Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu 8. JADRO, OBRAZ a MATICE LINEÁRNÍHO ZOBRAZENÍ Jan Paseka Ústav matematiky a statistiky Masarykova univerzita 4. listopadu 2024 Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Obsah • Lineárni izomorfismy Q Jádro a obraz lineárního Ä zobrazení ^ Matice nnearnino • Vlastnosti lineárního zobrazeni zobrazení o Jádro a obraz lineárního w Matice přechodu zobrazení o Hodnost lineárního Q Skeletní rozklad matic zobrazení Abstrakt Jádro a obraz Abstrakt Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy V této kapitole blíže prozkoumáme pojem lineárního zobrazení. □ S1 Abstrakt Jádro a obraz Abstrakt Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy V této kapitole blíže prozkoumáme pojem lineárního zobrazení. To nám umožní porovná vat struktury různých vektorových prostom nad tímž tělesem. Abstrakt Jádro a obraz Abstrakt Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy V této kapitole blíže prozkoumáme pojem lineárního zobrazení. To nám umožní porovná vat struktury různých vektorových prostom nad tímž tělesem. Budeme studovat pojem jádra, matice lineárního zobrazení a matice přechodu. Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Obsah • Lineárni izomorfismy Q Jádro a obraz lineárního Ä zobrazení ^ Matice nnearnino • Vlastnosti lineárního zobrazeni zobrazení o Jádro a obraz lineárního w Matice přechodu zobrazení o Hodnost lineárního Q Skeletní rozklad matic zobrazení Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu stnosti Hodnost Iro a obraz Izomorfismy Vlastnosti lineárního zobrazení 1 1 Významné vlastnosti lineárních zobrazení jsou: Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad VI; Já Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Vlastnosti lineárního zobrazení I Významné vlastnosti lineárních zobrazení jsou: kompozice (složení) lineárních zobrazení je opět lineární zobrazení Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad VI; Já Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Vlastnosti lineárního zobrazení I Významné vlastnosti lineárních zobrazení jsou: kompozice (složení) lineárních zobrazení je opět lineární zobrazení a obrazy i vzory lineárních podprostorů v lineárních zobrazeních jsou též lineární podprostory. Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad VI; Já Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Vlastnosti lineárního zobrazení I Významné vlastnosti lineárních zobrazení jsou: kompozice (složení) lineárních zobrazení je opět lineární zobrazení a obrazy i vzory lineárních podprostorů v lineárních zobrazeních jsou též lineární podprostory. Tvrzení 1.1 Nechť U, V, W jsou vektorové prostory nad tělesem K a i[) \ W ^ V, (p : V ^ U jsou lineární zobrazení. Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad VI; Já Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Vlastnosti lineárního zobrazení I Významné vlastnosti lineárních zobrazení jsou: kompozice (složení) lineárních zobrazení je opět lineární zobrazení a obrazy i vzory lineárních podprostorů v lineárních zobrazeních jsou též lineární podprostory. Tvrzení 1.1 Nechť U, V, W jsou vektorové prostory nad tělesem K a i[) \ W ^ V, (p : V ^ U jsou lineární zobrazení. Potom i jejich složení Lp o ^ : W -> U je lineární zobrazení Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Skeletní rozklad Matice přechodu Vlastnosti Hodnost Jádro a obraz Izomorfismy Vlastnosti 1 ineárního zobrazení II Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Vlastnosti lineárního zobrazení II fí,(A, B) = (s/(A), r,(B)), /i(x, y) = x y, A(C) = {cu,..., cnn), H*) = £/Li zh (51 ° A o /i o Ri)(A, B) = Eyti ajibij. Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Vlastnosti lineárního zobrazení III Tvrzení 1.2 Nechť U, V jsou vektorové prostory nad tělesem K a (p : V -> U je lineární zobrazení. Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Vlastnosti lineárního zobrazení III Tvrzení 1.2 Nechť U, V jsou vektorové prostory nad tělesem K a (p : V -> U je lineární zobrazení. (a) Je-li S lineárnípodprostor prostoru V, takicp(S) je lineární podprostor prostoru U. Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Vlastnosti lineárního zobrazení III Tvrzení 1.2 Nechť U, V jsou vektorové prostory nad tělesem K a (p : V -> U je lineární zobrazení. (a) Je-li S lineárnípodprostor prostoru V, takicp(S) je lineární podprostor prostoru U. (b) Je-li T lineární podprostor prostoru U, tak(p~\T) je lineární podprostor prostoru V. Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Skeletní rozklad Matice přechodu Vlastnosti Hodnost Jádro a obraz Izomorfismy Vlastnosti 1 ineárního zobrazení IV Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Vlastnosti lineárního zobrazení V Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Jádro I Skeletní rozklad Vh Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Nechť Lp : V -> U je lineární zobrazení mezi vektorovým prostory nad tělesem K. Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Jádro I Skeletní rozklad Vh Vlastnosti Jádro a obraz Hodnost Izomorfismy Nechť cp : V U je lineárni zobrazení mezi vektorovým prostory nad tělesem K. Jeho jádrem nazýváme množinu Kenp = v?"1 (0) = {xel/;
U je lineárni zobrazení mezi vektorovými prostory nad tělesem K. Jeho jádrem nazýváme množinu Ktnp = v?-1 (0) = {xeV\ cp(x) = 0}. Obrazem lineárního zobrazení
U je lineárni zobrazení mezi vektorovými prostory nad tělesem K. Jeho jádrem nazýváme množinu Kerv? = v?"1 (0) = {xeV;
U je lineární zobrazení mezi vektorovými prostory nad tělesem K.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Jádro II
Skeletní rozklad
Vh
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Protože {0} je lineární podprostor prostoru U a V je lineární podprostor prostoru V, jako speciální případ tvrzení o vzoru a obrazu lineárního zobrazení dostáváme následující výsledek.
Tvrzení 1.3
Nechť\p : V -> U je lineární zobrazení mezi vektorovými
prostory nad tělesem K.
Potom Ker^ a Im^ jsou lineární podprostory
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Jádro II
Skeletní rozklad
Vh
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Protože {0} je lineární podprostor prostoru U a V je lineární podprostor prostoru V, jako speciální případ tvrzení o vzoru a obrazu lineárního zobrazení dostáváme následující výsledek.
Tvrzení 1.3
Nechť (p : V -> U je lineární zobrazení mezi vektorovými
prostory nad tělesem K.
