97 CAPITOLUL 3 TRANSFORMĂRI LINIARE 3.1. Defini ţia ...
97 CAPITOLUL 3 TRANSFORMĂRI LINIARE 3.1. Defini ţia ...
97 CAPITOLUL 3 TRANSFORMĂRI LINIARE 3.1. Defini ţia ...
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
Algebră liniară<br />
<strong>CAPITOLUL</strong> 3<br />
<strong>TRANSFORMĂRI</strong> <strong>LINIARE</strong><br />
<strong>3.1.</strong> <strong>Defini</strong><strong>ţia</strong> transformării liniare<br />
<strong>Defini</strong><strong>ţia</strong> <strong>3.1.</strong>1. Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp comutativ<br />
K. O funcţie u: V → W se numeşte transformare liniară<br />
(sau operator liniar, sau morfism de spaţii vectoriale)<br />
dacă îndeplineşte următoarele condiţii:<br />
1. u(x + y ) = u(x) + u(y) pentru orice x, y ∈ V;<br />
2. u(α x) = α u(x) pentru orice α∈K şi orice x∈V.<br />
În cazul în care V = W o transformare liniară u : V → V<br />
se numeşte endomorfism.<br />
Se observă uşor că restric<strong>ţia</strong> unei transformări liniare la un<br />
subspaţiu vectorial al domeniului său de definiţie este tot o transformare<br />
liniară.<br />
Propozi<strong>ţia</strong> <strong>3.1.</strong>2. Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp<br />
comutativ K. O funcţie u: V → W este transformare<br />
liniară dacă şi numai dacă pentru orice x, y ∈V şi orice<br />
α, β ∈K este îndeplinită condi<strong>ţia</strong><br />
u(α x + β y) = α u(x) + β u(y).<br />
Demonstraţie. Dacă u: V → W este transformare liniară , atunci,<br />
conform definiţiei, pentru orice x, y ∈V şi orice α, β ∈ K, avem<br />
<strong>97</strong>
Transformări liniare<br />
u(αx + βy) = u(αx) + u(βy) = αu(x) + βu(y).<br />
Reciproc, presupunem că pentru orice x, y ∈V şi orice α, β ∈ K este<br />
îndeplinită condi<strong>ţia</strong> u(αx + βy) = αu(x) + βu(y). Luând α = β = 1,<br />
obţinem u(x + y) = u(x) + u(y). Luând β = 0, obţinem u(αx) = αu(x).<br />
Cele două condiţii din defini<strong>ţia</strong> transformării liniare sunt îndeplinite.<br />
Exemplul <strong>3.1.</strong>3. Considerăm spaţiile vectoriale R 3 şi R 2 peste corpul<br />
numerelor reale R. Aplica<strong>ţia</strong> u : R 3 → R 2 , definită prin<br />
u(x) = (x1 + x3, x2 - x3) pentru orice x = (x1, x2, x3) ∈ R 3<br />
este o transformare liniară. Într-adevăr, fie α, β ∈ R şi x = (x1, x2, x3) , y<br />
= (y1, y2, y3)∈ R 3 . Din<br />
rezultă că<br />
α x + β y = (α x1+ β y1, α x2 + β y2, α x3 + β y3),<br />
u(α x + β y) = (α x1+ β y1 + α x3 + β y3, α x2 + β y2 - (α x3 + β y3))<br />
=(α(x1+ x2) + β(y1 + y3), α(x2 -x3) + β(y2 - βy3))<br />
=(α(x1+ x2), α(x2 -x3) ) + (β(y1 + y3), β(y2 - βy3))<br />
= α(x1+ x2, x2 -x3 ) + β(y1 + y3, y2 - y3)<br />
= α u(x) + β u(y).<br />
Aplica<strong>ţia</strong> v : R 3 → R 2 , definită prin<br />
v(x) = (x1 + x3, x2 x3) pentru orice x = (x1, x2, x3) ∈ R 3<br />
nu este o transformare liniară. Într-adevăr, pentru x = (1, 1, 1) ∈ R 3 şi α<br />
= 3∈R avem v(α x) = (6, 9) ≠ 3(2,1) = αv(x).<br />
Propozi<strong>ţia</strong> <strong>3.1.</strong>4. Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp<br />
comutativ K şi u: V → W o transformare liniară. Atunci<br />
1. u(0) = 0.<br />
98
Algebră liniară<br />
2. Dacă V1 este un subspaţiu vectorial al lui V, atunci<br />
u(V1) = {u(x): x ∈ V1} este un subspaţiu vectorial al lui<br />
W.<br />
3. Dacă W1 este un subspaţiu vectorial a lui W, atunci<br />
preimaginea u -1 (W1) = {x ∈ V: u(x) ∈ W1} este un<br />
subspaţiu vectorial al lui V.<br />
Demonstraţie. 1. Fie x∈V un element oarecare. Atunci<br />
u(0) = u(0x) = 0u(x) = 0.<br />
2. Fie V1 un subspaţiu vectorial a lui V. Fie α, β ∈K şi y1, y2 ∈<br />
u(V1). Deoarece y1, y2 ∈ u(V1) există x1, x2 ∈ V1 astfel încât u(x1) = y1 şi<br />
u(x2) = y2. Cum V1 este subspaţiu vectorial, αx1 + βx2 ∈V1. Avem<br />
αy1 + βy2 = αu(x1) + βu(x2) = u(αx1 + βx2) ∈ u(V1),<br />
pentru că αx1 + βx2 ∈ V1. Deci u(V1) este un subspaţiu vectorial al lui W.<br />
3. Fie W1 un subspaţiu vectorial a lui W. Fie α, β∈K şi fie x1, x2 ∈<br />
u -1 (W1). Din faptul că x1, x2 ∈ u -1 (W1) rezultă că u(x1), u(x2) ∈ W1. Cum<br />
W1 este subspaţiu vectorial, αu(x1) + βu(x2) ∈W1 şi deci<br />
u(αx1 + βx2) = αu(x1) + βu(x2) ∈W1,<br />
de unde rezultă că αx1 + βx2 ∈ u -1 (W1). În consecinţă, u -1 (W1). este un<br />
subspaţiu vectorial al lui V.<br />
Propozi<strong>ţia</strong> <strong>3.1.</strong>5. Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp<br />
comutativ K şi u: V → W o transformare liniară. În<br />
aceste condiţii<br />
1. Pentru orice vectori x1, x2, …, xn din V şi orice scalari<br />
α1, α2, …, αn din K avem<br />
n<br />
u(∑ α<br />
i=<br />
1<br />
99<br />
n<br />
ix i ) = ∑ αi<br />
( xi<br />
)<br />
i=<br />
1<br />
u .
Transformări liniare<br />
2. Dacă {x1, x2, …, xn} este o familie liniar dependentă<br />
de vectori din V, atunci {u(x1), u(x2), …, u(xn)} este o<br />
familie liniar dependentă de vectori din W.<br />
3. Dacă u este injectivă şi { x1, x2, …, xn} este o familie<br />
liniar independentă de vectori din V, atunci {u(x1), u(x2),<br />
…, u(xn)} este o familie liniar independentă de vectori din<br />
W. Mai general, dacă {xi}i∈I este o familie liniar<br />
independentă de vectori din V, atunci {u(xi)}i∈I este o<br />
familie liniar independentă de vectori din W.<br />
4. Dacă u este surjectivă şi {xi}i∈I este un sistem de<br />
generatori pentru V, atunci {u(xi)}i∈I este un sistem de<br />
generatori pentru W.<br />
5. Dacă u este bijectivă, atunci dimensiunea lui V peste<br />
K este aceeaşi cu dimensiunea lui W peste K.<br />
Demonstraţie. 1. Demonstra<strong>ţia</strong> se face prin inducţie după n, ţinând cont<br />
că<br />
n<br />
u(∑ αix<br />
i ) = u( ∑<br />
i=<br />
1<br />
− n<br />
i=<br />
= u( ∑ − n<br />
1<br />
αix<br />
i + αnxn) = u( ∑<br />
1<br />
− n 1<br />
αix<br />
i ) + u(αnxn) =<br />
i=<br />
1<br />
1<br />
αix<br />
i ) + αnu(xn).<br />
i=<br />
1<br />
2. Dacă {x1, x2, …, xn} este o familie liniar dependentă de vectori<br />
din V, atunci există scalarii α1, α2, .., αn, nu toţi nuli, astfel încât<br />
α1x1 + α2x2 + … + αnxn = 0.<br />
Aplicând u obţinem u(α1x1 + α2x2 + … + αnxn) = 0 sau echivalent<br />
α1u(x1) + α2u(x2) + … + αnu(xn) = 0,<br />
100
Algebră liniară<br />
de unde rezultă că {u(x1), u(x2), …, u(xn)} este o familie liniar<br />
dependentă de vectori din W.<br />
3. Presupunem că {x1, x2, …, xn} este o familie liniar independentă<br />
de vectori din V şi că u este injectivă. Fie scalarii α1, α2, .., αn din K<br />
astfel încât α1u(x1) + α2u(x2) + … + αnu(xn) = 0.<br />
Ţinând cont de 1. rezultă că u(α1x1 + α2x2 + … + αnxn) = 0.<br />
Deoarece u este injectivă şi u(0) = u(α1x1 + α2x2 + … + αnxn), rezultă că<br />
α1x1 + α2x2 + … + αnxn = 0. Deoarece {x1, x2, …, xn} este o familie liniar<br />
independentă rezultă că α1 = α2 = … = αn = 0. Deci {u(x1), u(x2), …,<br />
u(xn)} este o familie liniar independentă. Cazul general, al familiilor liniar<br />
independente infinite, revine la cazul familiilor finite, dacă se ţine seama<br />
că o familie de vectori este liniar independentă dacă şi numai dacă orice<br />
subfamilie finită a sa este liniar independentă.<br />
4. Presupunem că {xi}i∈I este un sistem de generatori pentru V şi că<br />
u este surjectivă. Fie y ∈ W. Există x ∈ V astfel încât y = u(x), căci u<br />
este surjectivă. Deoarece {xi}i∈I este un sistem de generatori pentru V,<br />
rezultă că există o familie {αi}i∈I de scalari din K de suport finit (adică<br />
numai un număr finit dintre scalarii αi sunt nenuli) astfel încât x =<br />
∑<br />
i∈I<br />
αix<br />
i . Ca urmare, y = u(x) = u(∑ α<br />
i∈I<br />
este un sistem de generatori pentru W.<br />
101<br />
ix i ) = ∑α i ( xi<br />
)<br />
i∈I<br />
u şi deci {u(xi)}i∈I<br />
5. Fie {ei}i∈I o bază în V. Transformarea liniară u fiind bijectivă<br />
este şi injectivă şi surjectivă. Atunci {u(ei)}i∈I este şi liniar independentă<br />
(din 3) şi sistem de generatori pentru W (din 4). În consecinţă, {u(ei)}i∈I<br />
este o bază în W. De aici obţinem că dimensiunile lui V şi W coincid,<br />
fiind egale cu cardinalul lui I.
Transformări liniare<br />
Teorema <strong>3.1.</strong>6. Fie V un spaţiu vectorial peste un corp comutativ K şi B<br />
= {ei}i∈I o bază în V. Atunci oricare ar fi spaţiul vectorial<br />
W peste corpul K şi oricare ar fi familia {fi}i∈I de<br />
elemente din W, există o unică transformare liniară<br />
102<br />
u : V → W<br />
astfel încât u(ei) = fi pentru orice i ∈ I. Mai mult, u este<br />
injectivă (respectiv surjectivă, bijectivă) dacă şi numai<br />
dacă {fi}i∈I este un sistem liniar independent (respectiv<br />
sistem de generatori, bază).<br />
Demonstraţie. Dacă x∈V, există o unică familie {λi}i∈I de scalari din K<br />
de suport finit (adică numai un număr finit dintre scalarii λi sunt nenuli)<br />
astfel încât x = ∑λ ie i . <strong>Defini</strong>m<br />
i∈I<br />
u(x) =∑ λif<br />
i .<br />
i∈I<br />
Evident u este bine definită (datorită unicităţii reprezentării lui x în baza<br />
B) şi rămâne să arătăm că u este transformare liniară.<br />
Pentru orice x1 şi x2 ∈ V există şi sunt unice familii de scalari din<br />
K de suport finit {αi}i∈I şi {βi}i∈I astfel încât x1 = ∑<br />
i∈I<br />
∑<br />
i∈I<br />
Atunci x1 + x2 = ( α + β )<br />
∑<br />
i∈I<br />
u(x1 + x2) = ( α + β )<br />
Dacă α∈K şi x = ∑λ i∈I<br />
i<br />
i<br />
i<br />
e şi<br />
i f i = ∑<br />
i∈I<br />
i<br />
ie i ∈V, atunci αx = ∑( αλ ) i<br />
i∈I<br />
α<br />
ie i şi x2 = ∑<br />
i∈I<br />
αif<br />
i +∑ βif<br />
i = u(x1) + u(x2).<br />
i∈I<br />
i e şi deci<br />
βie<br />
i .
