Aplicació lineal

En matemàtiques, una aplicació lineal és un morfisme entre dos espais vectorials que respecta l'operació suma de vectors i la multiplicació escalar definides en aquests espais vectorials, o, en altres paraules que preserven les combinacions lineals.

Definicions

Sigui f : E F {\displaystyle f:\mathbf {E} \rightarrow \mathbf {F} } una aplicació on E {\displaystyle \mathbf {E} } i F {\displaystyle \mathbf {F} } són dos K {\displaystyle \mathbb {K} } -espais vectorials.

f {\displaystyle \,f} és una aplicació lineal (o un morfisme de K {\displaystyle \mathbb {K} } -espais vectorials) si:

  • f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) , x , y E {\displaystyle f(x+y)=f(x)+f(y),\;\forall x,y\in E}
  • f ( λ x ) = λ f ( x ) , λ K , x E {\displaystyle f(\lambda \cdot x)=\lambda \cdot f(x),\;\forall \lambda \in \mathbb {K} ,\;\forall x\in E}

Una aplicació que compleixi la primera condició es diu additiva, si, en canvi compleix la segona es diu homogènia.

Propietats

Si f : E F {\displaystyle f:\mathbf {E} \rightarrow \mathbf {F} } és una aplicació lineal, x , y E {\displaystyle \forall x,y\in \mathbf {E} } , i a , b K {\displaystyle \forall a,b\in \mathbb {K} } es compleix:

  • f ( a x + b y ) = a f ( x ) + b f ( y ) {\displaystyle f(ax+by)=af(x)+bf(y)\,}
  • f ( i = 1 m a i x i ) = i = 1 m a i f ( x i ) {\displaystyle f\left(\sum _{i=1}^{m}a_{i}x_{i}\right)=\sum _{i=1}^{m}a_{i}f(x_{i})}
  • f ( 0 ) = 0 {\displaystyle f({\vec {0}})={\vec {0}}}
  • f ( x ) = f ( x ) {\displaystyle f(-x)=-f(x)\,}
  • Si g : F G {\displaystyle g:\mathbf {F} \rightarrow \mathbf {G} } també és una aplicació lineal, aleshores: g f : E G {\displaystyle g\circ f:\mathbf {E} \rightarrow \mathbf {G} } , també és una aplicació lineal.

Nucli i imatge

Sigui f : E F {\displaystyle f:\mathbf {E} \rightarrow \mathbf {F} }

  • S'anomenarà nucli de f {\displaystyle f} al subespai vectorial de E {\displaystyle \mathbf {E} }
Nuc f = { x E | f ( x ) = 0 } {\displaystyle \operatorname {Nuc} f=\left\{x\in \mathbf {E} |f(x)=0\right\}}
  • S'anomenarà imatge de f {\displaystyle f} al subespai vectorial de F {\displaystyle \mathbf {F} }
Im f = { y F | x E , y = f ( x ) } {\displaystyle \operatorname {Im} f=\left\{y\in \mathbf {F} |\exists x\in \mathbf {E} ,y=f(x)\right\}}

Teorema del rang

dim ( Nuc f ) + dim ( Im f ) = dim ( E ) {\displaystyle \dim(\operatorname {Nuc} f)+\dim(\operatorname {Im} f)=\dim(\mathbf {E} )}

Teorema d'isomorfisme

Im f E / Nuc f {\displaystyle \operatorname {Im} f\cong \mathbf {E} /\operatorname {Nuc} f}

Matriu associada a una aplicació lineal

Siguin E {\displaystyle \mathbf {E} } i F {\displaystyle \mathbf {F} } dos espais vectorials de dimensió finita, { u 1 , , u n } {\displaystyle \{u_{1},\dots ,u_{n}\}} i { v 1 , , v m } {\displaystyle \{v_{1},\dots ,v_{m}\}} les seves respectives bases i f : E F {\displaystyle f:\mathbf {E} \rightarrow \mathbf {F} } una aplicació lineal,   f {\displaystyle \ f} queda definida si es coneixen les coordenades de f ( u 1 ) , , f ( u n ) {\displaystyle f(u_{1}),\dots ,f(u_{n})} en la base de F {\displaystyle \mathbf {F} } :

f ( u i ) = j = 1 m λ i j v j , i = 1 , , n {\displaystyle f(u_{i})=\sum _{j=1}^{m}\lambda _{i}^{j}v_{j},i=1,\dots ,n}