Potom Ker^ a Im^ jsou lineární podprostory
Pomocí pojmů jádra a obrazu můžeme charakterizovat injektivní resp. surjektivní lineární zobrazení.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Jádro II
Skeletní rozklad
Vh
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Protože {0} je lineární podprostor prostoru U a V je lineární podprostor prostoru V, jako speciální případ tvrzení o vzoru a obrazu lineárního zobrazení dostáváme následující výsledek.
Tvrzení 1.3
Nechť\p : V -> U je lineární zobrazení mezi vektorovými
prostory nad tělesem K.
Potom Ker^ a Im^ jsou lineární podprostory.
Pomocí pojmů jádra a obrazu můžeme charakterizovat injektivní resp. surjektivní lineární zobrazení.
Věta 1.4
Nechť\p : V -> U je lineární zobrazení. Potom
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Jádro II
Skeletní rozklad
Vh
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Protože {0} je lineární podprostor prostoru U a V je lineární podprostor prostoru V, jako speciální případ tvrzení o vzoru a obrazu lineárního zobrazení dostáváme následující výsledek.
Tvrzení 1.3
Nechť\p : V -> U je lineární zobrazení mezi vektorovými
prostory nad tělesem K.
Potom Ker^ a Im^ jsou lineární podprostory.
Pomocí pojmů jádra a obrazu můžeme charakterizovat injektivní resp. surjektivní lineární zobrazení.
Věta 1.4
Nechť\p : V -> U je lineární zobrazení. Potom (a) (p je injektivní právě tehdy když Ker^ = {0};
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Jádro II
Skeletní rozklad
Vh
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Protože {0} je lineární podprostor prostoru U a V je lineární podprostor prostoru V, jako speciální případ tvrzení o vzoru a obrazu lineárního zobrazení dostáváme následující výsledek.
Tvrzení 1.3
Nechť\p : V -> U je lineární zobrazení mezi vektorovými
prostory nad tělesem K.
Potom Ker^ a Im^ jsou lineární podprostory.
Pomocí pojmů jádra a obrazu můžeme charakterizovat injektivní resp. surjektivní lineární zobrazení.
Věta 1.4
Nechť\p : V -> U je lineární zobrazení Potom
(a) (p je injektivní právě tehdy když Ker^ = {0};
(b) (p je surjektivní právě tehdy když Imip = U.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Hodnost lineárního zobrazení I
Věta 1.5
Nechť (p : V -> U je lineárni zobrazení, přičemž vektorový prostor V je konečně rozměrný.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Hodnost lineárního zobrazení I
Věta 1.5
Nechť (p : V -> U je lineární zobrazení, přičemž vektorový prostor V je konečně rozměrný.
Potom i KtY(p a Imip jsou konečně rozměrné prostory a platí
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Hodnost lineárního zobrazení I
Věta 1.5
Nechť (p : V -> U je lineární zobrazení, přičemž vektorový prostor V je konečně rozměrný.
Potom i KtY(p a Imip jsou konečně rozměrné prostory a platí
dim V = dim Ker^ + dim Imip.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Hodnost lineárního zobrazení I
Věta 1.5
Nechť (p : V -> U je lineární zobrazení, přičemž vektorový prostor V je konečně rozměrný.
Potom i KtY(p a Imip jsou konečně rozměrné prostory a platí
dim V = dim Ker^ + dim Imip.
Dimenzi obrazu Im^ nazýváme hodností lineárního zobrazení (p a značíme ji
h((p) = dim lm(p.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Hodnost lineárního zobrazení II
v
u
áiraV
- Keiy
\ dimker(£
\
o
Irnip -(
(p/ ker (p
dimlmy?
> 0
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Hodnost lineárního zobrazení II
dim V — dim Ker^ + dim
U
V
áimV
\ dim ker cp
(p/ ker (p
dimlmip
I I
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
astnosti ro a obraz
Hodnost lineárního zobrazení III
Hodnost Izomorfismy
Lineární zobrazení cp : V -> V vektorového prostoru V do sebe nazýváme lineárním operátorem
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Hodnost lineárního zobrazení III
Lineární zobrazení cp : V -> V vektorového prostoru V do sebe nazýváme lineárním operátorem
neboli lineární transformací.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Hodnost lineárního zobrazení III
Lineární zobrazení p : V -> V vektorového prostoru V do sebe nazýváme lineárním operátorem
neboli lineární transformací
Důsledek 1.6
Nechť (p : V V je lineární transformace konečně rozměrného vektorového prostoru V.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Hodnost lineárního zobrazení III
Lineární zobrazení cp : V -> V vektorového prostoru V do sebe nazýváme lineárním operátorem
neboli lineární transformací.
Důsledek 1.6
Nechť (p : V V je lineární transformace konečně rozměrného vektorového prostoru V.
Potom (p je injektivní právě tehdy, když je surjektivní.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy I
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Bijektivní lineární zobrazení ^ : V -> U mezi vektorovým prostory V, U nad tímž tělesem K nazýváme lineární izomorfismus.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy I
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Bijektivní lineárni zobrazení cp : V -> U mezi vektorovými prostory V, U nad tímž tělesem K nazýváme lineární izomorfismus.
Říkáme, že vektorové prostory V, U jsou lineárně izomorfní nebo jen krátce izomorfní a píšeme V = U,
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy I
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Bijektivní lineárni zobrazení p : V -> U mezi vektorovými prostory V, U nad tímž tělesem K nazýváme lineární izomorfismus.
Říkáme, že vektorové prostory V, U jsou lineárně izomorfní nebo jen krátce izomorfní a píšeme V = U,
pokud existuje nějaký lineární izomorfismus p : V -> U.
Tvrzení 1.7
Nechť U, V, W jsou vektorové prostory nad tělesem K.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy I
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Bijektivní lineárni zobrazení p : V -> U mezi vektorovými prostory V, U nad tímž tělesem K nazýváme lineární izomorfismus.
Říkáme, že vektorové prostory V, U jsou lineárně izomorfní nebo jen krátce izomorfní a píšeme V = U,
pokud existuje nějaký lineární izomorfismus (p : V -> U.