∑<br />
i∈I<br />
u(αx) = ( αλ )<br />
Algebră liniară<br />
i f i = α∑<br />
i∈I<br />
103<br />
λif<br />
i =αu(x).<br />
Să demonstrăm unicitatea lui u. Fie v : V → W o altă transformare liniară<br />
cu proprietatea că v(ei) = fi pentru orice i ∈ I. Pentru orice x = ∑<br />
i∈I<br />
avem v(x) = v(∑ λ<br />
i∈I<br />
ie i ) = ∑λ i ( ei<br />
)<br />
i∈I<br />
λie<br />
i ∈V<br />
v =∑ λif<br />
i = u(x). Deci v coincide cu u.<br />
i∈I<br />
Dacă u este injectivă atunci, conform Propoziţiei <strong>3.1.</strong>5, {fi}i∈I =<br />
{u(ei)}i∈I este liniar independentă, deoarece {ei}i∈I fiind bază este în<br />
particular liniar independentă. Reciproc, să presupunem că {fi}i∈I este<br />
liniar independentă şi să demonstrăm că u este injectivă. Fie x1, x2 ∈V<br />
astfel încât u(x1) = u(x2). Atunci u(x1 - x2) = 0. Cum x1 - x2 ∈ V, există o<br />
unică familie {λi}i∈I de scalari din K de suport finit astfel încât x1 - x2 =<br />
∑<br />
i∈I<br />
λie<br />
i . Avem 0 = u(x1 - x2) = u(∑ λ<br />
i∈I<br />
ie i ) = ∑λ i ( ei<br />
)<br />
i∈I<br />
u =∑ λif<br />
i∈I<br />
Faptul că {fi}i∈I este liniar independentă implică λi = 0 pentru orice i ∈I,<br />
şi deci x1 - x2 = 0, sau echivalent x1 = x2. De aici rezultă că u este o<br />
aplicaţie injectivă.<br />
Dacă u este surjectivă atunci, conform Propoziţiei <strong>3.1.</strong>5, {fi}i∈I<br />
={u(ei)}i∈I este sistem de generatori pentru W fiindcă {ei}i∈I, fiind bază în<br />
V, este în particular sistem de generatori pentru W. Reciproc, să<br />
presupunem că {fi}i∈I este un sistem de generatori pentru W şi să<br />
demonstrăm că u este surjectivă. Fie y ∈W. Din faptul că {fi}i∈I este un<br />
sistem de generatori pentru W, rezultă că există o familie {λi}i∈I de scalari<br />
din K, de suport finit, astfel încât y = ∑λ if i . Luăm x = ∑λ iei şi arătăm<br />
i∈I<br />
i∈I<br />
că u(x) = y, de unde rezultă că u este surjectivă. Într-adevăr,<br />
i
u(x) = u(∑ λ<br />
i∈I<br />
Transformări liniare<br />
ie i ) = ∑λ i ( ei<br />
)<br />
i∈I<br />
104<br />
u =∑ λif<br />
i = y.<br />
i∈I<br />
Din cele demonstrate mai sus rezultă că u este o aplicaţie bijectivă<br />
(injectivă + surjectivă) dacă şi numai dacă {fi}i∈I este bază (liniar<br />
independentă + sistem de generatori).<br />
Teorema <strong>3.1.</strong>7. Fie n un număr natural, V şi W două spaţii vectoriale n-<br />
dimensionale peste un corp comutativ K. Pentru orice<br />
transformare liniară u: V → W următoarele afirmaţii<br />
sunt echivalente<br />
1. u aplicaţie injectivă.<br />
2. u aplicaţie surjectivă.<br />
3. u aplicaţie bijectivă.<br />
Demonstraţie. Vom arăta 1 => 2 =>3. Cum evident 3 =>1, va rezulta că<br />
cele trei afirmaţii sunt echivalente. Fie {e1, e2, …, en} o bază în V.<br />
1 => 2. Dacă u este injectivă, aplicând Propozi<strong>ţia</strong> <strong>3.1.</strong>5, rezultă că<br />
{u(e1), u(e2), …, u(en)} este o familie liniar independentă de vectori din<br />
W. Cum dimensiunea lui W este n, rezultă că {u(e1), u(e2), …, u(en)} este<br />
de fapt o bază pentru W şi deci în particular {u(e1), u(e2), …, u(en)} este<br />
un sistem de generatori pentru W. Aplicând Teorema <strong>3.1.</strong>6, rezultă că u<br />
este surjectivă.<br />
2 =>3. Presupunem că u este surjectivă. Pentru a arăta ca u este<br />
bijectivă este suficient să arătăm că este injectivă. Din Propozi<strong>ţia</strong> <strong>3.1.</strong>5,<br />
rezultă că {u(e1), u(e2), …, u(en)} este un sistem de generatori pentru W.<br />
Din faptul că dimensiunea lui W este n, rezultă că {u(e1), u(e2), …, u(en)}<br />
este de fapt o bază pentru W şi deci, în particular, {u(e1), u(e2), …, u(en)}
Algebră liniară<br />
este o familie liniar independentă de vectori din W. Ţinând cont de<br />
Teorema <strong>3.1.</strong>6, rezultă că u este injectivă.<br />
Corolarul <strong>3.1.</strong>8. Fie V un spaţiu vectorial finit dimensional peste un corp<br />
comutativ K. Pentru orice endomorfism u: V → V<br />
următoarele afirmaţii sunt echivalente<br />
1. u este aplicaţie injectivă.<br />
2. u este aplicaţie surjectivă.<br />
3. u este aplicaţie bijectivă.<br />
Demonstraţie. Se aplică Teorema <strong>3.1.</strong>7 luând W =V.<br />
3.2. Operaţii cu transformări liniare<br />
Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp comutativ K.<br />
Notăm cu LK(V, W) (sau L(V, W) când corpul K se subînţelege)<br />
mulţimea tuturor transformărilor liniare definite pe V cu valori în W.<br />
Dacă u şi v sunt două transformări liniare din L(V, W), se defineşte<br />
suma "u + v" lor prin<br />
(u + v)(x) = u(x) + v(x) pentru orice x ∈V.<br />
Se verifică uşor că u + v : V→W este o transformare liniară şi că suma<br />
transformărilor liniare este asociativă şi comutativă. Mai mult, există<br />
transformarea liniară O : V → W,<br />
O(x) = 0 pentru orice x ∈v,<br />
(numită transformarea liniară nulă) care are proprietatea că O + u = u +<br />
O pentru orice u ∈ L(V, W).<br />
Pentru orice transformare liniară u ∈ L(V, W) se defineşte<br />
transformarea liniară opusă "- u" prin<br />
105
Transformări liniare<br />
(- u)(x) = - u(x) pentru orice x ∈ V.<br />
Este uşor de arătat că - u este o transformare liniară şi că<br />
u + (-u) = (-u) + u = O.<br />
Pentru orice transformare liniară u ∈ L(V, W) şi orice scalar<br />
α∈K, se defineşte produsul lui u cu scalarul α "αu" prin<br />
(αu)(x) = αu(x) pentru orice x ∈V.<br />
Aplica<strong>ţia</strong> αu este o transformarea liniară din L(V, W).<br />
Mulţimea transformărilor liniare LK(V, W) împreună cu suma şi<br />
produsul cu scalari definite mai sus are o structură de spaţiu vectorial<br />
peste corpul K (temă - verificarea axiomelor) .<br />
Fie U, V şi W trei spaţii vectoriale peste acelaşi corp comutativ K.<br />
Dacă u∈ LK(V, W) şi v ∈LK(U, V), se defineşte produsul "uv" prin<br />
(uv)(x) = u(v(x)) pentru orice x ∈ U.<br />
Se verifică faptul că aplica<strong>ţia</strong> uv: U → W este o transformare liniară.<br />
Pentru produsul de transformări liniare uv se mai foloseşte şi nota<strong>ţia</strong> uo v<br />
specifică compunerii funcţiilor (deoarece produsul transformărilor liniare<br />
u şi v este dat de fapt de compunerea funcţiilor u şi v).<br />
Să considerăm acum cazul U = V = W. Se introduce transformarea<br />
liniară identică (sau transformarea liniară unitate) IV : V → V, definită<br />
prin<br />
IV(x) = x pentru orice x ∈ V.<br />
Este evident că IV este o transformare liniară şi că IVu = uIV = u pentru<br />
orice transformare liniară u ∈ LK(V, V). Când spaţiul vectorial V se<br />
subînţelege, transformarea liniară identică se notează cu I.<br />
106
Algebră liniară<br />
Mulţimea transformărilor liniare LK(V, V) cu suma şi produsul<br />
definite mai sus formează un inel unitar necomutativ (vezi <strong>Defini</strong><strong>ţia</strong><br />
4.2.1).<br />
Pentru orice transformare liniară u : V → V se poate defini puterea<br />
u n pentru orice număr natural n ≥ 2 prin<br />
u n = uu n-1 cu conven<strong>ţia</strong> u 1 = u.<br />
Datorită asociativităţii produsului de transformări liniare sunt valabile<br />
următoarele reguli<br />
u n u m = u n+m<br />
(u n ) m = u nm<br />
pentru orice numere naturale nenule n şi m. Pentru o transformare liniară<br />
nenulă u (diferită de transformarea liniară nulă O) se consideră prin<br />
convenţie că u 0 = I.<br />
O transformare liniară u : V → W, bijectivă se numeşte izomorfism<br />
de spaţii vectoriale sau transformare liniară nesingulară.<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.2.1. Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp<br />
comutativ K şi u: V → W o transformare liniară<br />
nesingulară. Atunci există o transformare liniară<br />
107<br />
v : W →V<br />
astfel încât uv = IW şi vu = IV.<br />
Demonstraţie. Faptul că u: V → W este o aplicaţie bijectivă este<br />
echivalent cu faptul că u este inversabilă ca funcţie. Deci există o<br />
aplicaţie v : W →V astfel încât uv = IW şi vu = IV. Rămâne să arătăm că v<br />
este o transformare liniară. Fie y1, y2 ∈ W şi α1 , α2 ∈ K. Deoarece u este<br />
surjectivă (fiind bijectivă) rezultă că există x1, x2 ∈ V astfel încât y1 =
Transformări liniare<br />
u(x1) şi y2 = u(x2). Atunci v(y1) = v(u(x1)) = x1 şi v(y2) = v(u(x2)) = x2.<br />
Avem<br />
v(α1y1 +α2y2) = v(α1u(x1) + α2u(x2)) = v(u(α1x1 + α2x2))<br />
Deci v este o aplicaţie liniară.<br />
= α1x1 + α2x2 = α1 v(y1) + α2 v(y2).<br />
Dacă u : V → W este o transformare liniară nesingulară, atunci<br />
transformarea liniară v : W → V cu proprietatea că uv = IW şi vu = IV ( a<br />
cărei existenţă este demonstrată de Propozi<strong>ţia</strong> 3.2.1) se numeşte inversa<br />
transformării liniare u şi se notează cu u -1 . Se mai spune că u : V → W<br />
este o transformare liniară inversabilă. Din demonstra<strong>ţia</strong> Propoziţiei 3.2.1<br />
rezultă că inversa transformării liniare u coincide cu inversa lui u ca<br />