  A {\displaystyle \ A} S'anomena matriu associada a l'aplicació lineal   f {\displaystyle \ f} en les bases { u 1 , , u n } {\displaystyle \{u_{1},\dots ,u_{n}\}} i { v 1 , , v m } {\displaystyle \{v_{1},\dots ,v_{m}\}}

A = ( λ 1 1 λ n 1 λ 1 m λ n m ) {\displaystyle A={\begin{pmatrix}\lambda _{1}^{1}&\cdots &\lambda _{n}^{1}\\\vdots &\ddots &\vdots \\\lambda _{1}^{m}&\cdots &\lambda _{n}^{m}\end{pmatrix}}}

Aquesta matriu ens permet calcular les coordenades de la imatge d'un vector:

w E = i = 1 n w i u i {\displaystyle w\in \mathbf {E} =\sum _{i=1}^{n}w_{i}u_{i}}
  f ( w ) F = f ( i = 1 n w i u i ) = i = 1 n w i ( j = 1 m λ i j v j ) = j = 1 m ( i = 1 n λ i j w i ) v j {\displaystyle \ f(w)\in F=f(\sum _{i=1}^{n}w_{i}u_{i})=\sum _{i=1}^{n}w_{i}(\sum _{j=1}^{m}\lambda _{i}^{j}v_{j})=\sum _{j=1}^{m}(\sum _{i=1}^{n}\lambda _{i}^{j}w_{i})v_{j}}

Les coordenades de   f ( w ) {\displaystyle \ f(w)} en la base { v 1 , , v m } {\displaystyle \{v_{1},\dots ,v_{m}\}} de F {\displaystyle \mathbf {F} } són:

w j ¯ = i = 1 n λ i j w i , i = 1 , , m {\displaystyle {\bar {w_{j}}}=\sum _{i=1}^{n}\lambda _{i}^{j}w_{i},i=1,\dots ,m}
w ¯ = A w {\displaystyle \Rightarrow {\bar {w}}=A\cdot w}

Composició d'aplicacions lineals

Donades dues aplicacions lineals f : E F {\displaystyle f:\mathbf {E} \rightarrow \mathbf {F} } i g : F G {\displaystyle g:\mathbf {F} \rightarrow \mathbf {G} } (on { u 1 , , u n } {\displaystyle \{u_{1},\dots ,u_{n}\}} , { v 1 , , v m } {\displaystyle \{v_{1},\dots ,v_{m}\}} i { w 1 , , w s } {\displaystyle \{w_{1},\dots ,w_{s}\}} són les bases de E {\displaystyle \mathbf {E} } , F {\displaystyle \mathbf {F} } i G {\displaystyle \mathbf {G} } ) amb   A {\displaystyle \ A} i   B {\displaystyle \ B} com a matrius associades en aquestes bases. Aleshores la matriu C = B A {\displaystyle C=B\cdot A} és la matriu associada a l'aplicació g f {\displaystyle g\circ f}

Demostració

f ( u i ) = j = 1 m a i j v j g ( v j ) = k = 1 s b j k w k } g f ( u i ) = g ( f ( u i ) ) = g ( j = 1 m a i j v j ) = j = 1 m a i j g ( v j ) = j = 1 m a i j ( k = 1 s b j k w k ) = k = 1 s ( j = 1 m a i j b j k ) w k {\displaystyle \left.{\begin{matrix}f(u_{i})=\sum _{j=1}^{m}a_{i}^{j}v_{j}\\g(v_{j})=\sum _{k=1}^{s}b_{j}^{k}w_{k}\end{matrix}}\right\}\Rightarrow g\circ f(u_{i})=g(f(u_{i}))=g(\sum _{j=1}^{m}a_{i}^{j}v_{j})=\sum _{j=1}^{m}a_{i}^{j}g(v_{j})=\sum _{j=1}^{m}a_{i}^{j}(\sum _{k=1}^{s}b_{j}^{k}w_{k})=\sum _{k=1}^{s}(\sum _{j=1}^{m}a_{i}^{j}b_{j}^{k})w_{k}\Rightarrow }
C i k = j = 1 m a i j b j k {\displaystyle C_{i}^{k}=\sum _{j=1}^{m}a_{i}^{j}b_{j}^{k}}
( C = B A ) {\displaystyle (C=B\cdot A)}