Tvrzení 1.7
Nechť U, V, W jsou vektorové prostory nad tělesem K. (a) idy : V V je lineární izomorfismus.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy I
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Bijektivní lineárni zobrazení cp : V -> U mezi vektorovými prostory V, U nad tímž tělesem K nazýváme lineární izomorfismus.
Říkáme, že vektorové prostory V, U jsou lineárně izomorfní nebo jen krátce izomorfní a píšeme V = U,
pokud existuje nějaký lineární izomorfismus cp : V -> U.
Tvrzení 1.7
Nechť U, V, W jsou vektorové prostory nad tělesem K.
(a) idy : V V je lineární izomorfismus.
(b) Je-li p : V -> U lineární izomorfismus, pak i : U -> V je lineární izomorfismus.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu astnosti Hodnost idro a obraz Izomorfismy
Lineární izomorfismy 1 1
Bijektivní lineárni zobrazení cp : V -> U mezi vektorovými prostory V, U nad tímž tělesem K nazýváme lineární izomorfismus.
Říkáme, že vektorové prostory V, U jsou lineárně izomorfní nebo jen krátce izomorfní a píšeme V = U,
pokud existuje nějaký lineární izomorfismus (p : V -> U.
Tvrzení 1.7
Nechť U, V, W jsou vektorové prostory nad tělesem K. (a) idy : V V je lineární izomorfismus. (b) Je-li (p : V -> U lineární izomorfismus, pak'np~A : U -> V je lineární izomorfismus. (c) Jsou-li i[): W -> V, (p : V -> U lineární izomorfismy pak i p) o i[): W -> U je lineární izomorfismus.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy II
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Z právě dokázaného tvrzení okamžitě vyplývá následující důsledek.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy II
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Z právě dokázaného tvrzení okamžitě vyplývá následující důsledek.
Důsledek 1.8
Pro libovolné vektorové prostory U, V, W nad tímž tělesem K platí:
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy II
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Z právě dokázaného tvrzení okamžitě vyplývá následující důsledek.
Důsledek 1.8
Pro libovolné vektorové prostory U, V, W nad tímž tělesem K platí:
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy II
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Z právě dokázaného tvrzení okamžitě vyplývá následující důsledek.
Důsledek 1.8
Pro libovolné vektorové prostory U, V, W nad tímž tělesem K platí:
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy II
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Z právě dokázaného tvrzení okamžitě vyplývá následující důsledek.
Důsledek 1.8
Pro libovolné vektorové prostory U, V, W nad tímž tělesem K platí:
(a) V *á V;
(b) V^U U^V;
(c) W^V&iV^U ^ W^U.
Říkáme, že vztah izomorfnosti = je reflexivní, symetrický a tranzitivní, tj. je vztahem ekvivalence.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy II
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Z právě dokázaného tvrzení okamžitě vyplývá následující důsledek.
Důsledek 1.8
Pro libovolné vektorové prostory U, V, W nad tímž tělesem K platí:
(a) V *á V;
(b) V^U U^V;
(c) W^V&iV^U ^ W^U.
Říkáme, že vztah izomorfnosti = je reflexivní, symetrický a tranzitivní, tj. je vztahem ekvivalence.
Z formálního hlediska s ním můžeme pracovat podobně jako se vztahem rovnosti =.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
astnosti ro a obraz
Lineární izomorfismy III
Příklad 1.9
Nechť V je konečně rozměrný vektorový prostor nad tělesem K, dimV = n a /3 = (v1,..., vn) je nějaká jeho báze.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
astnosti ro a obraz
Lineárni izomorfismy III
I
Příklad 1.9
Nechť V je konečně rozměrný vektorový prostor nad tělesem K, dimV = n a (3 = (v1,..., vn) je nějaká jeho báze.
Potom souřadnicové zobrazením ^ (x)^ je lineární izomorfizmus V -> Kn.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
astnosti ro a obraz
Lineárni izomorfismy III
I
Příklad 1.9
Nechť V je konečně rozměrný vektorový prostor nad tělesem K, dimV = n a (3 = (v1,..., vn) je nějaká jeho báze.
Potom souřadnicové zobrazením ^ (x)^ je lineární izomorfizmus V -> Kn.
Platí, že typ izomorfismu daného konečně rozměrného prostoru je jednoznačně určený jeho dimenzí.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
astnosti ro a obraz
Lineárni izomorfismy III
I
Příklad 1.9
Nechť V je konečně rozměrný vektorový prostor nad tělesem K, dimV = n a /3 = (v1,..., vn) je nějaká jeho báze.
Potom souřadnicové zobrazením ^ (x)p je lineární izomorfizmus V -> Kn.
Platí, že typ izomorfismu daného konečně rozměrného prostoru je jednoznačně určený jeho dimenzí.
Věta 1.10
Nechť U, V jsou konečně rozměrné vektorové prostory nad tělesem K.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
astnosti ro a obraz
Lineární izomorfismy III
I
Příklad 1.9
Nechť V je konečné rozměrný vektorový prostor nad tělesem K, dimV = n a /3 = (v1,..., vn) je nějaká jeho báze.
Potom souřadnicové zobrazením ^ (x)p je lineární izomorfizmus V -> Kn.
Platí, že typ izomorfismu daného konečně rozměrného prostoru je jednoznačně určený jeho dimenzí.
Věta 1.10
Nechť U, V jsou konečné rozměrné vektorové prostory nad
tělesem K.
Potom
V 9á U & dim V = dim U.
□ i5P
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy IV
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Tedy konečně rozměrný vektorový prostor V nad tělesem K je izomorfní se sloupcovým (řádkovým) vektorovým prostorem K právě tehdy, když n = dimV.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy IV
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Tedy konečně rozměrný vektorový prostor V nad tělesem K je izomorfní se sloupcovým (řádkovým) vektorovým prostorem K právě tehdy, když n = dimlA
Přitom každá báze /3 prostoru V určuje jeden takovýto izomorfismus V -> Kn -
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy IV
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Tedy konečně rozměrný vektorový prostor V nad tělesem K je izomorfní se sloupcovým (řádkovým) vektorovým prostorem K právě tehdy, když n = dimlA
Přitom každá báze /3 prostoru V určuje jeden takovýto izomorfismus V -> Kn -
je jím souřadnicové zobrazení x h> (x)^.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Lineární izomorfismy V
Skeletní rozklad
Vlastnosti Jádro a obraz
Hodnost Izomorfismy
Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad M M otivace atice v bazích Příklady Prostory LZ
Obsah
Q Matice lineárního zobrazení 9 Motivace
• Matice v bazích
• Příklady
• Prostory lineárních zobrazení
□ t3
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Motivace I
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Uvažujme lineární zobrazení cp : Kn -> Km. V prostoru K máme kanonickou bázi = (e-i,..., en).
