- #
- #
- #
Как найти матрицу линейного оператора в базисе
Построение матрицы по заданной формуле отображения.
Пусть отображение задано с помощью формулы:
то есть для координат произвольного исходного вектора определены координаты его образа. Тогда, рассматривая вместо произвольного вектора x вектор , найдём его образ, это будет вектор . Для этого в формуле, задающей образ вектора, полагаем , ,…, . Аналогично находим образы для ,…, . Из координат образа вектора составляем 1-й столбец матрицы линейного оператора, аналогично из координат последующих векторов – остальные столбцы. Рассмотрим на примере.
Пример 1. Пусть оператор задан с помощью формулы:
Прежде всего, докажем, что это отображение – действительно линейный оператор.
Отобразим сумму векторов:
Теперь каждую координату получившегося вектора можем преобразовать:
Аналогично для умножения на константу:
Для того чтобы найти матрицу этого линейного оператора, нужно, как было сказано выше, подставить значения x1 = 1, x2 = 0, а затем x1 = 0, x2 = 1. В этом примере образы базисных векторов – соответственно (3, 1) и (2, -1).
Поэтому матрица линейного оператора будет иметь вид:
Аналогичным способом решается задача и для 3 и большего количества переменных.
Пример 2. .
Построим матрицу оператора. Отображая вектор (1,0,0), получаем (1,4,-1), соответственно (0,1,0) переходит в (2,1,-2), а вектор (0,0,1) – в (-1,1,3).
Матрица линейного оператора:
2.2. Построение матрицы оператора в случае, когда известен исходный базис и система векторов, в которую он отображается.
Если задана система из n векторов, образующих базис, и какая-нибудь произвольная система n векторов (возможно, линейно-зависимая), то однозначно определён линейный оператор, отображающий каждый вектор первой системы в соответствующий вектор второй системы.
Матрицу этого оператора можно найти двумя способами: с помощью обратной матрицы и с помощью системы уравнений.
Пусть — матрица оператора в базисе . По условию, для всех индексов . Данные n равенств можно записать в виде одного матричного равенства: , при этом столбцы матрицы — это векторы , а столбцы матрицы — векторы . Тогда матрица может быть найдена в виде .
Пример. Найти матрицу линейного оператора, отображающего базис
в систему векторов .
Здесь , , , и получаем:
Проверка осуществляется умножением получившейся матрицы на каждый вектор: .
Аналогично решаются подобные задачи и для трёхмерного пространства. В приложении (§5) есть несколько вариантов таких задач.
2.3. Прочие способы нахождения матрицы оператора.
Существуют также примеры, где линейный оператор задаётся другими способами, отличными от рассмотренных в п. 2.1 и 2.2.
Пример. Линейными операторами являются как правое, так и левое векторное умножение на фиксированный вектор в трёхмерном пространстве, то есть отображения вида и . Построим матрицу одного из этих операторов, . Для этого найдём образы всех трёх базисных векторов линейного пространства.
Координаты полученных векторов запишем в виде столбцов матрицы оператора.
Аналогично можно построить матрицу линейного оператора :
Пример. Линейный оператор дифференцирования в пространстве всех многочленов степени не более n. Это пространство размерности n + 1. Возьмём в качестве базиса элементы , , ,…, .
Матрица этого линейного оператора:
Линейные операторы могут отображать не только пространства конечной размерности, но и бесконечномерные пространства. Так, оператор дифференцирования может рассматриваться также в пространстве всех непрерывных функций. (В этом пространстве нет конечного базиса). В этом случае, очевидно, оператор не может быть задан матрицей конечного порядка.
Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:
Лучшие изречения: Только сон приблежает студента к концу лекции. А чужой храп его отдаляет. 8829 — | 7543 — или читать все.
78.85.5.224 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.
Отключите adBlock!
и обновите страницу (F5)
очень нужно
Матрица линейного оператора
Определение 1. Если задан закон, который каждому вектору x?? ставит в соот ветствие вектор y . то говорят, что в линейном пространстве ? задан оператор A , при этом пишут:
Определение 2. Оператор A называется линейным, если для любых x 1 ?? и x 2 ?? и произвольного числа ? выполняются условия:
Рассмотрим теперь в евклидовом пространстве E n базис e 1 ,e 2 . e n и пусть в этом пространстве определён линейный оператор A : y = A x .
Разложим векторы x и y по базису e 1 ,e 2 . e n :
В силу линейности оператора A можно написать
Заметим, что каждый вектор , следовательно, его также можно разложить по базису e 1 ,e 2 . e n , т.е.