Canvi de base

Sigui f : E F {\displaystyle f:\mathbf {E} \rightarrow \mathbf {F} } una aplicació lineal amb la matriu   A {\displaystyle \ A} respecte a les bases { u 1 , , u n } {\displaystyle \{u_{1},\dots ,u_{n}\}} i { v 1 , , v m } {\displaystyle \{v_{1},\dots ,v_{m}\}} de E {\displaystyle \mathbf {E} } i F {\displaystyle \mathbf {F} } i la matriu   B {\displaystyle \ B} respecte a les bases { u 1 , , u n } {\displaystyle \{u_{1}',\dots ,u_{n}'\}} i { v 1 , , v m } {\displaystyle \{v_{1}',\dots ,v_{m}'\}} es pot escriure f {\displaystyle {\text{f}}\;} com la següent composició

B = Q A P {\displaystyle B=Q\cdot A\cdot P}

on   P {\displaystyle \ P} és la matriu del canvi de base de { u i } {\displaystyle \{u_{i}'\}\;} a { u i } {\displaystyle \{u_{i}\}\;} i   Q {\displaystyle \ Q} és la matriu del canvi de base de { v j } {\displaystyle \{v_{j}\}\;} a { v j } {\displaystyle \{v_{j}'\}\;} .

L'espai dual

L'espai dual és l'espai de les aplicacions lineals que van de E {\displaystyle \mathbf {E} } a R {\displaystyle \mathbb {R} } .

E R {\displaystyle \mathbf {E} \rightarrow \mathbb {R} }

Les aplicacions lineals a R {\displaystyle \mathbb {R} } s'anomenen formes, i a l'espai L ( E , R ) = E {\displaystyle {\mathcal {L}}(\mathbf {E} ,\mathbb {R} )=\mathbf {E^{*}} } se l'anomena espai dual de E {\displaystyle \mathbf {E} } , on L ( E , R ) {\displaystyle {\mathcal {L}}(\mathbf {E} ,\mathbb {R} )} és el conjunt de totes les aplicacions lineals de E {\displaystyle \mathbf {E} } a R {\displaystyle \mathbb {R} } .

E {\displaystyle \mathbf {E^{*}} } és un espai vectorial de la mateixa dimenió que E {\displaystyle \mathbf {E} } (si E {\displaystyle \mathbf {E} } té dimensió finita):

dim L ( E , R ) = dim E dim R 1 = dim E {\displaystyle \dim {\mathcal {L}}(\mathbf {E} ,\mathbb {R} )=\dim \mathbf {E} \cdot \underbrace {\dim \mathbb {R} } _{\text{1}}=\dim \mathbf {E} }
dim E = dim E {\displaystyle \Rightarrow \dim \mathbf {E^{*}} =\dim \mathbf {E} }

Donada una base de E = { u 1 , . . . , u n } {\displaystyle \mathbf {E} =\{u_{1},...,u_{n}\}} , les aplicacions:

u i : {\displaystyle u_{i}':} E R {\displaystyle \mathbf {E} \rightarrow \mathbb {R} }
u j 0 {\displaystyle u_{j}\mapsto 0} si    j i {\displaystyle \quad {\text{si }}~j\neq i}
u j 1 {\displaystyle u_{j}\mapsto 1} si    j = i {\displaystyle \quad {\text{si }}~j=i}

u i ( u j ) = δ i j = { 1 si i = j 0 si i j {\displaystyle u_{i}^{'}(u_{j})=\delta _{ij}=\left\{{\begin{matrix}1&{\mbox{si}}&i=j\\0&{\mbox{si}}&i\neq j\end{matrix}}\right.}

On u i {\displaystyle u_{i}'} és l'aplicació, u j {\displaystyle u_{j}} és l'element i δ i j {\displaystyle \delta _{ij}} és la funció delta de Kronecker.

Les aplicacions { u i } ( i = 1 , . . . , n ) {\displaystyle \{u_{i}'\}(i=1,...,n)} formen una base de E {\displaystyle \mathbf {E} ^{*}} que s'anomena base dual de { u 1 , . . . , u n } {\displaystyle \{u_{1},...,u_{n}\}} .