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Motivace I
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Uvažujme lineární zobrazení cp : Kn -> Km. V prostom Kn máme kanonickou bázi = (e-i,..., en).
Protože obrazy ^(ey) vektorů této báze jsou sloupcové vektory z prostoru Km, můžeme vytvořit matici
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Motivace I
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Uvažujme lineární zobrazení cp : Kn -> Km. V prostom Kn máme kanonickou bázi = (e-i,..., en).
Protože obrazy ^(ey) vektorů této báze jsou sloupcové vektory z prostoru Km, můžeme vytvořit matici
A = (p(ei),...,p(en)) g K
Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Motivace Matice v bazích Příklady Prostory LZ
Motivace 1
Uvažujme lineární zobrazení p : Kn -> Km. V prostom Kn máme kanonickou bázi = (e-i,..., en).
Protože obrazy ^(ey) vektorů této báze jsou sloupcové vektory z prostoru Km, můžeme vytvořit matici
A = Wei),...,íp(en))G/('nx'?,
jejímiž sloupci jsou právě tyto vektory,
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Motivace I
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Uvažujme lineární zobrazení p : Kn -> Km. V prostom Kn máme kanonickou bázi = (e-i,..., en).
Protože obrazy ^(ey) vektorů této báze jsou sloupcové vektory z prostoru Km, můžeme vytvořit matici
A = (V(ei),...^(8n))G/ťnx'í,
jejímiž sloupci jsou právě tyto vektory, t. j. platí S/(A) = p(ei) pro 1 (en)
= (s1(A),...,sA?(A)).(x1,...,xA?)7r = A x
Tedy každé lineárni zobrazení cp : Kn -> Km má tvar (p(x) = A • x pro vhodnou matici A e Kmxn.
Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Motivace Matice v bazích Příklady Prostory LZ
Motivace IV
Protože každý konečně rozměrný vektorový prostor V nad tělesem K je izomorfní s prostorom Kn pro n = dimV,
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Motivace IV
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Protože každý konečně rozměrný vektorový prostor V nad tělesem K je izomorfní s prostorom Kn pro n = dimV,
při volbě pevných bazí v konečně rozměrných prostoroch U, V, bude možné libovolné lineární zobrazení p : V -> U zakódovat pomocí vhodné matice A.
Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Motivace Matice v bazích Příklady Prostory LZ
Motivace IV
Protože každý konečně rozměrný vektorový prostor V nad tělesem K je izomorfní s prostorom Kn pro n = dimV,
při volbě pevných bazí v konečně rozměrných prostoroch U, V, bude možné libovolné lineární zobrazení cp : V -> U zakódovat pomocí vhodné matice A.
V
U
Kn
K
m
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Motivace IV
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Protože každý konečně rozměrný vektorový prostor V nad tělesem K je izomorfní s prostorom Kn pro n = dimV,
při volbě pevných bazí v konečně rozměrných prostoroch U, V, bude možné libovolné lineární zobrazení cp : V -> U zakódovat pomocí vhodné matice A.
V
(-)
-i
ß
Kn
U
K
m
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Motivace IV
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Protože každý konečně rozměrný vektorový prostor V nad tělesem K je izomorfní s prostorom Kn pro n = dimV,
při volbě pevných bazí v konečně rozměrných prostoroch U, V, bude možné libovolné lineární zobrazení cp : V -> U zakódovat pomocí vhodné matice A.
V
U
(-)
-i
ß
Kn
K
m
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Motivace IV
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Protože každý konečně rozměrný vektorový prostor V nad tělesem K je izomorfní s prostorom Kn pro n = dimV,
při volbě pevných bazí v konečně rozměrných prostoroch U, V, bude možné libovolné lineární zobrazení cp : V -> U zakódovat pomocí vhodné matice A.
Protože každý konečně rozměrný vektorový prostor V nad tělesem K je izomorfní s prostorom Kn pro n = dimV,
při volbě pevných bazí v konečně rozměrných prostoroch U, V, bude možné libovolné lineární zobrazení p : V -> U zakódovat pomocí vhodné matice A.
V
> U
(-)
-1
(-)
OL
-1
- Km
A' (-) = (~)a 0(fi°
(")
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad
Jádro a obraz Matice přechodu Motlvace , Pnklady
Matice v bazích Prostory LZ
Maticí lineárního zobrazení vzhledem k bažím I
Nechť U, V jsou konečně rozměrné vektorové prostory nad tělesem K, dim U = m, dim l/ = naa = (u1,...,um), (3 = (v-|,..., vn) jsou báze v U, resp. ve V.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad
Jádro a obraz Matice přechodu Motlvace , Pnklady
Matice v bazích Prostory LZ
Maticí lineárního zobrazení vzhledem k bažím I
Nechť U, V jsou konečně rozměrné vektorové prostory nad tělesem K, dim U = m, dim l/ = naa = (u1,...,um), (3 = (v-|,..., vn) jsou báze v U, resp. ve V.
Maticí lineárního zobrazení r : V -> U vzhledem k bažím j3,
ol nazýváme matici
A = ((^(vi))«>•••> (^(vn))ct) e /CA7?xn,
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad
Jádro a obraz Matice přechodu Motlvace , Pnklady
Matice v bazích Prostory LZ
Maticí lineárního zobrazení vzhledem k bažím I
Nechť U, V jsou konečně rozměrné vektorové prostory nad tělesem K, dim U = m, dim l/ = naa = (u1,...,um), (3 = (v-|,..., vn) jsou báze v U, resp. ve V.