funcţie.<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.2.2. Fie V un spaţiu vectorial finit dimensional peste un<br />
corp comutativ K şi u: V → V o transformare liniară.<br />
1. Dacă există transformarea liniară v : V → V astfel<br />
încât uv = IV, atunci u este o transformare liniară<br />
nesingulară şi u -1 = v.<br />
2. Dacă există transformarea liniară v : V → V astfel<br />
încât vu = IV, atunci u este o transformare liniară<br />
nesingulară şi u -1 = v.<br />
Demonstraţie. 1. Presupunem că există transformarea liniară v : V → V<br />
astfel încât vu = IV, Faptul că IV este o aplicaţie bijectivă implică faptul<br />
că u este injectivă (dacă u(x1) = u(x2), atunci v(u(x1)) = v(u(x2)) şi deci x1<br />
= x2). Din Corolarul <strong>3.1.</strong>8 rezultă că "u injectivă" este echivalent cu "u<br />
108
Algebră liniară<br />
bijectivă". Deci u este nesingulară şi în consecinţă există transformarea<br />
inversă u -1 . Înmulţind la dreapta egalitatea vu = IV cu u -1 obţinem v = u -1 .<br />
2. Presupunem că există transformarea liniară v : V → V astfel<br />
încât uv = IV. Deoarece IV este o aplicaţie bijectivă rezultă că u este<br />
surjectivă. (Într-adevăr, pentru orice y ∈V luăm x = v(y) obţinem u(x) =<br />
u(v(y)) = y. Deci u este surjectivă). Din Corolarul <strong>3.1.</strong>8 rezultă că<br />
surjectivitatea lui u este echivalentă bijectivitatea lui u. Deci u este<br />
nesingulară şi în consecinţă, există transformarea inversă u -1 . Înmulţind la<br />
stânga egalitatea uv = IV cu u -1 obţinem v = u -1 .<br />
Fie V un spaţiu vectorial peste un corp comutativ K şi u, v ∈L(V,<br />
V). Mulţimea transformărilor liniare nesingulare din L(V, V) coincide cu<br />
mulţimea elementelor inversabile ale inelului L(V, V) (vezi <strong>Defini</strong><strong>ţia</strong><br />
4.2.1), deci este un grup (în raport cu produsul transformărilor liniare).<br />
Vom încheia această secţiune punând în evidenţă câteva reguli de<br />
calcul pentru transformările inverse<br />
nesingulară şi<br />
1. Dacă u şi v sunt nesingulare, atunci uv este nesingulară şi<br />
(uv) -1 = v -1 u -1<br />
2. Dacă u este nesingulară, atunci u -1 este nesingulară şi<br />
(u -1 ) -1 = u<br />
3. Dacă u este nesingulară şi α∈K, α ≠ 0, atunci αu este<br />
(αu) -1 = α -1 u -1<br />
4. Dacă u este nesingulară, atunci putem defini u -n pentru orice<br />
număr natural n prin formula u -n = (u -1 ) n . Este uşor de văzut că u -n =(u n ) -1 .<br />
109
Transformări liniare<br />
3.3. Rangul şi defectul unei transformări liniare<br />
<strong>Defini</strong><strong>ţia</strong> 3.<strong>3.1.</strong> Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp comutativ<br />
K şi u: V → W o transformare liniară. Mulţimea<br />
Ker u = {x ∈ V: u(x) = 0}<br />
se numeşte nucleul lui u (sau spaţiul nul al lui u).<br />
Mulţimea<br />
Im u = {u(x) : x ∈ V}<br />
se numeşte imaginea transformării liniare u.<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.3.2. Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp<br />
comutativ K. Pentru orice transformare liniară u: V →<br />
W, nucleul lui u este un subspaţiu vectorial al lui V, iar<br />
imaginea lui u este un subspaţiu vectorial al lui W.<br />
Demonstraţie. Aplicând Propozi<strong>ţia</strong> <strong>3.1.</strong>4 punctul 3, rezultă că nucleul<br />
Ker u = u -1 ({0}} este subspaţiu vectorial al lui V. De asemenea aplicând<br />
Propozi<strong>ţia</strong> <strong>3.1.</strong>4 punctul 2, rezultă că Im u = u(V) este subspaţiu vectorial<br />
al lui W.<br />
<strong>Defini</strong><strong>ţia</strong> 3.3.3. Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp comutativ<br />
K şi u: V → W o transformare liniară. Dimensiunea<br />
nucleului lui u (Ker u) se numeşte defectul transformării<br />
liniare u. Dimensiunea imaginii lui u (Im u) se numeşte<br />
rangul transformării liniare u.<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.3.4. Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp<br />
comutativ K. Pentru orice transformare liniară u: V → W<br />
avem<br />
110
Algebră liniară<br />
1. u este injectivă dacă şi numai dacă Ker u = {0}<br />
2. u este surjectivă dacă şi numai dacă Im u = W.<br />
Demonstraţie. 1. Presupunem că u este injectivă. Dacă x ∈ Ker u, atunci<br />
u(x) = 0 = u(0), deci x = 0 (u fiind injectivă). De aici rezultă Ker u = {0}.<br />
Reciproc, presupunem că Ker u = {0}. Fie x1, x2 ∈ V astfel încât u(x1) =<br />
u(x2). Cum 0 = u(x1) - u(x2) = u(x1 - x2), rezultă că x1 - x2 ∈ Ker u = {0}.<br />
Deci x1 - x2 = 0, de unde rezultă că u este injectivă.<br />
2. Presupunem că u este surjectivă. Deoarece incluziunea Im u ⊂<br />
W este întotdeauna adevărată, rămâne să arătăm incluziunea opusă. Fie y<br />
∈ W. Cum u este surjectivă, există x ∈ V astfel încât y = u(x). Deci y ∈<br />
Im u. Reciproc, dacă Im u = W, atunci pentru orice y∈W există x ∈ V<br />
astfel încât y = u(x). Deci u este surjectivă.<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.3.5. Fie n un număr natural şi fie V şi W două spaţii<br />
vectoriale n - dimensionale peste un corp comutativ K.<br />
Pentru orice transformare liniară u: V → W următoarele<br />
afirmaţii sunt echivalente<br />
1. Ker u = {0}<br />
2. Im u = W<br />
3. u este nesingulară.<br />
Demonstraţie. Din Teorema <strong>3.1.</strong>7 rezultă că faptul că<br />
u este nesingulară u este injectivă u este surjectivă.<br />
Din Propozi<strong>ţia</strong> 3.3.4 rezultă că u este injectivă dacă şi numai dacă Ker u =<br />
{0}. Tot din propozi<strong>ţia</strong> 3.3.4 rezultă că u este surjectivă dacă şi numai<br />
dacă Im u = W.<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.3.6. Fie V un spaţiu vectorial finit dimensional peste un<br />
111
Transformări liniare<br />
corp comutativ K. Pentru orice endomorfism u: V → V<br />
următoarele afirmaţii sunt echivalente<br />
1. Ker u = {0}<br />
2. Im u = V<br />
3. u este nesingular.<br />
Demonstraţie. Rezultă din Propozi<strong>ţia</strong> 3.3.5 luând W = V.<br />
Teorema 3.3.7. Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp comutativ<br />
K şi u: V → W o transformare liniară.<br />
1. Dacă V este finit dimensional, atunci şi Im u este finit<br />
dimensional.<br />
2. Dacă r(u) este rangul lui u şi d(u) este defectul lui u,<br />
atunci<br />
r(u) + d(u) = dimKV<br />
(dimensiunea spaţiului V este egală cu suma dintre<br />
dimensiunea nucleului transformării liniare u şi<br />
dimensiunea imaginii lui u).<br />
Demonstraţie. Notăm n = dimKV. Fie B1 ={e1, e2 …, ed(u)} o bază în Ker u<br />
pe care o completăm până la o bază B2={e1, e2 …, ed(u), ed(u)+1, …, en} în<br />
V (dacă d(u) = 0, atunci B1 este mulţimea vidă). Arătăm că B3<br />
={u(ed(u)+1), u(ed(u)+2), …, u(en)} este o bază în Im u. Pentru orice y ∈ Im<br />
u, există x ∈ V astfel încât y = u(x). Cum B2 este o bază în V, există<br />
scalarii α1, α2, …, αn ∈ K astfel încât x = ∑ αie<br />
i =<br />
i=<br />
1<br />
Atunci<br />
y= u(x) = u(<br />
( u)<br />
d<br />
∑<br />
i=<br />
1<br />
αie<br />
i ) + u(<br />
( u )<br />
112<br />
n<br />
( )<br />
( u)<br />
d<br />
∑<br />
i=<br />
1<br />
αie<br />
i +<br />
n<br />
∑ αie<br />
i .<br />
i=<br />
d + 1<br />
( u )<br />
n<br />
n<br />
n<br />
∑ αie<br />
i ) = u( ∑ αie<br />
i ) = ∑ αi<br />
( ei<br />
)<br />
i=<br />
d + 1<br />
i=<br />
d u + 1 i=<br />
d u + 1<br />
( )<br />
u ,
Algebră liniară<br />
deci B3 ={u(ed(u)+1), u(ed(u)+2), …, u(en)} este un sistem de generatori<br />
pentru Im u. Pentru a arăta că B3 este bază rămâne să arătăm că B3 este<br />
liniar independentă. Fie scalarii α1, α2, …, αn-d(u) astfel încât<br />
α1u(ed(u)+1) + α2u(ed(u)+2) + … + αn-d(u)u(en) = 0.<br />
Ţinând cont că u este o transformare liniară rezultă că<br />
u(α1ed(u)+1 + α2ed(u)+2 + … + αn-d(u)en) = 0.<br />
sau echivalent α1ed(u)+1 + α2ed(u)+2 + … + αn-d(u)en ∈ Ker u.<br />
Din faptul că B1 ={e1, e2 …, ed(u)} este o bază în Ker u, rezultă că<br />
există scalarii β1, β2, …, βd(u) astfel încât<br />
α1ed(u)+1 + α2ed(u)+2 + … + αn-d(u)en = β1e1 + β2e2 + … + βd(u)ed(u).<br />
sau echivalent<br />
α1ed(u)+1 + α2ed(u)+2 + … + αn-d(u)en - β1e1 - β2e2 - … - βd(u)ed(u) = 0.<br />
Pe de altă parte B2={e1, e2 …, ed(u), ed(u)+1, …, en} fiind bază în V, deci, în<br />
particular, fiind liniar independentă , rezultă că<br />
α1 = α2 = … =αn-d(u) = β1 =… = βd(u) = 0.<br />
De aici rezultă că B3 este liniar independentă. Faptul că B3<br />
={u(ed(u)+1), u(ed(u)+2), …, u(en)} este o bază în Im u, implică<br />
sau echivalent r(u) + d(u) = n.<br />
r(u) = dimK(Im u) = card(B3) = n - d(u),<br />
Lema 3.3.8. Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp comutativ K<br />
şi u: V → W o transformare liniară. Dacă V este finit<br />
dimensional şi dacă S este un subspaţiu vectorial al lui<br />
V, atunci dimK u(V) - dimK u(S) ≤ dimK V - dimK S.<br />