Observació

Suposem que { u 1 , . . . , u n } {\displaystyle \{u_{1},...,u_{n}\}} i { v 1 , . . . , v n } {\displaystyle \{v_{1},...,v_{n}\}} són bases diferents de E {\displaystyle \mathbf {E} } amb algun vector en comú (suposem que u 1 = v 1 {\displaystyle u_{1}=v_{1}} ), aleshores, en les dues bases duals { u 1 , . . . , u n } {\displaystyle \{u_{1}',...,u_{n}'\}} i { v 1 , . . . , v n } {\displaystyle \{v_{1}',...,v_{n}'\}} , u 1 {\displaystyle u_{1}'} i v 1 {\displaystyle v_{1}'} no tenen per què ser iguals.

Proposició

Sigui { u 1 , . . . , u n } {\displaystyle \{u_{1},...,u_{n}\}} una base de E {\displaystyle \mathbf {E} } i { u 1 , . . . , u n } {\displaystyle \{u_{1}',...,u_{n}'\}} la seva base dual, les coordenades d'una forma qualsevol ω E {\displaystyle \omega \in \mathbf {E} ^{*}} en la base { u 1 , . . . , u n } {\displaystyle \{u_{1}',...,u_{n}'\}} són ( ω ( u 1 ) , . . . , ω ( u n ) ) {\displaystyle (\omega (u_{1}),...,\omega (u_{n}))} .

ω : {\displaystyle \omega :} E R {\displaystyle \mathbf {E} \rightarrow \mathbb {R} }
u 1 ω ( u 1 ) {\displaystyle u_{1}\mapsto \omega (u_{1})}
u j ω ( u 2 ) {\displaystyle u_{j}\mapsto \omega (u_{2})}
{\displaystyle \vdots }
u n ω ( u n ) {\displaystyle u_{n}\mapsto \omega (u_{n})}

ω = α 1 u 1 + , , , + α n u n                     α i = ω ( u i )       i = 1 , . . . , n {\displaystyle \omega =\alpha _{1}u_{1}'+,,,+\alpha _{n}u_{n}'~~~~~~~~~~\alpha _{i}=\omega (u_{i})~~~i=1,...,n}

ω = ω ( u 1 ) u 1 + . . . + ω ( u n ) u n {\displaystyle \Rightarrow \omega =\omega (u_{1})\cdot u_{1}'+...+\omega (u_{n})\cdot u_{n}'}

ω = i = 1 n ω ( u i ) u i {\displaystyle \omega =\sum _{i=1}^{n}\omega (u_{i})\cdot u_{i}'}

Demostració

Per tot vector u k {\displaystyle u_{k}} de la base de E {\displaystyle \mathbf {E} } tenim: ( i = 1 n ω ( u i ) u i ) ( u k ) = i = 1 n ω ( u i ) u i ( u k ) = ω ( u 1 ) u 1 ( u k ) 0 + . . . + ω ( u k ) u k ( u k ) 1 + . . . + ω ( u n ) u n ( u k ) 0 = ω ( u k ) {\displaystyle {\bigg (}\sum _{i=1}^{n}\omega (u_{i})\cdot u_{i}'{\bigg )}(u_{k})=\sum _{i=1}^{n}\omega (u_{i})\cdot u_{i}'(u_{k})=\omega (u_{1})\cdot \underbrace {u_{1}'(u_{k})} _{\text{0}}+...+\omega (u_{k})\cdot \underbrace {u_{k}'(u_{k})} _{\text{1}}+...+\omega (u_{n})\cdot \underbrace {u_{n}'(u_{k})} _{\text{0}}=\omega (u_{k})}

ω = i = 1 n ω ( u i ) u i {\displaystyle \Rightarrow \omega =\sum _{i=1}^{n}\omega (u_{i})\cdot u_{i}'}

Aplicacions duals

Fixada una aplicació lineal f : E F {\displaystyle f:\mathbf {E} \rightarrow \mathbf {F} } i F = L ( F , R ) {\displaystyle \mathbf {F} ^{*}={\mathcal {L}}(\mathbf {F} ,\mathbb {R} )} , al compondre un element ω F {\displaystyle \omega \in \mathbf {F} ^{*}} amb f {\displaystyle f} , obtenim un element ω f E {\displaystyle \omega \circ f\in \mathbf {E} ^{*}} :