Maticí lineárního zobrazení r : V -> U vzhledem k bažím /3,
ol nazýváme matici
A = ((^(vi))«>•••> (^(vn))ct) e /CA7?xn,
jejíž sloupce jsou tvořeny souřadnicemi obrazů U vzhledem k bažím (3,
ol nazýváme matici
A = ((^(vi))«>•••> (^(vn))ct) e /CA7?xn,
jejíž sloupce jsou tvořeny souřadnicemi obrazů U vzhledem k bažím /3,
ol nazýváme matici
A = ((^(vi))«>•••> (^(vn))ct) e /CA7?xn,
jejíž sloupce jsou tvořeny souřadnicemi obrazů U.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad
Jádro a obraz Matice přechodu Motlvace , Pnklady
Matice v bazích Prostory LZ
Maticí lineárního zobrazení vzhledem k bažím II
Všimněme si u ((p)a,p obrácené pořadí znaků bazí vůči pořadí vektorových prostorů v označení zobrazení p : V -> U.
Matici A ze začátku tohoto paragrafu můžeme nazvat maticí lineárního zobrazení p : Kn -> Km vzhledem na kanonickou
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad
Jádro a obraz Matice přechodu Motlvace , Pnklady
Matice v bazích Prostory LZ
Maticí lineárního zobrazení vzhledem k bažím II
Všimněme si u ((p)a,p obrácené pořadí znaků bazí vůči pořadí vektorových prostorů v označení zobrazení cp : V -> U.
Matici A ze začátku tohoto paragrafu můžeme nazvat maticí lineárního zobrazení cp : Kn -> Km vzhledem na kanonickou
Tedy A = (^(m)^).
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad
Jádro a obraz Matice přechodu Motlvace , Pnklady
Matice v bazích Prostory LZ
Maticí lineárního zobrazení vzhledem k bažím II
Všimněme si u ((p)a,p obrácené pořadí znaků bazí vůči pořadí vektorových prostorů v označení zobrazení p : V -> U.
Matici A ze začátku tohoto paragrafu můžeme nazvat maticí lineárního zobrazení p : Kn -> K171 vzhledem na kanonickou
bázie^n\ e^m\
Tedy A = (p)£{m)^n).
Pokud neřekneme jinak, budeme pod maticí lineárního zobrazení p : Kn -> Km mezi sloupcovými vektorovými prostory vždy rozumět matici (p)£(m) e{n) zobrazení p vzhledem ke kanonickým bažím.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad
Jádro a obraz Matice přechodu Motlvace , Pnklady
Matice v bazích Prostory LZ
Maticí lineárního zobrazení vzhledem k bažím III
Maticí lineární transformace V vzhledem k bázi a prostoru VXeáy rozumíme matici ( V vzhledem k bázi a prostom Vtedy rozumíme matici ( V vzhledem k bázi a prostom Vtedy rozumíme matici ( V vzhledem k bázi a prostom Vtedy rozumíme matici ( V, cp : V -> U platí
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad
Jádro a obraz Matice přechodu Motlvace , Pnklady
Matice v bazích Prostory LZ
Maticí lineárního zobrazení vzhledem k bažím V
Skládání lineárních zobrazení zodpovídá násobení matic.
Nechť U, V, W jsou konečně rozměrné vektorové prostory nad tělesem K, ol je báze U, {3 je báze V aj je báze W.
Potom pro libovolné lineární zobrazení ý : W -> V, cp : V -> U platí
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady I
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklad 2.3
Otočení roviny okolo počátku o úhel a e R je lineární zobrazení Ra : R2 -> R2.
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady I
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklad 2.3
Otočení roviny okolo počátku o úhel a e R je lineární zobrazeníRa : R2 R2.
I
Matici tohoto lineárního zobrazení vzhledem na kanonickou bázi e budeme značit rovněž Ra,
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady I
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklad 2.3
Otočení roviny okolo počátku o úhel a e R je lineární zobrazeníRa : R2 R2.
I
Matici tohoto lineárního zobrazení vzhledem na kanonickou bázi e budeme značit rovněž Ra,
tedy pro xgR2 budeme psát Ra(x) = Ra x.
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady I
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklad 2.3
Otočení roviny okolo počátku o úhel a e R je lineární zobrazeníRa : R2 R2.
■
Matici tohoto lineárního zobrazení vzhledem na kanonickou bázi e budeme značit rovněž Ra,
tedy pro xgR2 budeme psát Ra(x) = Ra x.
Její sloupce získáme otočením vektorů e-i = (1,0)T, e2 = (0,1)7" o úhel a.
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady II
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Motivace Matice v bazích Příklady Prostory LZ
Příklady II
Z definice goniometrických funkcí sinus a cosinus pomocí jednotkové kružnice dostávame
Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Motivace Matice v bazích Příklady Prostory LZ
Příklady II
Z definice goniometrických funkcí sinus a cosinus pomocí jednotkové kružnice dostávame
_ / cos o\
Ra ■ ei = .
y sin a J
Abstrakt Jádro a obraz Matice LZ Matice přechodu Skeletní rozklad Motivace Matice v bazích Příklady Prostory LZ
Příklady II
Z definice goniometrických funkcí sinus a cosinus pomocí jednotkové kružnice dostávame
_ / cos Qí\
Rtt • ei = .
y sin a J
R« e2 =
/ cos (f + a) \ V sin (f+a) )
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady II
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Z definice goniometrických funkcí sinus a cosinus pomocí jednotkové kružnice dostáváme
_ / cos o\
= { sinaJ'
Ra.e2=( coÍI + a} ) =( "sina V
á \ sin (| + a) J \ cos a J
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady II
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Z definice goniometrických funkcí sinus a cosinus pomocí jednotkové kružnice dostáváme
_ / cos o\
= { sinaJ'
Ra.e2=( coÍI + a} ) =( "sina V
á \ sin (| + a) J \ cos a J
znamená, že
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady II
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Z definice goniometrických funkcí sinus a cosinus pomocí jednotkové kružnice dostávame
Ra ■ ei =
Ra■e2 =
cos a sin a
i
cos (l + a) \ _ í —s\na sin (| + a) J \ cos a
To znamená, že r -
cos a —sin a sin a cos a
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady II
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Z definice goniometrických funkcí sinus a cosinus pomocí jednotkové kružnice dostávame
Ra ■ ei =
cos a sin a
i
Ra■e2 =
cos (l + a) \ _ í —s\na sin (| + a) J \ cos a
To znamená, že r -
cos a —sin a sin a cos a
a obrazem libovolného vektoru (x, y)7 g R2 v otočení Ra ye ve/cfor
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady II
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Z definice goniometrických funkcí sinus a cosinus pomocí jednotkové kružnice dostáváme
Ra ■ ei =
cos a sin a
i
Ra e2 =
cos (l + a) \ _ í —s\na sin (| + a) J \ cos a
To znamená, že r -
cos a —sin a sin a cos a
a obrazem libovolného vektoru (x, y)7 g R2 v otočení Ra ye ve/cfor ^ ^ x \ ^ / xcosa-ysina
y ) \ x sm 01-\-y cos 01
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady III
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Matice
P _ / cos(7ľ/6) — sin(7ľ/6) \ ^ " V sin(7r/6) cos(tí/6) J
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady III
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Matice
f cos(tt/6) -sin(vr/6) \ / VŠ/2 -1/2 \ ""Z6 ^ sin(vr/6) cos(tt/6) J { 1 /2 VŠ/2 J
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady III
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Matice
f cos(tí/6) -sin(7í/6) \ f VŠ/2 -1/2 \ \ sin(7r/6) cos(tí/6) J \ ^/2 VŠ/2 J
reprezentuje vzhledem ke standardní bázi transformaci R^/e : IR2 —>► IR2, která otočí vektory ott/6 radiánů proti směru hodinových ručiček.