Demonstraţie. Notăm cu u|S restric<strong>ţia</strong> transformării liniare u la S :<br />
u|S : S → W, u|S(x) = u(x) pentru orice x ∈ S.<br />
Este clar că Im uS = uS(S) = u(S) şi că Ker uS ⊂ Ker u.<br />
113
Transformări liniare<br />
Din teorema precedentă aplicată transformărilor liniare u şi uS rezultă că<br />
Scăzând cele două relaţii obţinem<br />
dimKu(V) + dimK(Ker u) = dimKV<br />
dimKu(S) + dimK(Ker uS) = dimKS<br />
dimKu(V) - dimKu(S) + (dimK(Ker u) - dimK(Ker uS)) = dimKV - dimKS.<br />
Pe de altă parte, din Ker uS ⊂ Ker u, rezultă dimK(Ker u) ≥ dimK(Ker uS),<br />
şi, ţinând seama de rela<strong>ţia</strong> de mai sus, obţinem<br />
dimKu(V) - dimKu(S) ≤ dimKV - dimKS.<br />
Teorema 3.3.9. (inegalitatea lui Sylvester) Fie V1, V2 şi V3 trei spaţii<br />
vectoriale peste un corp comutativ K astfel încât dimKV2<br />
=n. Pentru orice două transformări liniare u1: V2 → V3 şi<br />
u2 : V1 → V2, rezultă că<br />
r(u1u2) ≥ r(u1) + r(u2) - n,<br />
unde am notat cu r(u1) (respectiv r(u2), r(u1u2)) rangul<br />
lui u1 (respectiv rangul lui u2, rangul lui u1u2).<br />
Demonstraţie. Aplicând Lema 3.3.8 pentru transformarea liniară u1 şi<br />
subspaţiul Im u2 = u2(V1) al lui V2:<br />
u2(V1) ⊂ V2 ⎯⎯→ 1 u<br />
V3<br />
obţinem dimK(u1(V2)) - dimK(u1(u2(V1))) ≤ dimK(V2) - dimK(u2(V1)),<br />
sau echivalent, dimK(u1(V2)) - dimK(u1u2(V1)) ≤ dimK(V2) - dimK(u2(V1)).<br />
Ţinând cont de defini<strong>ţia</strong> rangului unei transformări liniare rezultă că<br />
r(u1) - r(u1u2) ≤ n - r(u2).<br />
Teorema 3.3.10. (inegalitatea lui Frobenius) Fie V1, V2, V3 şi V4 patru<br />
spaţii vectoriale peste un corp comutativ K astfel încât V2<br />
şi V3 să fie finit dimensionale. Pentru orice transformări<br />
114
Algebră liniară<br />
liniare u1: V3 → V4, u2 : V2 → V3 şi u3 : V1 → V2 rezultă<br />
că<br />
r(u1u2) + r(u2u3) ≤ r(u2) + r(u1u2u3),<br />
unde am notat cu r(u1u2) (respectiv r(u2), r(u2u3),<br />
r(u1u2u3)) rangul lui u1u2 (respectiv rangul lui u2, rangul<br />
lui u2u3, rangul lui u1u2u3).<br />
Demonstraţie. Aplicând Lema 3.3.8 pentru restric<strong>ţia</strong> transformării<br />
liniare u1 la u2(V2) şi subspaţiul u2(u3(V1)) al lui u2(V2):<br />
obţinem inegalitatea<br />
u2(u3(V1)) ⊂ u2(V2) ⎯⎯→ 1 u<br />
V4<br />
dimK(u1(u2(V2)))-dimK(u1(u2(u3(V1)))) ≤ dimK(u2(V2))-dimK(u2(u3(V1))),<br />
care poate fi scrisă sub forma, r(u1u2) - r(u1u2u3) ≤ r(u2) - r(u2u3).<br />
Corolarul 3.3.11. Fie V1, V2 şi V3 trei spaţii vectoriale peste un corp<br />
comutativ K astfel încât V2 să fie finit dimensional.<br />
Pentru orice transformări liniare u1: V2 → V3, u2 : V1 →<br />
V2, rezultă că<br />
r(u1u2) ≤ min (r(u1), r(u2)),<br />
unde am notat cu r(u1) (respectiv r(u2)), rangul lui u1<br />
(respectiv rangul lui u2).<br />
Demonstraţie. Dacă aplicăm inegalitatea Frobenius (demonstrată în<br />
teorema precedentă) pentru transformările liniare<br />
⎯ O V1 ⎯⎯→ 2 u<br />
V2 ⎯⎯→ 1 u<br />
V3<br />
V1 ⎯→<br />
(O fiind transformarea liniară nulă) şi ţinem seama că<br />
obţinem<br />
r(O) =r(u2O) =r(u1u2O) = 0<br />
r(u1u2) ≤r(u2) (1).<br />
115
Transformări liniare<br />
Dacă aplicăm inegalitatea Frobenius pentru transformările liniare<br />
şi ţinem seama că<br />
obţinem<br />
V1 ⎯⎯→ 2 u<br />
V2 ⎯⎯→ 1 u<br />
V3 ⎯⎯→ O V3<br />
r(O) =r(Ou1) =r(Ou1u2) = 0<br />
r(u1u2) ≤r(u1) (2).<br />
Din (1) şi (2) rezultă că r(u1u2) ≤ min (r(u1), r(u2)).<br />
Exemplul 3.3.12. Fie transformarea liniară u : R 2 → R 2 definită prin<br />
u(x) = (x1 + x2, x1 -x2) pentru orice x = (x1, x2) ∈R 2 . Atunci<br />
Ker u = {x ∈R 2 : u(x) = 0} = {(x1, x2) ∈R 2 : (x1 + x2, x1 -x2) = (0,0)}<br />
Cu alte cuvinte (x1, x2) ∈ Ker u dacă şi numai dacă este solu<strong>ţia</strong> sistemului<br />
omogen x1 + x2 = 0, x1 - x2 = 0. Determinantul acestui sistem fiind<br />
1 1<br />
1 -1<br />
= -2 ≠ 0,<br />
rezultă că sistemul admite doar solu<strong>ţia</strong> banală x1 =0 , x2 = 0.<br />
Deci Ker u = {0}. Din faptul că u este endomofism al spaţiului finit<br />
dimensional R 2 şi are proprietatea că Ker u = {0}, rezultă că u este<br />
nesingular (vezi Propozi<strong>ţia</strong> 3.3.6). Pentru a determina transformarea<br />
inversă notăm u(x) = y, unde y = (y1, y2). Obţinem sistemul liniar<br />
1 1 1<br />
x1 + x2 = y1, x1 - x2 = y2, care are solu<strong>ţia</strong> x1 = y1 + y2, x2 = y1 -<br />
2 2 2<br />
1<br />
y2. Deci u<br />
2<br />
-1 1 1 1 1<br />
(y) = ( y1 + y2, y1 - y2) pentru orice y = (y1, y2)∈R<br />
2 2 2 2<br />
2 .<br />
Exemplul 3.3.13. Fie transformarea liniară u : R 2 → R 3 definită prin<br />
u(x) = (x1, x2, x1 -2x2) pentru orice x = (x1, x2) ∈R 2 . Să se determine<br />
116
Algebră liniară<br />
nucleul şi imaginea acestei transformări liniare.<br />
Avem Ker u = {x ∈R 2 : u(x) = 0} = {(x1, x2) ∈R 2 : (x1, x2, x1 -x2) =<br />
(0,0,0)}. Cu alte cuvinte (x1, x2) ∈ Ker u dacă şi numai dacă este solu<strong>ţia</strong><br />
sistemului omogen x1 = 0, x2 = 0, x1 - 2x2 = 0. Deoarece acest sistem<br />
admite doar solu<strong>ţia</strong> banală (x1 =0 , x2 = 0), rezultă că Ker u = {0}.<br />
Pentru a calcula imaginea transformării observăm că<br />
Im u ={u(x) : x ∈R 2 } = {y∈R 3 : există x ∈R 2 astfel încât y = u(x)}<br />
Cu alte cuvinte (y1, y2, y3) ∈ Im u dacă şi numai dacă sistemul x1 = y1, x2<br />
= y2, x1 - 2x2 = y3 este compatibil. Putem lua drept minor principal<br />
1 0<br />
∆p = = 1 ≠0<br />
0 1<br />
Există un singur minor caracteristic:<br />
1 0 y1<br />
0 1 y2<br />
1 -2 y3<br />
1 0 y1<br />
= 0 1 y2 = y3 - y1 +2y2<br />
0 -2 y3 -y1<br />
Deci condi<strong>ţia</strong> de compatibilitate a sistemului devine y3 -y1 +2y2 = 0.<br />
În consecinţă, Im u = {(y1, y2, y3) ∈ R 3 : y3 -y1 +2y2 = 0} ={(α, β, α-2β) :<br />
α, β ∈R}. Se observă uşor că B ={e1, e2}, unde e1 = (1,0,1) şi e2 =(0,1,-<br />
2) este o bază a lui Im u. Deci rangul lui u este 2. Se verifică egalitatea<br />
dimR(Im u) + dimR(Ker u) = dimRR 2 (2 + 0 =2)<br />
demonstrată în Teorema 3.3.7.<br />
117
Transformări liniare<br />
3.4. Matricea asociată unei transformări liniare<br />
În această secţiune vom considera doar spaţii vectoriale finit<br />
dimensionale.<br />
Teorema 3.4.1. Fie V şi W două spaţii vectoriale finit dimensionale peste<br />
un corp comutativ K, şi u : V → W o transformare<br />
liniară. Dacă {e1, e2, …, en} este o bază a lui V şi {f1, f2,<br />
…, fm} este o bază a lui W, atunci există şi este unică o<br />
matrice A = ( )<br />
α cu elemente din corpul K astfel<br />
m<br />
ij 1 i n<br />
1≤<br />
j≤m<br />
≤ ≤<br />
încât u(ei) = ∑ αijf<br />
j pentru orice 1 ≤ i ≤ n. În plus, dacă<br />
j=<br />
1<br />
n<br />
imaginea lui x = ∑ x iei<br />
(xi ∈K pentru orice 1 ≤ i ≤ n)<br />
i=<br />
1<br />
m<br />
prin u este u(x) = ∑ y if i (yi ∈K pentru orice 1 ≤ i ≤ m),<br />
i=<br />
1<br />
n<br />
atunci yi = ∑<br />
j=<br />
1<br />
α<br />
ji<br />
x pentru orice 1 ≤ i ≤ m.<br />
j<br />
Notând X =(x1, x2, …, xn), Y =(y1, y2, …, ym), relaţiile yi =<br />
n<br />
∑<br />
j=<br />
1<br />
α<br />
ji<br />
x pentru orice 1 ≤ i ≤ m. pot fi scrise sub forma<br />
j<br />
matriceală Y = XA.<br />
Demonstraţie. Conform Teoremei <strong>3.1.</strong>6, transformarea liniară u este unic<br />
determinată de valorile {u(ei)}1≤i≤n. Pe de altă parte, fiecare vector u(ei)<br />
poate fi reprezentat în mod unic în baza {f1, f2, …, fm}:<br />
m<br />
u(ei) = ∑ αijf<br />
j pentru orice 1 ≤ i ≤ n.<br />
j=<br />
1<br />
118
Prin urmare, matricea A = ( )<br />
Algebră liniară<br />
α , ale cărei linii au drept elemente<br />
ij 1≤i≤n<br />
1≤<br />
j≤m<br />
coordonatele (αi1, αi2, …, αim) corespunzătoare vectorilor u(ei) (1 ≤ i ≤n)<br />
în baza {f1, f2, …, fm}, este unic determinată. Fie x = ∑ xie i ∈ V (xi ∈K<br />
i=<br />
1<br />
m<br />
pentru orice 1 ≤ i ≤ n) şi fie ∑ y if i (yi ∈K pentru orice 1 ≤ i ≤ m)<br />
i=<br />
1<br />
reprezentarea lui u(x) în baza {f1, f2, …, fm}. Avem u(x) = u(∑ x iei<br />
) =<br />
i=<br />
1<br />
n<br />
∑<br />
i=<br />
1<br />
n ⎛ m ⎞ n m<br />
m n ⎛<br />
x iu( ei<br />
) =∑ x i⎜<br />
∑α<br />
ijf<br />
j ⎟ =∑∑ x iα<br />
ijf<br />
j =∑ ⎜∑<br />
x iα<br />
i=<br />
1 ⎝ j=<br />
1 ⎠ i=<br />
1 j=<br />
1<br />
j=<br />
1⎝<br />
i=<br />
1<br />
Unicitatea reprezentării lui u(ej) în baza {f1, f2, …, fm} implică<br />
n<br />
yj = ∑<br />
i=<br />
1<br />
αijx<br />
i pentru orice 1 ≤ j ≤ m.<br />
<strong>Defini</strong><strong>ţia</strong> 3.4.2. Fie V şi W două spaţii vectoriale finit dimensionale peste<br />
un corp comutativ K, şi u : V → W o transformare<br />
liniară. Dacă B1 ={e1, e2, …, en} este o bază a lui V şi B2<br />
={f1, f2, …, fm} este o bază a lui W, atunci matricea A =<br />
( )<br />
α cu elemente din corpul K cu proprietatea că<br />
ij 1≤i≤n<br />
1≤<br />
j≤m<br />
m<br />
u(ei) = ∑ =<br />
j 1<br />
α<br />
119<br />
ij<br />
n<br />
ij<br />
⎞<br />
⎟f<br />
⎠<br />
f pentru orice 1 ≤ i ≤ n.<br />