Aplicació dual


Per tant, existeix una aplicació f {\displaystyle f'} que designarem per aplicació dual de f {\displaystyle f} :

f : F E ω ω f {\displaystyle {\begin{matrix}f':&\mathbf {F} ^{*}\rightarrow \mathbf {E} ^{*}\\&\omega \mapsto \omega \circ f\end{matrix}}}

i té les següents propietats:

  • Lineal:
f ( ω + v ) = ( ω + v ) f = ( ω f ) + ( v f ) = f ( ω ) + f ( v ) {\displaystyle f'(\omega +v)=(\omega +v)\circ f=(\omega \circ f)+(v\circ f)=f'(\omega )+f'(v)}
f ( λ ω ) = ( λ ω ) f = λ ( ω f ) = λ f ( ω ) {\displaystyle f'(\lambda \omega )=(\lambda \omega )\circ f=\lambda (\omega \circ f)=\lambda f'(\omega )}
  • ( g f ) = f g {\displaystyle (g\circ f)'=f'\circ g'} :
( g f ) ( ω ) = ω ( g f ) = ( ω g ) f = f ( ω g ) = f ( g ( ω ) ) = f g ( ω ) {\displaystyle (g\circ f)'(\omega )=\omega \circ (g\circ f)=(\omega \circ g)\circ f=f'(\omega \circ g)=f'(g'(\omega ))=f'\circ g'(\omega )}

Relació entre matrius

  • f : E F {\displaystyle f:\mathbf {E} \rightarrow \mathbf {F} } té per matriu associada A = ( a i j ) {\displaystyle A=(a_{i}^{j})} en les bases { u 1 , . . . , u n } {\displaystyle \{u_{1},...,u_{n}\}} i { v 1 , . . . , v m } {\displaystyle \{v_{1},...,v_{m}\}} de E {\displaystyle \mathbf {E} } i F {\displaystyle \mathbf {F} } respectivament.
  • f : F E {\displaystyle f':\mathbf {F} ^{*}\rightarrow \mathbf {E} ^{*}} tindrà una matriu associada B = ( b i j ) {\displaystyle B=(b_{i}^{j})} en les dues bases duals { v 1 , . . . , v m } {\displaystyle \{v_{1},...,v_{m}\}} i { u 1 , . . . , u n } {\displaystyle \{u_{1},...,u_{n}\}} de F {\displaystyle \mathbf {F} ^{*}} i E {\displaystyle \mathbf {E} ^{*}} respectivament.

Proposició

La matriu de l'aplicació dual f {\displaystyle f'} en les bases duals és la matriu transposada de A {\displaystyle A} .

B = ( b i j ) = ( a j i ) = A t {\displaystyle B=(b_{i}^{j})=(a_{j}^{i})=A^{t}}

Demostració

b i j = ( f ( v i ) ) ( u j ) = ( v i f ) ( u j ) = v i ( f ( u j ) ) = v i ( k = 1 m a j k v k ) = k = 1 m a j k v i ( v k ) = a j 1 v i ( v 1 ) 0 + . . . + a j i v i ( v i ) 1 + . . . + a j m v i ( v m ) 0 = a j i {\displaystyle b_{i}^{j}=(f'(v_{i}'))(u_{j})=(v_{i}'\circ f)(u_{j})=v_{i}'(f(u_{j}))=v_{i}'(\sum _{k=1}^{m}a_{j}^{k}v_{k})=\sum _{k=1}^{m}a_{j}^{k}v_{i}'(v_{k})=a_{j}^{1}\underbrace {v_{i}'(v_{1})} _{\text{0}}+...+a_{j}^{i}\underbrace {v_{i}'(v_{i})} _{\text{1}}+...+a_{j}^{m}\underbrace {v_{i}'(v_{m})} _{\text{0}}=a_{j}^{i}} b i j = a j i B = A t {\displaystyle \Rightarrow b_{i}^{j}=a_{j}^{i}\Rightarrow B=A^{t}}

Vegeu també

Bibliografia

  • Castellet, Manuel; Llerena, Irene. Universitat Autònoma de Barcelona. Àlgebra lineal i geometria, 2005. ISBN 84-7488-943-X. 
Registres d'autoritat
  • BNF (1)
  • GND (1)
  • LCCN (1)