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady IV
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklad 2.4
Osová souměrnost roviny podle libovolné přímky procházející počátkem definuje zobrazeníSa :R2 ^M2, kde a e R je úhel, který svírá osa souměrnosti s osou x.
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady IV
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklad 2.4
Osová souměrnost roviny podle libovolné přímky procházející počátkem definuje zobrazeníSa : M2 M2, kde a e R je úhel, který svírá osa souměrnosti s osou x.
Pomocí obdobné úvahy jako v případě otočení můžeme ověřit, že i Sa je lineární zobrazení
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady IV
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklad 2.4
Osová souměrnost roviny podle libovolné přímky procházející počátkem definuje zobrazeníSa : M2 M2, kde a e R je úhel, který svírá osa souměrnosti s osou x.
Pomocí obdobné úvahy jako v případě otočení můžeme ověřit, že i Sa je lineární zobrazení
Jeho matici vzhledem ke kanonické bázi e budeme značit stejně, tj. Sa.
Osová souměrnost roviny podle libovolné přímky procházející počátkem definuje zobrazeníSa : M2 M2, kde a e R je úhel, který svírá osa souměrnosti s osou x.
Pomocí obdobné úvahy jako v případě otočení můžeme ověřit, že i Sa je lineární zobrazení.
Jeho matici vzhledem ke kanonické bázi e budeme značit stejně, tj. Sa.
Zřejmě matice souměrnosti podle osy x je
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady V
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Osovou souměrnost Sa můžeme obdržet jako složení otočení R_a, osové souměrnosti S0 a otočení Ra,
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady V
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Osovou souměrnost Sa můžeme obdržet jako složení otočení R_a, osové souměrnosti S0 a otočení Ra,
tj-
Po vynásobení příslušných matic z toho s využitím trigonometrických vzorců dostaneme
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady V
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Osovou souměrnost Sa můžeme obdržet jako složení otočení R_a, osové souměrnosti S0 a otočení Ra,
tj-
Po vynásobení příslušných matic z toho s využitím trigonometrických vzorců dostaneme
cos 2a sin 2a sin 2a —cos 2a
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady V
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Osovou souměrnost Sa můžeme obdržet jako složení otočení R_a, osové souměrnosti S0 a otočení Ra,
tj-
Po vynásobení příslušných matic z toho s využitím trigonometrických vzorců dostaneme
cos 2a sin 2a sin 2a —cos 2a
Tedy osová souměrnost Sa zobrazí vektor (x, y)7 e R2 na vektor
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady V
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Osovou souměrnost Sa můžeme obdržet jako složení otočení R_a, osové souměrnosti S0 a otočení Ra,
tj-
Po vynásobení příslušných matic z toho s využitím trigonometrických vzorců dostaneme
cos 2a sin 2a sin 2a —cos 2a
Tedy osová souměrnost Sa zobrazí vektor (x, y)7 e R2 na vektor
'a
x \ _ / x cos 2a + y sin 2a y J ~ \ x sin 2a - y cos 2a
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady VI
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklad 2.5
Stejnolehlost neboli též homotetie se středem v počátku a s koeficientem podobnosti 0 ^ c eRje opět lineární zobrazení R2 -> R2 s maticí c\2 = diag(c, c).
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady VI
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklad 2.5
Stejnolehlost neboli též homotetie se středem v počátku a s koeficientem podobnosti 0 ^ c eRje opět lineární zobrazení R2 -> R2 s maticí cl2 = diag(c, c).
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady VI
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklad 2.5
Stejnolehlost neboli též homotetie se středem v počátku a s koeficientem podobnosti 0 ^ c eRje opět lineární zobrazení R2 -> R2 s maticí c\2 = diag(c, c).
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady VI
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklad 2.5
Stejnolehlost neboli též homotetie se středem v počátku a s koeficientem podobnosti 0 ^ c e R je opět lineární zobrazení R2 -> R2 s maticí cl2 = diag(c, c).
Tento příklad můžeme evidentním způsobem zevšeobecnit na libovolnou dimenzi n.
Abstrakt Jádro a obraz
Příklady VII
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Zkosený hranol
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu Motivace Příklady Matice v bazích Prostory LZ
Příklady VIII
Příklad 2.6
Zkosení (kroucení, střih) způsobuje deformace tvarů.
10 0,0
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklady VIII
Příklad 2.6
Zkosení (kroucení, střih) způsobuje deformace tvarů.
Výsledek transformace vyvolává dojem, jako kdyby objekty byly složeny z mnoha vrstev, které jsou po sobě posouvány.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklady VIII
Příklad 2.6
Zkosení (kroucení, střih) způsobuje deformace tvarů.
Výsledek transformace vyvolává dojem, jako kdyby objekty byly složeny z mnoha vrstev, které jsou po sobě posouvány.
Dvě základní transformace jsou zkosení ve směru x a zkosení ve směru y.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu Motivace Příklady Matice v bazích Prostory LZ
Příklady VIII
Příklad 2.6
Zkosení (kroucení, střih) způsobuje deformace tvarů.