j<br />
se numeşte matricea asociată transformării liniare u în<br />
raport cu perechea de baze considerate şi se notează cu<br />
M B 1 , B2<br />
( u)<br />
. Dacă u :V → V este un endomorfism şi B<br />
={e1, e2, …, en} este o bază a lui V, atunci convenim să<br />
scriem MB(u) în loc de MB,B(u), şi să o numim matricea<br />
asociată transformării liniare u în raport cu baza B.<br />
n<br />
j
Transformări liniare<br />
Exemplul 3.4.3. Fie Rn[X] spaţiul vectorial al polinoamelor de grad cel<br />
mult n, cu coeficienţi reali. Structura de spaţiu vectorial este dată de<br />
adunarea obişnuită a polinoamelor, şi drept operaţie externă, de<br />
înmulţirea polinoamelor cu elemente din R:<br />
(α, α0 + α1X +… + αnX n ) → αα0 + αα1X +… + ααnX n .<br />
Considerăm transformarea liniară D: Rn[X] → Rn[X], definită prin<br />
D(P) = P' (derivata polinomului P). Mai precis, dacă P = α0 + α1X + …<br />
+ αnX n atunci D(P) =α1 + 2α2X + … + nαnX n-1 . Se verifică uşor că D<br />
este o transformare liniară (D(αP+βQ) =αD(P) +βD(Q) pentru orice<br />
polinoame P şi Q şi orice numere reale α şi β). De asemenea, este clar<br />
că B ={1, X, X 2 , …, X n } este o bază în Rn[X]. Determinăm matricea<br />
asociată lui D în raport cu baza B. Avem<br />
D(1) = 0 = 0⋅1 + 0⋅X +… + 0⋅X n .<br />
D(X) = 1 =1⋅1 + 0⋅X +… + 0⋅X n .<br />
D(X k ) = kX k-1 =0⋅1 + 0⋅X +…+ 0⋅X k-2 +k⋅X k-1 +0⋅X k +… + 0⋅X n .<br />
D(X n ) = nX n-1 =0⋅1 + 0⋅X +…+ 0⋅X n-2 + n⋅X n-1 +0⋅X n .<br />
Matricea asociată lui D în raport cu baza B este<br />
MB(D) =<br />
0 0 0 … 0 0 0<br />
1 0 0 … 0 0 0<br />
0 2 0 … 0 0 0<br />
0 0 0 …(n-1) 0 0<br />
0 0 0 … 0 n 0<br />
Matricea asociată lui D în raport cu baza B este se obţine punând pe linii<br />
coordonatele în baza B ale vectorilor D(1), D(X), …, D(X n ).<br />
120
Algebră liniară<br />
Coordonatele unui polinom P = α0 + α1X + … + αnX n în baza<br />
B ={1, X, X 2 , …, X n } sunt chiar coeficienţii polinomului P: (α0, α1, …,<br />
αn). Dacă (β0, β1, …, βn) = (α1, 2α2, …, nαn, 0) sunt coordonatele lui<br />
P'= D(P) în baza B, atunci are loc următoarea egalitate matriceală<br />
(β0, β1, …, βn) = (α0, α1, …, αn)<br />
Observa<strong>ţia</strong> 3.4.4. Fie K un corp comutativ şi u : K n → K m o transformare<br />
liniară. Fie Bn, respectiv Bm, baza canonică din K n , respectiv din K m .<br />
Coordonatele unui vector (α1, α2, …, αm) din K m în baza canonică sunt de<br />
fapt componentele vectorului respectiv: (α1, α2, …, αm). Ţinând cont de<br />
aceasta, liniile matricei A = ( )<br />
α asociate transformării liniare u în<br />
ij 1≤i≤n<br />
1≤<br />
j≤m<br />
raport cu perechea de baze Bn, Bm sunt date de vectorii u(E1), u(E1),<br />
u(E2), …, u(En) , unde E1, E2, …, En sunt vectorii bazei canonice Bn. Dacă<br />
x = (x1, x2, .., xn) este un vector din K n , atunci u(x) = (x1, x2, .., xn)A.<br />
De exemplu, fie transformarea liniară u : R 3 → R 4 , definită prin<br />
u(x) =(x1 + x2 - 2x3, x2 + 8x3, -x1, 4x3), pentru x =(x1, x2, x3).<br />
Considerăm baza canonică din R 3 :<br />
respectiv din R 4<br />
{(1,0,0), (0,1,0), (0,0,1)},<br />
{(1,0,0,0), (0,1,0,0), (0,0,1,0), (0,0,0,1)}.<br />
Matricea lui u în raport cu perechea de baze canonice este<br />
121<br />
0 0 0 … 0 0 0<br />
1 0 0 … 0 0 0<br />
0 2 0 … 0 0 0<br />
0 0 0 …(n-1) 0 0<br />
0 0 0 … 0 n 0
A =<br />
Transformări liniare<br />
( la scrierea matricei s-a ţinut cont de faptul că u(x) =(x1, x2, x3)A, pentru<br />
x =(x1, x2, x3))<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.4.5. Rangul unei transformări liniare este egal cu rangul<br />
matricei asociate transformării liniare în raport cu orice<br />
pereche de baze.<br />
Demonstraţie. Fie u : V → W o transformare liniară. Fie B1 ={e1, e2,<br />
…, en} o bază în V, B2 ={f1, f2, …, fm} o bază în W, şi fie A =<br />
( )<br />
α matricea asociată lui u în raport cu perechea de baze B1, B2.<br />
ij 1≤i≤n<br />
1≤<br />
j≤m<br />
n<br />
Un vector x = ∑ x iei<br />
(xi ∈K pentru orice 1 ≤ i ≤ n) din V aparţine lui Ker<br />
i=<br />
1<br />
u, dacă şi numai dacă u(x) = 0, ceea ce (ţinând seama de faptul că u(x)<br />
m n ⎛ ⎞<br />
=∑ ⎜∑<br />
x iα<br />
ij ⎟f<br />
j ) este echivalent cu<br />
j=<br />
1⎝<br />
i=<br />
1 ⎠<br />
n<br />
∑<br />
i=<br />
1<br />
αijx<br />
i = 0 pentru orice 1 ≤ j ≤ m.<br />
Relaţiile de mai sus reprezintă un sistem liniar şi omogen de m ecuaţii cu<br />
n necunoscute. Matricea acestui sistem este A. Dacă rangul matricei A<br />
este r, atunci mulţimea vectorilor ale căror coordonate satisfac sistemul<br />
liniar şi omogen de mai sus este un subspaţiu liniar de dimensiune n - r<br />
(vezi Teorema 1.7.3). În consecinţă, dimK(Ker u) = n-r, şi deci rangul<br />
transformării liniare u este dimK(Im u) = n - dimK(Ker u) = n - (n-r) = r<br />
(vezi Teorema 3.3.7).<br />
1 0 -1 0<br />
1 1 0 0<br />
-2 8 0 4<br />
122
Algebră liniară<br />
Observa<strong>ţia</strong> 3.4.6. Fie u :V → V un endomorfism şi B ={e1, e2, …, en}<br />
este o bază a lui V. Fie MB(u) matricea asociată transformării liniare u în<br />
raport cu baza B. Endomorfismul u este nesingular dacă şi dacă numai<br />
dacă matricea MB(u) este nesingulară ( rang(MB(u)) = n <br />
det(MB(u)) ≠ 0). Într-adevăr, conform Propoziţiei 3.3.6, endomorfismul u<br />
este nesingular dacă şi numai dacă Ker u ={0}, ceea ce este echivalent cu<br />
dim(Im u) = n (adică rangul lui u este n). Cum rangul lui u este egal cu<br />
rangul lui MB(u), rezultă că u este endomorfism nesingular dacă şi numai<br />
dacă MB(u) este nesingulară.<br />
Proprietăţile unei transformări liniare sunt reflectate în proprietăţile<br />
matricelor care o reprezintă în diverse baze. Fie V1, V2, V3 trei spaţii<br />
vectoriale peste un corp comutativ K. Fixăm B1 ={e1, e2, …, en} o bază a<br />
lui V1, B2 ={f1, f2, …, fm} o bază a lui V2 şi B3 ={g1, g2, …, gp} o bază a<br />
lui V3. Considerăm trei transformări liniare u1, u2 : V1 → V2, u3 : V2 →V3.<br />
Fie ( u )<br />
M B1<br />
, B2<br />
1 (respectiv M B B ( u 2 )<br />
1 , 2<br />
raport cu perechea de baze B1, B2, şi fie ( u )<br />
123<br />
) matricea lui u1 (respectiv u2) în<br />
M B2<br />
, B3<br />
3 matricea lui u3 în<br />
raport cu perechea de baze B2, B3. Următoarele afirmaţii sunt uşor de<br />
verificat<br />
1. Transformării liniare u1 + u2 îi corespunde matricea<br />
B , B ( u1<br />
+ u 2 ) = B B ( u1)<br />
B B u 2<br />
M<br />
1 2<br />
M<br />
1 , + M ( )<br />
2<br />
1 , 2<br />
2. Transformării liniare αu1 (α ∈K) îi corespunde matricea<br />
M B1<br />
2<br />
, B ( αu1<br />
) = α B B ( u1)<br />
M<br />
1 , 2<br />
3. Transformării liniare u3u1 îi corespunde matricea<br />
B ( u 3u1<br />
)<br />
1 , = M B B ( u1)<br />
2<br />
M B 3<br />
1 , M B B ( u 3 )<br />
2 ,<br />
3
Transformări liniare<br />
4. Dacă transformarea liniară u1 este inversabilă, atunci<br />
transformării liniare u1 -1 îi corespunde matricea<br />
−1<br />
( u )<br />
-1<br />
M B2<br />
, B1<br />
1 = M B B ( u1)<br />
1 , .<br />
2<br />
Să verificăm ultimele două afirmaţii. Dacă ( u )<br />
B ( u 3 )<br />
2 , =( ij)<br />
M B 3<br />
β , atunci pentru orice 1 ≤ i ≤ n, avem<br />
1≤i≤m<br />
1≤<br />
j≤p<br />
⎛ m ⎞<br />
u3u1(ei) = u3(u1(ei)) = 3⎜<br />
∑ αijf<br />
j ⎟<br />
⎝ j=<br />
1 ⎠<br />
Dacă ( u u )<br />
m<br />
u = α u ( f )<br />
124<br />
∑<br />
j=<br />
1<br />
ij<br />
3<br />
α şi<br />
M B1<br />
, B2<br />
1 =( ij ) 1≤i≤n<br />
1≤<br />
j≤m<br />
m p<br />
p<br />
⎛ ⎞ ⎛ m ⎞<br />
=∑ αij⎜<br />
∑β<br />
jkg<br />
k ⎟ = ∑⎜ ∑α<br />
ijβ<br />
jk ⎟g<br />
k . (1)<br />
j=<br />
1 ⎝ k=<br />
1 ⎠ k=<br />
1⎝<br />
j=<br />
1 ⎠<br />
M B1<br />
, B3<br />
3 1 =( γ ij ) 1≤i≤n<br />
matricea lui u3u1 în raport cu perechea de<br />
1≤<br />
j≤p<br />
baze B1, B3, atunci pentru orice 1 ≤ i ≤ n, avem<br />
p<br />
∑<br />
k=<br />
1<br />
u3u1(ei) = γ ikg k<br />
(2)<br />
Din (1) şi (2) (în baza unicităţii reprezentării unui vector într-o bază)<br />
m<br />
rezultă că γik = ∑ =<br />
echivalent cu<br />
j 1<br />
α<br />
ij<br />
β<br />
jk<br />
pentru orice 1 ≤ i ≤ n şi 1 ≤ k ≤ p, ceea ce este<br />
B ( u 3u1<br />
)<br />
1 , = M B B ( u1)<br />
2<br />
M B 3<br />
1 , M B B ( u 3 )<br />
2 , 3<br />
Presupunem că transformarea liniară u1 este inversabilă (deci m = n), şi că<br />
−1<br />
( u )<br />
M B2<br />
, B1<br />
1 este matricea lui u -1 în raport cu perechea de baze B2, B3.<br />
Din cele demonstrate mai sus, în baza faptului că transformării liniare<br />
identice îi corespunde matricea identică, rezultă că<br />
In = B ( ) 1 V1<br />
I<br />
−1<br />
M = M B ( u1<br />
u1)<br />
= M<br />
1<br />
B B ( u1)<br />
2 B<br />
In = M ( ) = ( u u<br />
1)<br />
−1<br />
u<br />
B2 V2<br />
I<br />
M B2<br />
1<br />
1<br />
−1<br />
1 , M B ( u1<br />
)<br />
2 , 1<br />
− = ( )<br />
M M ( )<br />
B2<br />
, B1<br />
1 B B u<br />
1 ,<br />
2 1<br />
j<br />
.