В силу единственности разложения по данному базису мы можем при равнять коэффициенты при базисных векторах в правых частях формул (1) и (2); тогда получим:
Получили, что линейному оператору A в данном базисе соответствует квадратная матрица
которая называется матрицей линейного оператора A , i -й столбец которой состоит из координат вектора Ae i (i = 1,2. n ) относительно данного базиса. Отметим, что матрица A оператора A зависит от выбора базиса e 1 ,e 2 . e n .
Итак, мы показали, что всякому линейному оператору A в евклидовом пространстве E n соответствует матрица A ; можно доказать и обратное утверждение: всякую квадратную матрицу A можно рассматривать как матрицу некоторого линейного оператора A в данном базисе e 1 ,e 2 . e n .
Представляют интерес невырожденные линейные операторы, т.е. такие операторы, матрицы которых имеют обратную A -1 , т.е. также являются невырожденными. В этом случае каждому вектору y (образу), определённому соотношением, отвечает единственный вектор x (прообраз) и при этом имеет место матричное равенство: X = A -1 ? Y .
Примеры линейных операторов
1. В пространстве 2-мерных векторов линейным оператором является правило
связывающее вектор-прообраз с вектором-образом
2. В пространстве бесконечно дифференцируемых функций линейным оператором является операция дифференцирования, ставящая в соответствие каждому элементу этого простран ства его производную функцию.
3. В пространстве многочленов P n (t) линейным оператором является операция умножения многочлена на независимую переменную t .
Пример: Известны образы базисных векторов E 3 под действием оператора A :
Найти матрицу этого оператора в исходном базисе.
Решение: По определению y = A x, значит в матричном виде можно записать, что A = X -1 Y . Для нашего примера получаем
Действия над операторами
Сложение линейных операторов. Пусть x?E n , A и B — два линейных оператора в этом пространстве.
Определение 1. Суммой линейных операторов A и B в E n называется оператор C, определяемый равенством Cx = A x + Bx , где x – любой вектор из E n .
Сумма линейных операторов является линейным оператором, причём его матрица C = A + B, где A и B — матрицы линейных операторов A и B .
Умножение линейного оператора на число. Пусть x?E n , линейный оператор A определён в E n , ? — некоторое число.
Определение 2. Произведением линейного оператора A на число ? называется оператор ?A , определяемый равенством .
?A является линейным оператором, а матрица этого линейного оператора получается из матрицы A умножением её на число ? , т.е. она равна ? ? A.
Умножение линейных операторов. Пусть x? E n , y ? E n , z ? E n и кроме того в E n определены линейные операторы A и B таким образом, что y = Bx, z = A y .
Определение 3. Произведением A ? B линейных операторов A и B называется оператор C, определяемый соотношением Cx = A (Bx) .
Таким образом, перемножение линейных операторов состоит в последовательном их применении по отношению к вектору x .
Рассмотрим матрицы – столбцы:
и обозначим через A, B и C — соответственно матрицы линейных операторов A, B и C. Тогда Z = A ? (B ? X) = (A ? B) ? X = C ? X , таким образом, C = A ? B, т.е. матрица произведения линей ных операторов также является линейным оператором.
a) (A ? B)(x + y) = A (B(x + y)) = A (Bx + By) = A (Bx) + A (By) = = (A ? B) ? x + (A ? B) ? y
б) (A ? B)(? x) = A (B(? x)) = A (?Bx) =?A (Bx) =? (A ? B)x
Свойства умножения линейных операторов вытекают из свойств умножения матриц.
Определение 4. Линейные операторы A и В называются равными, если . Равенство операторов обозначается как A = B .
Определение 5. Оператор E называется единичным (или тождественным) оператором, если каждому элементу x линейного пространства он ставит в соответствие тот же самый элемент, то есть
        7.31 .
Решение
        Составим матрицу перехода из координатных столбцов векторов         в базисе         . Получим . Найдём обратную матрицу, используя метод элементарных преобразований над строками. Припишем единичную матрицу справа от матрицы перехода         Первую строку прибавим ко второй и вычтем из третьей, получим         Вторую строку прибавим к первой и дважды вычтем из третьей, получим         Третью строку умножим на (-1). Третью строку, умноженную на (-1) прибавим к первой, получим         Поменяем местами вторую и третью строки         Получилась матрица, которая содержит единичную матрицу слева. Следовательно, в правой части стоит искомая обратная матрица         Сделаем проверку:         Следовательно, обратная матрица найдена верно.
        Матрицу преобразования в базисе         найдём по формуле        
        Ищем произведение
        Тогда
ВНИМАНИЕ! Обратная матрица для всех задач найдена на этой странице. См. выше.
    Вариант 3     Вариант 4     Вариант 6     Вариант 7     Вариант 9     Вариант 11
    Вариант 14     Вариант 18     Вариант 19     Вариант 20     Вариант 21     Вариант 24
    Вариант 25     Вариант 26     Вариант 30     Вариант 31