Výsledek transformace vyvolává dojem, jako kdyby objekty byly složeny z mnoha vrstev, které jsou po sobě posouvány.
Dvě základní transformace jsou zkosení ve směru x a zkosení ve směru y.
Pro zkosení ve směru x s parametrem a e K se používá transformační matice určená předpisem:
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu Motivace Příklady Matice v bazích Prostory LZ
Příklady VIII
Příklad 2.6
Zkosení (kroucení, střih) způsobuje deformace tvarů.
Výsledek transformace vyvolává dojem, jako kdyby objekty byly složeny z mnoha vrstev, které jsou po sobě posouvány.
Dvě základní transformace jsou zkosení ve směru x a zkosení ve směru y.
Pro zkosení ve směru x s parametrem a e K se používá transformační matice určená předpisem:
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklady VIII
Příklad 2.6
Zkosení (kroucení, střih) způsobuje deformace tvarů.
Výsledek transformace vyvolává dojem, jako kdyby objekty byly složeny z mnoha vrstev, které jsou po sobě posouvány.
Dvě základní transformace jsou zkosení ve směru x a zkosení ve směru y.
Pro zkosení ve směru x s parametrem a e K se používá transformační matice určená předpisem:
Je tak definovaná lineární transformace roviny, která posouvá její každou "vodorovnou vrstvu" {(x,y); y = s}, s e K, o vektor ase-|.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Příklady VIII
Příklad 2.6
Zkosení (kroucení, střih) způsobuje deformace tvarů.
Výsledek transformace vyvolává dojem, jako kdyby objekty byly složeny z mnoha vrstev, které jsou po sobě posouvány.
Dvě základní transformace jsou zkosení ve směru x a zkosení ve směru y.
Pro zkosení ve směru x s parametrem a e K se používá transformační matice určená předpisem:
X
y
) =
X
ax + y
1 0 a 1
x
y
Je tak definovaná lineární transformace roviny, která posouvá její každou "vodorovnou vrstvu" {(x,y); y = s}, s g K, o vektor ase-i. Analogické lineární transformace fungují i ve vícerozměrných prostorech Kn.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu Motivace Příklady Matice v bazích Prostory LZ
Prostory lineárních zobrazení 1
Nechť U, V jsou vektorové prostory nad číselným tělesem K.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Prostory lineárních zobrazení I
Nechť U, V jsou vektorové prostory nad číselným tělesem K.
Uvažme vektorový prostor Uv všech zobrazení f: V -> U s operacemi součtu a skalárního násobku definovanými po složkách.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Prostory lineárních zobrazení I
Nechť U, V jsou vektorové prostory nad číselným tělesem K.
Uvažme vektorový prostor Uv všech zobrazení f: V -> U s operacemi součtu a skalárního násobku definovanými po složkách.
Pak pro množinu C(V, U) všech lineárních zobrazení ) = y>(x)
pro x g V, (p e V*.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu Motivace Matice v bazích Příklady Prostory LZ
Prostory lineárních zobrazení VII
Tvrzení 2.10
Nech V je vektorový prostor nad tělesem K.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Motivace Matice v bazích
Příklady Prostory LZ
Prostory lineárních zobrazení VII
Tvrzení 2.10
Nech V je vektorový prostor nad tělesem K. Potom
(a) x i—y x je injektivní lineární zobrazení V V**;
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad
Jádro a obraz Matice přechodu Motlvace , Pnklady
Matice v bazích Prostory LZ
Prostory lineárních zobrazení VII
Tvrzení 2.10
Nech V je vektorový prostor nad tělesem K. Potom
(a) x i—y x je injektivní lineární zobrazení V V**;
(b) pokud je V konečně rozměrný, pakx ^ x je lineární izomorfismus V V**.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu Motivace Příklady Matice v bazích Prostory LZ
Prostory lineárních zobrazení VIII
Každý vektor x e V definuje lineární funkcionál x na duálním prostoru V*.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad
Jádro a obraz Matice přechodu Motlvace , Pnklady
Matice v bazích Prostory LZ
Prostory lineárních zobrazení VIII
Každý vektor x e V definuje lineární funkcionál x na duálním prostoru V*.
Konečně rozměrný vektorový prostor V můžeme přiřazením X4X přirozeně ztotožnit s duálem prostoru V*.
Q Matice přechodu • Definice matice přechodu
• Vlastnosti matice přechodu
• Výpočet matice přechodu
• Matice lineárního zobrazení
• Matice lineárního zobrazení vzhledem na různé báze
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Definice Vlastnosti
Výpočet Zobrazení
Definice matice přechodu I
Nechť V je vektorový prostor nad tělesem K a
öl = (u-i,..., un), ß = (v-i,..., vn) jsou jeho dvě báze.
Maticí přechodu z báze ß do báze a nazýváme matici identického zobrazení idv : V -> V vzhledem na bázi ß, a, kterou značíme P aß- Tedy
Paß = (täv)cxß'
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Výpočet Zobrazení
Definice matice přechodu II
Sloupce matice přechodu P^p jsou tvořeny souřadnicemi vektorů báze (3 vzhledem na bázi a,
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Výpočet Zobrazení
Definice matice přechodu II
Sloupce matice přechodu P^p jsou tvořeny souřadnicemi vektorů báze (3 vzhledem na bázi a,
t. j. Sy(Pa,/3) = (Vy)a pro 1 < j < íl.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Výpočet Zobrazení
Definice matice přechodu II
Sloupce matice přechodu P^p jsou tvořeny souřadnicemi vektorů báze (3 vzhledem na bázi a,
t. j. Sy(Pa,/3) = (Vy)a pro 1 < j < íl.
Tedy
P«,/3 = ((V1)aj(V2)aj... ,(Vn)a),
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Výpočet Zobrazení
Definice matice přechodu II
Sloupce matice přechodu P^p jsou tvořeny souřadnicemi vektorů báze (3 vzhledem na bázi a,
t. j. Sy(Pa>/3) = (Vy)a pro 1 < j < íl.