Deci ( )<br />
M B2<br />
1<br />
, B<br />
−1<br />
u1<br />
= B<br />
Algebră liniară<br />
-1<br />
B ( u1)<br />
.<br />
M<br />
1 , 2<br />
Proprietăţile puse în evidenţă mai înainte arată că :<br />
1. aplica<strong>ţia</strong> ϕ : L(V1, V2) → Mn,m(K) definită prin<br />
ϕ(u) = ( u)<br />
M B 1 , B pentru orice u ∈ L(V1, V2)<br />
2<br />
este un izomorfism de spaţii vectoriale peste corpul K.<br />
2. aplica<strong>ţia</strong> ϕ : L(V1, V1) → Mn,n(K) definită prin<br />
( ) t<br />
ϕ(u) = ( )<br />
B u M 1<br />
este un izomorfism de inele.<br />
pentru orice u ∈ L(V1, V1)<br />
Teorema 3.4.7. Fie V şi W două spaţii vectoriale finit dimensionale peste<br />
un corp comutativ K, şi u : V → W o transformare<br />
liniară. Fie B1, B2 două baze în V şi fie L matricea de<br />
trecere de la baza B1 la baza B2. Similar, fie B3, B4 două<br />
baze în W şi fie M matricea de trecere de la baza B3 la<br />
baza B4. Atunci<br />
B , ( u)<br />
=L ( u)<br />
M<br />
2 B4<br />
Demonstraţie. Folosim următoarele notaţii<br />
125<br />
M B 1 , B M<br />
3<br />
-1<br />
B1 ={e1, e2, …, en}, B2 ={f1, f2, …, fn} (baze în V),<br />
B3 ={g1, g2, …, gm}, B4 ={h1, h2, …, hm} (baze în W),<br />
B , ( u)<br />
=( α ij ) 1≤i≤n<br />
, ( u)<br />
M<br />
1 B3<br />
1≤<br />
j≤m<br />
M B 2 , B =( )<br />
4 ij 1≤i≤n<br />
1≤<br />
j≤m<br />
cu perechea de baze B1, B3, respectiv B2, B4)<br />
L = ( )<br />
M = ( )<br />
β (matricele lui u în raport<br />
λ ij 1≤i≤n<br />
(matricea de trecere de la baza B1 la baza B2)<br />
1≤<br />
j≤n<br />
µ ij 1≤i≤m<br />
(matricea de trecere de la baza B3 la baza B4)<br />
1≤<br />
j≤m<br />
Pentru orice 1 ≤ i ≤ n, avem
n<br />
u(fi) = u( ∑ =<br />
j 1<br />
λ<br />
ij<br />
j<br />
Transformări liniare<br />
n<br />
e ) = λ ( ) u<br />
∑<br />
j=<br />
1<br />
ij j e<br />
n m<br />
m<br />
⎛ ⎞ ⎛ n<br />
= ∑λ ij⎜ ∑α<br />
jkg<br />
k ⎟ = ∑⎜ ∑λ<br />
ijα<br />
j=<br />
1 ⎝ k=<br />
1 ⎠ k=<br />
1⎝<br />
j=<br />
1<br />
Pe de altă parte, pentru orice 1 ≤ i ≤ n, avem<br />
n<br />
u(fi) = ij j<br />
j 1<br />
h<br />
n m<br />
m<br />
⎛ ⎞ ⎛ n<br />
∑ β = ∑βij<br />
⎜ ∑µ<br />
jkg<br />
k ⎟ = ∑⎜ ∑βijµ<br />
=<br />
j=<br />
1 ⎝ k=<br />
1 ⎠ k=<br />
1⎝<br />
j=<br />
1<br />
126<br />
jk<br />
⎞<br />
⎟g<br />
k<br />
(1)<br />
⎠<br />
jk<br />
⎞<br />
⎟g<br />
k (2)<br />
⎠<br />
Datorită unicităţii reprezentării unui vector într-o bază, din relaţiile (1) şi<br />
(2) rezultă că<br />
n<br />
∑<br />
j=<br />
1<br />
λ<br />
ceea ce revine la<br />
n<br />
ij α jk = ij jk<br />
j 1<br />
µ β ∑<br />
=<br />
L ( u)<br />
Înmulţind la stânga cu M -1 , obţinem<br />
pentru orice 1 ≤i ≤ n şi 1 ≤ k ≤m,<br />
M B 1 , B = M ( u)<br />
3 B 2 , B4<br />
B , ( u)<br />
=L ( u)<br />
M<br />
2 B4<br />
M.<br />
M B 1 , B M<br />
3<br />
-1 .<br />
Corolarul 3.4.8. Fie V un spaţiu vectorial finit dimensional peste un corp<br />
comutativ K, şi u : V → V un endomorfism. Fie B1, B2<br />
două baze în V şi fie C matricea de trecere de la baza B1<br />
la baza B2. Atunci<br />
B ( u)<br />
=C ( u)<br />
M 2<br />
M B C<br />
1<br />
-1<br />
Demonstraţie. În Teorema 3.4.7 considerăm B3 = B1 şi B4 = B1.<br />
Exemplul 3.4.9. Fie R3[X] spaţiul vectorial al polinoamelor de grad cel<br />
mult 3, cu coeficienţi reali (vezi şi exemplul 3.4.3). Considerăm<br />
transformarea liniară D1: R3[X] → R3[X], definită prin D1(P) = XP'.<br />
Determinăm matricea asociată lui D1 în raport cu baza
Dacă<br />
atunci<br />
Matricea lui D1 în raport cu baza<br />
este<br />
Algebră liniară<br />
B = { 1, 1+X, (1 + X) 2 , (1 + X) 3 }<br />
B ( 1)<br />
D M 0<br />
P = α0 + α1X +α2X 2 +α3X 3<br />
D1(P) = α1X +2α2X 2 +3α3X 3 .<br />
B0 ={1, X, X 2 , X 3 }<br />
Matricea de trecere de la baza B0 la baza B este<br />
Cum M ( ) =C ( )<br />
B D1<br />
B 1 D M 0<br />
C =<br />
=<br />
C -1 rezultă că<br />
( )<br />
M =<br />
B D1<br />
0 0 0 0<br />
0 1 0 0<br />
0 0 2 0<br />
0 0 0 3<br />
1 0 0 0<br />
1 1 0 0<br />
1 2 1 0<br />
1 3 3 1<br />
127<br />
0 0 0 0<br />
-1 1 0 0<br />
0 -2 2 0<br />
0 0 -3 3
Transformări liniare<br />
3.5. Endomorfisme particulare<br />
<strong>Defini</strong><strong>ţia</strong> 3.5.1. Fie V un spaţiu vectorial peste corpul comutativ K.<br />
Endomorfismul u : V → V se numeşte<br />
1. automorfism dacă este bijectiv;<br />
2. proiecţie (sau endomorfism idempotent) dacă u 2 = u;<br />
3. involuţie dacă u 2 = I (I este transformarea liniară<br />
identică pe V);<br />
4. antiinvoluţie dacă u 2 = - I;<br />
5. endomorfism nilpotent de indice p∈N (p≥2) dacă u p =<br />
O şi u p-1 ≠ O (O este transformarea liniară nulă pe V).<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.5.2. Fie V un spaţiu vectorial peste corpul comutativ K. Fie<br />
V1 şi V2 două subspaţii vectoriale ale lui V cu<br />
proprietatea că V = V1 ⊕ V2. Aplicaţiile P1, P2 : V → V,<br />
definite prin<br />
128<br />
P1(x) = x1<br />
P2(x) = x2,<br />
(unde x = x1 + x2 este unica reprezentare a lui x cu<br />
proprietatea că x1 ∈ V1 şi x2 ∈V2) sunt proiecţii.<br />
Demonstraţie. Fie x = x1 + x2 ∈ V1 ⊕ V2 (x1 ∈ V1, x2 ∈V2) şi y = y1 + y2<br />
din V1 ⊕ V2 (y1 ∈ V1, y2 ∈V2) şi fie α, β ∈ K. Atunci<br />
P1(αx + β y) = P1(αx1 + βy1 + αx2 + βy2) = αx1 + βy1 = αP1(x) + βP1(y).<br />
Deci P1 este aplicaţie liniară. Analog, P2 este aplicaţie liniară. Pentru<br />
orice x = x1 + x2 ∈ V1 ⊕ V2 (x1 ∈ V1, x2 ∈V2), avem<br />
P1(P1(x)) = P1(x1) = x1 = P1(x).
Algebră liniară<br />
Analog P2 este endomorfism idempotent.<br />
<strong>Defini</strong><strong>ţia</strong> 3.5.3. Fie V1, V2 două subspaţii ale unui spaţiu vectorial V<br />
peste corpul comutativ K astfel încât V = V1 ⊕ V2.<br />
Aplicaţiile P1, P2 : V → V, definite prin<br />
129<br />
P1(x) = x1<br />
P2(x) = x2,<br />
unde x = x1 + x2 este unica reprezentare a lui x cu<br />
proprietatea că x1 ∈ V1 şi x2 ∈V2, se numesc proiecţii<br />
canonice : P1 se numeşte proiec<strong>ţia</strong> lui V pe V1 (de-a<br />
lungul lui V2), iar P2 se numeşte proiec<strong>ţia</strong> lui V pe V2 (de-<br />
a lungul lui V1) .<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.5.4. Fie V un spaţiu vectorial peste corpul comutativ K.<br />
Dacă P : V → V este o proiecţie, atunci există subspaţiile<br />
vectoriale V1 şi V2 astfel încât V = V1 ⊕ V2 şi P să fie<br />
proiec<strong>ţia</strong> lui V pe V1 (de-a lungul lui V2).<br />
Demonstraţie. Considerăm subspaţiile vectoriale:<br />
V1 = Im P ={P(x) : x ∈ V} ,V2 = Ker P ={x∈V: P(x) = 0}<br />
Arătăm mai întâi că V1 = {x∈V : P(x) = x}. Dacă y∈V1, atunci<br />
există x ∈ V astfel încât y = P(x), şi ca urmare P(y) = P(P(x)) = P 2 (x) =<br />
P(x) =y. Deci y ∈{x∈V : P(x) = x}.<br />
Reciproc, orice y∈{x∈V : P(x) = x}, are proprietatea că y =P(y) ∈ Im P.<br />
Arătăm că V = V1 ⊕ V2. Dacă x ∈ V1 ∩ V2, atunci x = P(x) = 0. În<br />
consecinţă V1 ∩ V2 = {0}. Pentru orice x ∈ V, avem x = P(x) + (I - P)(x)<br />
(I este transformarea liniară identică pe V).
Transformări liniare<br />
Notăm x1 =P(x) şi x2 =(I - P)(x). Evident x1 ∈ Im p =V1. Dacă arătăm că<br />
x2 ∈ V2 demonstra<strong>ţia</strong> este încheiată. Din P(x2) = P((I - P)(x)) =P(x -P(x))<br />
= P(x) -P(P(x)) = P(x) -P 2 (x) = P(x) -P 2 (x) = P(x) -P(x) = 0, rezultă că x2<br />
∈ Ker P = V2.<br />
Observa<strong>ţia</strong> 3.5.5. Din demonstra<strong>ţia</strong> propoziţiei precedente rezultă<br />
următoarele afirmaţii:<br />
1. Dacă V un spaţiu vectorial peste corpul comutativ K şi P : V → V este<br />
o proiecţie, atunci<br />
V = Im P ⊕ Ker P<br />
2. Fie V1 şi V2 două subspaţii ale spaţiului vectorial V peste corpul<br />
comutativ K, astfel încât V = V1 ⊕ V2.<br />
2.1. Dacă P este proiec<strong>ţia</strong> lui V pe V1, atunci<br />
V1 = Im P ={P(x) : x ∈ V} ={x∈V : P(x) = x}<br />
V2 = Ker P ={x∈V: P(x) = 0}<br />
2.2. Dacă P este proiec<strong>ţia</strong> lui V pe V1, atunci I - P1 este proiec<strong>ţia</strong><br />
lui V pe V2 şi reciproc.<br />
2.3. Dacă P1 şi P2 sunt proiecţiile V pe V1, respectiv V2, atunci<br />
P1 + P2 = I<br />
P1P2 = P2P1 = O.<br />
<strong>Defini</strong><strong>ţia</strong> 3.5.6. Considerăm un spaţiu vectorial V peste corpul comutativ<br />
K şi u : V → V un endomorfism. Un subspaţiu invariant<br />
faţă de endomorfismul u este un subspaţiu vectorial V1 al<br />
lui V, astfel ca u(V1) ⊂ V1 (adică, u(x) ∈ V1 pentru orice x<br />
din V1).<br />
130
Aplica<strong>ţia</strong><br />
Algebră liniară<br />
Fie V1 ⊂ V un subspaţiu invariant la endomorfismul u : V→V.<br />
u | V : V1 → V1, definită prin u ( x)<br />
1<br />
V1<br />
131<br />
| = u(x) pentru orice x∈V1,<br />
este un endomorfism numit endomorfism indus de u pe V1 (sau restric<strong>ţia</strong><br />
lui u la V1).<br />
Observaţie 3.5.7. Un subspaţiu vectorial V1 al lui V este invariant faţă de<br />
endomorfismul u : V → V dacă şi numai dacă imaginile prin u ale<br />
vectorilor unei baze din V1 aparţin tot lui V1. Într-adevăr, să presupunem<br />
că {e1, e2, … ,em} este o bază în V1 şi că u(ei) ∈V1 pentru orice 1 ≤ i ≤m.<br />
Deoarece orice x ∈ V1 se reprezintă sub forma<br />
x = α1e1 + α2e2 + …+αmem, α1, α2, …, αm∈K,<br />
rezultă că u(x) =α1u(e1) + α2u(e2) + …+αmu(em) ∈V1. Implica<strong>ţia</strong> inversă<br />
este evidentă.<br />
Exemple 3.5.8. Considerăm un spaţiu vectorial V peste corpul comutativ<br />
K şi u : V → V un endomorfism. Se verifică uşor că<br />
1. V şi {0} sunt subspaţii invariante faţă de u.<br />
2. Ker u m ={x∈V: u m (x) = 0} este subspaţiu invariant faţă de u,<br />
pentru orice m∈N * .<br />
3. Im u m ={ u m (x) : x∈V} este subspaţiu invariant faţă de u,<br />
pentru orice m∈N * .<br />
4. Dacă V1 şi V2 sunt două subspaţii vectoriale ale V<br />
invariante faţă de u, atunci V1∩ V2 şi V1 + V2 sunt subspaţii invariante<br />
faţă de u.<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.5.9. Fie V un spaţiu vectorial finit dimensional peste corpul<br />
comutativ K şi u : V → V un endomorfism. Un subspaţiu
Transformări liniare<br />
vectorial V1 ⊂ V este invariant la u dacă şi numai dacă<br />
PuP = uP, unde P este proiec<strong>ţia</strong> lui V pe V1.<br />
Demonstraţie. Fie V = V1⊕V2 şi x ∈V. Atunci x se scrie în mod unic sub<br />
forma x = x1 + x2 cu x1 ∈ V1 şi x2∈V2. Presupunem că V1 este invariant la<br />
u. Cum uP(x) = u(x1) ∈V1, rezultă că P(uP(x)) = u(x1). Deci<br />
PuP(x) = uP(x).<br />
Reciproc, presupunem că PuP = uP. Dacă x∈V1, atunci x1 = x şi x2 =0<br />
(sau echivalent , P(x) =x) şi deci, u(x) = u(x1) = uP(x) = PuP(x) =<br />
P(u(P(x)) = P(u(x)). Ca urmare, u(x) ∈ Im P = V1.<br />
Teorema 3.5.10. Fie V1 şi V2 două subspaţii ale unui spaţiu vectorial V<br />
peste corpul comutativ K, astfel încât V = V1 ⊕ V2.<br />
Subspaţiile V1 şi V2 sunt invariante faţă de un<br />
endomorfism u: V → V dacă şi numai dacă Pu = uP,<br />
unde P este proiec<strong>ţia</strong> lui V pe V1 de-a lungul lui V2.<br />
Demonstraţie. Dacă P este proiec<strong>ţia</strong> lui V pe V1 de-a lungul lui V2,<br />
atunci I-P este proiec<strong>ţia</strong> lui V pe V2 de-a lungul lui V1. Presupunem că V1<br />
şi V2 sunt invariante la u. Din propozi<strong>ţia</strong> precedentă rezultă că<br />
PuP= uP şi (I-P)u(I-P) = u(I-P).<br />
Rela<strong>ţia</strong> (I-P)u(I-P)=u(I-P) este echivalentă cu Pu =PuP. Deci<br />
uP =PuP =Pu.<br />
Reciproc, să presupunem că Pu = uP. Aplicând P la dreapta, obţinem<br />
PuP = uP 2 = uP şi, conform propoziţie precedente, rezultă că V1 =Im P<br />
este invariant la u. Pe de altă parte, Pu = uP implică (I-P)u = u(I-P).<br />
Aplicând proiec<strong>ţia</strong> I-P la dreapta, obţinem (I-P)u(I-P) = u(I-P) 2 = u(I-P),<br />
şi ţinând cont din nou de propozi<strong>ţia</strong> precedentă, rezultă că V2 =Im(I-P)<br />
este invariant la u.<br />
132
Algebră liniară<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.5.11. Fie V un spaţiu vectorial peste corpul comutativ K.<br />
Relaţiile<br />
1<br />
u = 2P - I, P = (u + I),<br />
2<br />
(unde I este transformarea liniară identică pe V)<br />
stabilesc o corespondenţă biunivocă între proiecţii şi<br />
involuţii pe V.<br />
Demonstraţie. Dacă P : V → V o proiecţie, atunci 2P - I este<br />
transformare liniară. Să verificăm faptul că este involuţie:<br />
(2P - I ) 2 = 4P 2 - 4P + I = 4P - 4P + I =I.<br />
1<br />
Reciproc, dacă u : V → V este o involuţie, atunci (u + I) este o<br />
2<br />
1 2 1 2 1<br />
transformare liniară, şi în plus, ( (u + I)) = (u +2u +I) = (I+2u +I)<br />
2<br />
4<br />
4<br />
1 1<br />
= (I +u). Deci (u + I) este proiecţie.<br />
2<br />
2<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.5.12. Fie V un spaţiu vectorial finit dimensional peste<br />
corpul comutativ K. V admite o antiinvoluţie dacă şi<br />
numai dacă dimensiunea lui V peste K este pară.<br />
Demonstraţie. Presupunem că dimensiunea lui V peste K este pară şi<br />
construim o antiinvoluţie pe V. Fie {e1, e2, …,e2n} o bază a lui V. Este<br />
suficient să definim antiinvolu<strong>ţia</strong> pe vectorii bazei. Fie u : V → V,<br />
definită prin<br />
u(ei) = ei+n şi u(ei+n) = -ei pentru orice 1 ≤ i ≤ n.<br />
Se observă că u 2 (ei) = - ei pentru orice 1 ≤ i ≤ 2n, şi deci u 2 = - I.<br />
133
Transformări liniare<br />
Reciproc, fie u : V → V o antiinvoluţie. Dacă x1 este un vector nenul din<br />
V, atunci {x1, u(x1)} este liniar independentă. Într-adevăr, fie scalarii α1,<br />
α2∈K astfel încât<br />
α1x1 + α2u(x1) = 0 (1)<br />
Aplicând, u în rela<strong>ţia</strong> 1 şi ţinând seama că u 2 (x1) = -x1, obţinem<br />
α1u(x1) - α2x1 = 0 (2)<br />
Adunând rela<strong>ţia</strong> 1 înmulţită cu α1 cu rela<strong>ţia</strong> 2 înmulţită cu (-α2) , obţinem<br />
(α1 2 +α2 2 )x1 = 0, de unde α1 2 +α2 2 = 0, sau echivalent α1 = α2 = 0.<br />
Mai general, arătăm că dacă x1, x2, …, xm sunt vectori din V astfel încât<br />
să fie liniar independentă, atunci<br />
{x1, x2, …, xm, u(x1), u(x2),.., u(xm-1)}<br />
{x1, x2, …, xm, u(x1), u(x2),.., u(xm-1) , u(xm)}<br />
este liniar independentă. Fie α1, α2, …, α2m∈K astfel încât<br />
α1x1 +α2x2 + … +αmxm + αm+1u(x1) + αm+2u(x2) + … +<br />
+ α2m-1u(xm-1) + α2mu(xm) = 0 (3).<br />
Aplicând, u în rela<strong>ţia</strong> 3 şi ţinând seama că u 2 (x) = -x pentru orice x∈V,<br />
obţinem<br />
α1u(x1) + α2u(x2) +… + αmu(xm) - αm+1x1 - αm+2x2 - … -<br />
- α2m-1xm-1 - α2mxm = 0 (4).<br />
Prin adunarea relaţiei 3 înmulţită cu αm cu rela<strong>ţia</strong> 4 înmulţită cu (-α2m) ,<br />
obţinem<br />
(α1αm + αm+1α2m) x1 +(α2αm + αm+2α2m)x2 + … +(αm 2 +α2m 2 )xm +<br />
+ (αm+1αm -α1α2m)u(x1) + … + (α2m-1αm -αm-1α2m)u(xm-1) = 0.<br />
Cum {x1, x2, …, xm, u(x1), u(x2),.., u(xm-1)} este liniar independentă,<br />
(α1αm + αm+1α2m) =…= (αm 2 +α2m 2 ) = … =(α2m-1αm -αm-1α2m) = 0,<br />
134
Algebră liniară<br />
de unde rezultă, în particular, că α2m = 0. Înlocuind în rela<strong>ţia</strong> 3 α2m = 0, şi<br />
ţinând din nou cont că {x1, x2, …, xm, u(x1), u(x2),.., u(xm-1)} este liniar<br />
independentă, obţinem α1 = α2 = … = α2m = 0.<br />
Construim o bază a lui V după cum urmează. Alegem x1 o vector nenul<br />
din V. Am arătat că {x1, u(x1)} este liniar independentă. Dacă<br />
dimensiunea lui V nu este 2, există x2∈V, astfel încât {x1, x2, u(x1)} să fie<br />
liniar independentă. Din cele demonstrate mai sus rezultă că {x1, x2, u(x1),<br />
u(x2)} este liniar independentă. Continuând acest procedeu obţinem o<br />
bază a lui V cu un număr par de vectori.<br />
Observa<strong>ţia</strong> 3.5.13. Fie V un spaţiu vectorial finit dimensional peste<br />
corpul comutativ K şi u: V →V o antiinvoluţie. Atunci există o bază B a<br />
lui V astfel încât MB(u) (matricea lui u în raport cu baza B) să fie<br />
Într-adevăr, din demonstra<strong>ţia</strong> propoziţiei precedente, rezultă că putem<br />
construi o bază a lui V de forma B = {x1, x2, …, xm, u(x1), u(x2),.., u(xm-1)<br />
, u(xm)}. Evident, matricea lui u în raport cu această bază are forma de<br />
mai sus.<br />
Propozi<strong>ţia</strong> 3.5.14. Fie V un spaţiu vectorial peste corpul comutativ K şi<br />
u: V→V un endomorfism nilpotent de indice p (u p = O şi<br />
u p-1 ≠ O). Mulţimea<br />
{x, u(x), …, u p-1 (x)}<br />
este liniar independentă oricare ar fi vectorul nenul x∈V<br />
cu u p-1 (x) ≠0.<br />
O Im<br />
-Im O<br />
135
Transformări liniare<br />
Demonstraţie. Fie x∈V cu x ≠ 0 şi u p-1 (x) ≠0. Presupunem prin absurd că<br />
{x, u(x), …, u p-1 (x)} nu este liniar independentă. Fie scalarii α0, α1, …,αp-<br />
1 ∈ K, nu toţi nuli, astfel încât<br />
α0x + α1u(x) + αp-1 u p-1 (x) = 0. (1)<br />
Fie k cel mai mic indice cu proprietatea că αk ≠ 0. Din rela<strong>ţia</strong> 1 rezultă că<br />
u k (x) = - αk -1 (α0x + α1u(x) + αk-1 u k-1 (x) + αk+1 u k+1 (x) + … + αp-1 u p-1 (x))<br />
= - αk -1 ( αk+1 u k+1 (x) + … + αp-1 u p-1 (x))<br />
= - αk -1 αk+1 u k+1 (x) - αk -1 αk+2 u k+2 (x)- … - αk -1 αp-1 u p-1 (x))<br />
= u k+1 ( - αk -1 αk+1 x- αk -1 αk+2 u k (x) … - αk -1 αp-1 u p - k-2 (x))<br />
Dacă notăm y = - αk -1 αk+1 x- αk -1 αk+2 u k (x) … - αk -1 αp-1 u p - k-2 (x), rezultă<br />
că u k (x) = u k+1 (y). Avem u p-1 (x) = u p-k-1 (u k (x)) = u p-k-1 (u k+1 (y)) = u p (y) = 0,<br />
deoarece u este nilpotent de indice p. Dar u p-1 (x) = 0 contrazice ipoteza.<br />
Ca urmare {x, u(x), …, u p-1 (x)} este liniar independentă.<br />
Observa<strong>ţia</strong> 3.5.15. Fie V un spaţiu vectorial peste corpul comutativ K şi<br />
u: V→V un endomorfism nilpotent de indice p (u p = O şi u p-1 ≠ O).<br />
Notăm cu L spaţiul vectorial generat de {x, u(x), …, u p-1 (x)}. Evident L<br />
este un spaţiu invariant la u. Matricea endomorfismului u|L indus de u pe<br />
L în baza B = {x, u(x), …, u p-1 (x)}, este<br />
MB(u|L) =<br />
Teorema 3.5.16. Fie V un spaţiu vectorial finit dimensional peste corpul<br />
comutativ K. Pentru orice endomorfism u: V→ V există<br />
două subspaţii vectoriale V1 şi V2 ale lui V invariante la u<br />
astfel încât:<br />
0 1 0 0 …0 0<br />
0 0 1 0 …0 0<br />