Tedy
P«,/3 = ((V1)aj(V2)aj... ,(Vn)a),
a tato matice je jednoznačně určená podmínkou transformace souřadnic
(x)q, = P^p • (X)f3
pro libovolné x e V.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Definice Vlastnosti
Výpočet Zobrazení
Definice matice přechodu III
Pokud do rovnosti x = a (x)a budeme za x postupně dosazovat vektory v1,..., vn bázi /3, s využitím vztahu pro sloupce součinu matic dostaneme
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Definice Vlastnosti
Výpočet Zobrazení
Definice matice přechodu III
Pokud do rovnosti x = a (x)a budeme za x postupně dosazovat vektory v1,..., vn bázi (3, s využitím vztahu pro sloupce součinu matic dostaneme
Vy = ol (Vy)a = ol • Sy(Paj/3) = Sy(a ■ Pttj/3)
pro každé 1 V2 je lineární zobrazení, a-i, fa jsou dvě báze prostoru aoc2, /32 jsou dvě báze prostoru V2.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Definice Vlastnosti
Výpočet Zobrazení
Matice LZ vzhledem na různé báze I
Nechť , V2 jsou konečně rozměrné vektorové prostory nad tělesem K, V2 je lineární zobrazení, a1, fa jsou dvě báze prostoru a U mezi konečně rozměrnými vektorovými prostory nad tělesem K můžeme zvolit bázi (3 prostoru V a bázi a prostoru U tak, že
p má vzhledem k bazím (3, a matici v blokovém tvaru
( U mezi konečně rozměrnými vektorovými prostory nad tělesem K můžeme zvolit bázi (3 prostoru V a bázi a prostoru U tak, že
p má vzhledem k bažím (3, a matici v blokovém tvaru
V UA7?-/?,/? Vm-h,n-h J
kde n = dimV, m = dimL/ a h = /7(^).
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Obsah
Q Skeletní rozklad matic • Definice skeletního rozkladu matice
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
efinice
Definice skeletního rozkladu matice I
Uvažme matici A typu m x n hodnosti r > 1 nad tělesem K.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Definice
Definice skeletního rozkladu matice I
Uvažme matici A typu m x n hodnosti r > 1 nad tělesem K.
Napišme nějakou bázi podprostoru ImA prostoru Km do sloupců matice B.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Definice
Definice skeletního rozkladu matice I
Uvažme matici A typu m x n hodnosti r > 1 nad tělesem K.
Napišme nějakou bázi podprostoru ImA prostoru Km do sloupců matice B.
Každý sloupec ay matice A je lineární kombinací sloupců matice B.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
efinice
Definice skeletního rozkladu matice I
Uvažme matici A typu m x n hodnosti r > 1 nad tělesem K.
Napišme nějakou bázi podprostoru ImA prostoru Km do sloupců matice B.
Každý sloupec ay matice A je lineární kombinací sloupců matice B.
Platí tedy ay = Bc, pro nějaký vektor cy g Kr.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
efinice
Definice skeletního rozkladu matice I
Uvažme matici A typu m x n hodnosti r > 1 nad tělesem K.
Napišme nějakou bázi podprostoru ImA prostoru Km do sloupců matice B.
Každý sloupec ay matice A je lineární kombinací sloupců matice B.
Platí tedy ay = 6cy pro nějaký vektor cy g Kr.
Označíme-li tedy C = (c11... |cn), máme rozklad /4 = BC, kde 6 je matice typu m x r a C je matice typu r x n.
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
efinice
Definice skeletního rozkladu matice I
Uvažme matici A typu m x n hodnosti r > 1 nad tělesem K.
Napišme nějakou bázi podprostoru ImA prostoru Km do sloupců matice B.
Každý sloupec ay matice A je lineární kombinací sloupců matice B.
Platí tedy ay = 6cy pro nějaký vektor cy g Kr.
Označíme-li tedy C = (c11... |cn), máme rozklad /4 = BC, kde 6 je matice typu m x r a C je matice typu r x n.
Takovému rozkladu říkáme skeletní rozklad.
□ S1
- =
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
efinice
Definice skeletního rozkladu matice I
Uvažme matici A typu m x n hodnosti r > 1 nad tělesem K.
Napišme nějakou bázi podprostoru ImA prostoru Km do sloupců matice B.
Každý sloupec ay matice A je lineární kombinací sloupců matice B.
Platí tedy ay = Bcy pro nějaký vektor cy e Kr.
Označíme-li tedy C = (c11... |cn), máme rozklad /4 = BC, kde 6 je matice typu m x r a C je matice typu r x n.
Takovému rozkladu říkáme skeletní rozklad.
Za sloupce matice B můžeme vzít bázové sloupce matice A, tj. ty sloupce matice A určené vedoucími prvky matice řádkově ekvivalentní s maticí A, která je v (redukovaném) stupňovitém tvaru.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu
Skeletní rozklad matic II
Skeletní rozklad se hodí pro ukládání matic nízkých hodností a počítání s nimi.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu
Skeletní rozklad matic II
Skeletní rozklad se hodí pro ukládání matic nízkých hodností a počítání s nimi.
Věta 4.1
Libovolná matice A typu m x n nad tělesem K s hodností r > 1 je rovná součinu A = BC, kde B je matice typu m x r tvořená bázovými sloupci matice A (v pořadí, v jakém se vyskytují v A) a C je matice typu r x n tvořená nenulovými řádky v redukovaném stupňovitém tvaru D matice A.
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad
Jádro a obraz Matice přechodu
Skeletní rozklad matic II
Skeletní rozklad se hodí pro ukládání matic nízkých hodností a počítání s nimi.
Věta 4.1
Libovolná matice A typu m x n nad tělesem K s hodností r > 1 je rovná součinu A = BC, kde B je matice typu m x r tvořená bázovými sloupci matice A (v pořadí, v jakém se vyskytují v A) a C je matice typu r x n tvořená nenulovými řádky v redukovaném stupňovitém tvaru D matice A.
Věta 4.2
Pro každou matici A existuje práve jedna matice J v redukovaném stupňovitém tvaru taková, že J lze získat z A elementárními řádkovými úpravami.
O1
Abstrakt Matice LZ
Jádro a obraz Matice přechodu
Skeletní rozklad matic A = B-C III
n vstupních vlastností
r skrytých vlastností dat
n vstupních vlastností r skrytých vlastností dat
Abstrakt Jádro a obraz
Matice LZ Matice přechodu
Skeletní rozklad
Skeletní rozklad matic III
Redukovaný stupňovitý tvar
Abstrakt Matice LZ Skeletní rozklad Jádro a obraz Matice přechodu
Skeletní rozklad matic IV