0 0 0 0 …0 1<br />
0 0 0 0 …0 0<br />
136
Demonstraţie. Notăm<br />
1. V = V1 ⊕ V2<br />
2. endomorfismul<br />
Algebră liniară<br />
endomorfism nilpotent, dacă V1 ≠ {0}.<br />
u | V indus de u pe V1 este<br />
1<br />
3. endomorfismul u | V2<br />
indus de u pe V2 este<br />
endomorfism nesingular, dacă V2 ≠ {0}.<br />
Nm = Ker u m ={x∈V: u m (x) = 0} , Rm = Im u m ={ u m (x) : x∈V}<br />
pentru orice m∈N * . Subspaţiile Nm şi Rm sunt invariante faţă de u, şi în<br />
plus, se arată uşor că N1 ⊂ N2 ⊂ …⊂ Nm ⊂…, R1 ⊃ R2 ⊃… ⊃ Rm ⊃…<br />
Deoarece V este finit dimensional nu toate incluziunile Ni ⊂ Ni+1<br />
pot fi stricte. Deci există i astfel încât Ni = Ni+1. Dacă Ni = Ni+1, atunci<br />
putem demonstra prin inducţie după j ≥ 1, că Ni = Ni+j pentru orice j ∈ N.<br />
Presupunem afirma<strong>ţia</strong> adevărată pentru j-1 şi o demonstrăm pentru j.<br />
Dacă x ∈ Ni+j, atunci u i+j (x) = 0. Din u i+j (x) = 0, rezultă că u i+j (x) =<br />
u i+1 (u j-1 (x)) =0, sau echivalent u j-1 (x)∈Ni+1. Dar Ni+1 = Ni, de unde rezultă<br />
că u j-1 (x)∈Ni, adică u i (u j-1 (x)) = 0. Am arătat că u i+j-1 (x) = 0, adică x∈Ni+j-1<br />
= Ni (din ipoteza de inducţie).<br />
Deoarece R1 este finit dimensional nu toate incluziunile Ri ⊃ Ri+1<br />
pot fi stricte. Deci există k astfel încât Rk = Rk+1. Dacă Rk = Rk+1, atunci<br />
putem demonstra prin inducţie după j ≥ 1, că Rk = Rk+j pentru orice j ∈ N.<br />
Presupunem afirma<strong>ţia</strong> adevărată pentru j-1 şi o demonstrăm pentru j.<br />
Dacă y ∈ Rk, atunci conform ipotezei de inducţie y ∈Rk+j-1, sau echivalent<br />
există x ∈ V astfel încât y = u k+j-1 (x). Din u k (x) ∈Rk = Rk+1, rezultă că<br />
există z ∈ V astfel încât u k (x) = u k+1 (z). În consecinţă,<br />
y = u k+j-1 (x) = u j-1 (u k (x)) = u j-1 (u k+1 (z)) = u j+k (z)∈Rk+j.<br />
137
Transformări liniare<br />
Fie i0 cel mai mic indice cu proprietatea că<br />
indice cu proprietatea că<br />
k0<br />
138<br />
N = 1<br />
i0<br />
N i0+ , k0 cel mai mic<br />
R = R + 1 şi fie p = max{i0, k0}. Din cele de<br />
k 0<br />
mai sus, rezultă că Np = Np+1 şi Rp = Rp+1. Arătăm că V = Np ⊕ Rp. Din<br />
Teorema 3.3.7, rezultă că<br />
dimKV = dimK(Ker u p ) + dimK(Im u p ) = dimK(Np) + dimK(Rp).<br />
Deci pentru a demonstra că V = Np ⊕ Rp, este suficient să arătăm că<br />
Np ∩ RP ={0}.<br />
Fie x∈ Np ∩ RP. Pe de o parte, u p (x) = 0. Pe de altă parte există z ∈ V<br />
astfel încât x = u p (z). Cum u 2p (z) =u p (u p (z)) = u p (x) = 0, rezultă că z∈N2p<br />
= NP. Dar z∈NP implică u p (z) = 0, şi deci x = 0.<br />
Luăm V1 = Np şi V2 = Rp. Deoarece u p (V1)= u p (Np) = {0}, rezultă<br />
endomorfismul<br />
u | V indus de u pe V1 este endomorfism nilpotent.<br />
1<br />
Rămâne să arătăm că endomorfismul u | V2<br />
indus de u pe V2 este<br />
endomorfism nesingular. Cum V2 este finit dimensional, este suficient să<br />
arătăm că u | V2<br />
este injectiv. Fie x∈Ker u | V2<br />
. Din x ∈V2 =Im u p , rezultă<br />
că există z ∈ V astfel încât x = u p (z). Deoarece 0 =u(x) = u p+1 (z), z ∈ Np+1<br />
= Np. Deci u p (z) = 0, şi ca urmare x = 0.<br />
Lema 3.5.17. Fie V un spaţiu vectorial finit dimensional peste corpul<br />
comutativ K, şi u: V→V un endomorfism nilpotent de<br />
indice p(u p = O şi u p-1 ≠ O). Fie Ni = Ker u i pentru orice i<br />
∈N. Atunci<br />
1. {0} = N0 ⊂ N1 ⊂ … ⊂ Np-1 ⊂ Np = V, incluziunile fiind<br />
stricte;<br />
2. u(Ni) ⊂ Ni-1 pentru orice 1 ≤ i ≤ p;
Algebră liniară<br />
3. dacă i≥ 1 şi L este un subspaţiu vectorial al lui V cu<br />
proprietatea că L ∩ Ni = {0}, atunci Ker u ∩ L ={0} şi<br />
u(L) ∩ Ni-1 ={0};<br />
4. există subspaţiile vectoriale F1, F2, …, Fp ⊂ V astfel<br />
încât N1 = F1, Ni = Ni-1 ⊕ Fi şi u(Fi) ⊂ Fi-1 pentru orice<br />
2≤ i≤ p.<br />
Demonstraţie. 1. Şirul de incluziuni de la 1 este evident. Să verificăm<br />
faptul că sunt stricte. Fie x ∈ V astfel încât u p-1 (x) ≠ 0. Presupunem prin<br />
absurd că există i ≥ 2 astfel încât Ni-1 = Ni. Din 0 = u p (x) = u i (u p-i (x)),<br />
rezultă că u p-i (x) ∈Ker u i = Ker u i-1 , şi deci că u i-1 (u p-i (x)) = 0. Obţinem<br />
de unde u p-1 (x) = 0, ceea ce contrazice alegerea lui x.<br />
2. Dacă y ∈ u(Ni), atunci există x ∈Ni astfel încât y = u(x). Astfel<br />
avem u i-1 (y) = u i-1 (u(x)) = u i (x) = 0, deci y ∈Ni-1.<br />
3. Dacă x∈ Ker u ∩ L, atunci u(x) = 0 (şi în consecinţă u i (x) =0) şi<br />
x ∈L. Deci x ∈ L ∩ Ni = {0}. Dacă y ∈ u(L) ∩ Ni-1, atunci u i-1 (y) =0 şi<br />
există x ∈L astfel încât u(x) = y. Din u i (x) =u i-1 (y) = 0, rezultă că x ∈Ni.<br />
Deci x ∈ L ∩ Ni = {0}, şi ca urmare y = u(x) =0.<br />
4. Fie i ≥ 2. Deoarece Ni = Ni-1⊕Fi, Fi ∩ Ni-1 = {0}, şi din punctul 3<br />
rezultă că u(Fi) ∩ Ni-2 = {0}. Pe de altă parte,<br />
u(Fi) ⊂ u(Ni) ⊂ Ni-1 = Ni-2⊕Fi-1.<br />
Cum u(Fi) ∩ Ni-2 = {0} şi u(Fi) ⊂ Ni-2⊕Fi-1, rezultă că u(Fi) ⊂ Fi-1.<br />
Teorema 3.5.18. Fie V un spaţiu vectorial n-dimensional peste corpul<br />
comutativ K, şi u: V→V un endomorfism nilpotent. Atunci<br />
există o bază B lui V astfel încât matricea lui u în raport<br />
cu baza B să aibă forma<br />
139
MB(u) =<br />
Transformări liniare<br />
unde ξi ∈ {0, 1} pentru orice 1 ≤ i ≤ n-1.<br />
Demonstraţie. Fie p indicele endomorfismului u (u p = O şi u p-1 ≠ O).<br />
Notăm Ni = Ker u i pentru orice i ∈N. Fie F1, F2, …, Fp ⊂ V astfel încât N1<br />
= F1, Ni = Ni-1 ⊕ Fi pentru orice 2≤ i≤ p. Din lema precedentă, rezultă că<br />
u(Fi) ⊂ Fi-1 pentru orice 2≤ i≤ p. Mai mult,<br />
V = Np = Np-1 ⊕ Fp = Np-2 ⊕ Fp-1 ⊕Fp = …=F1⊕F2⊕…⊕Fp.<br />
Deoarece Fi ∩ Ni-1 = {0}, conform lemei precedente (punctul 3), rezultă<br />
că Fi ∩ Ker u ={0}. Fie B1 = {e11, e12, …,<br />
140<br />
e 1n<br />
} o bază în Fp. Notăm e2i =<br />
1<br />
u(e1i)∈Fp-1 pentru orice 1 ≤ i ≤ n1. Mulţimea {u(e11), u(e12), …, u(<br />
este liniar independentă. Într-adevăr dacă α1, α2, …,<br />
α1 u(e11)+ α2 u(e12) + … +<br />
αn1<br />
e ) =0, ceea ce implică<br />
1n1<br />
α u(<br />
n1<br />
α1 e11+ α2 e12 + … +<br />
Deoarece {e11, e12, …,<br />
că α1 = α2 = … =<br />
n1<br />
1n1<br />
o bază B2 = {e21, e22, …,<br />
e )}<br />
1n1<br />
αn ∈ K astfel încât<br />
1<br />
e 1n<br />
)=0, atunci u(α1 e11+ α2 e12 + … +<br />
1<br />
αn1<br />
e ∈Ker u ∩ Fp-1 = {0}<br />
1n1<br />
e } este liniar independentă, fiind bază, rezultă<br />
α = 0. Completăm {u(e11), u(e12), …, u( e )} până la<br />
e , e , n + 1,<br />
…,<br />
2n1<br />
2 1<br />
1n1<br />
e 2n<br />
} în Fp-1. Continuăm<br />
2<br />
procedeul şi obţinem în fiecare subspaţiu Fi ( i = p-1, p-2, …,1) o bază<br />
Bp-i+1 ={ep-i+1,1, ep-i+1,2, …,<br />
0 ξ1 0 0 …0 0<br />
0 0 ξ2 0 …0 0<br />
0 0 0 0 …0 ξn-1<br />
0 0 0 0 …0 0<br />
e<br />
p−<br />
i+<br />
1,<br />
n , i+<br />
1,<br />
n 1<br />
p−i<br />
e +<br />
p− p−i<br />
, …, e<br />
p−<br />
i+<br />
1,<br />
n }<br />
p−i+<br />
1
Algebră liniară<br />
cu proprietatea că ep-i+1,j = u(ep-i,j) pentru orice 1 ≤ j ≤ np-i. Deoarece V =<br />
F1⊕F2⊕…⊕Fp, rezultă că B1 ∪ B2 ∪ ..∪ Bp este o bază în V. Ordonăm<br />
baza B sub forma (e11, e21, …, ep1, e12, e22, …, ep2, …,<br />
e p , n , e<br />
1 2, n1+<br />
1,<br />
e 3, n1+<br />
1,<br />
…, e p , n1+<br />
1<br />
, …,<br />
2 n2<br />
141<br />
3 n2<br />
p n2<br />
e , ,<br />
1 n1<br />
e , , e , , …, e , , …, e , ).<br />
p n<br />
p<br />
e , , …,<br />
2 n1<br />
Este uşor de observat că eji = u j-k (eki)pentru orice 1 ≤ k ≤ p-1, k+1 ≤<br />
j≤ p, np-k-1 < i ≤ np-k, cu conven<strong>ţia</strong> ca n0 = 0.<br />
De aici rezultă că u(epi) = u p-k+1 (eki) = 0 (pentru că eki ∈ Fp-k+1 ⊂ Np-<br />
k+1), pentru orice np-k-1 < i ≤ np-k. Ţinând cont de faptul că<br />
u(e11) = e21<br />
u(e21) = e31<br />
u(ep-1,1) = ep1<br />
u(ep1) = 0<br />
u( e ) =<br />
1n1<br />
u(e12) = e22<br />
u(e22) = e32<br />
u( e<br />
p−<br />
1,<br />
n<br />
p−1<br />
u(ep1) = 0<br />
e 2n1<br />
) = e<br />
u( e ) = 0.<br />
pnp<br />
p , n<br />
p−1<br />
rezultă că matricea lui u în raport cu baza ordonată astfel este<br />
0 1 0 0 …0 0<br />
0 0 1 0 …0 0<br />
0 0 0 0 …0 1<br />
0 0 0 0 …0 0<br />
0 1 0 0 …0 0<br />
0 0 1 0 …0 0<br />
0 0 0 0 …0 1
Transformări liniare<br />
Exemplul 3.5.19. Fie A matricea corespunzătoare endomorfismul u în<br />
baza canonică din R 5 (Bc ={[1,0,0,0,0], [0,1,0,0,0], [0,0,1,0,0],<br />
[0,0,0,1,0], [0,0,0,0,1]}):<br />
Avem<br />
A=<br />
A 2 = A 3 3 -3 0 6 -3<br />
0 0 0 0 0<br />
-6 6 0 -12 6<br />
=<br />
-3 3 0 -6 3<br />
-3 3 0 -6 3<br />
Deci u este un endomorfism nilpotent de indice 3. Vom determina o bază<br />
în care matricea lui să aibă forma indicată în Teorema 3.5.18.<br />
Determinăm subspaţiile Ni = Ker u i , 0 ≤ i ≤ 3:<br />
{0} = N0 ⊂ N1 ⊂ N2 ⊂ N3 = R 5 .<br />
Un vector [x1, x2, x3, x4, x5]∈Ker u i dacă şi numai dacă (x1, x2, x3, x4, x5)<br />
este soluţie a sistemului<br />
1 2 0 2 -1<br />
1 -1 0 2 -1<br />
4 -10 6 -4 -4<br />
2 -5 3 -2 -2<br />
4 -7 6 -4 -4<br />
[x1, x2, x3, x4, x5]A i =[0,0,0,0,0].<br />
142<br />
0 0 0 0 0<br />
0 0 0 0 0<br />
0 0 0 0 0<br />
0 0 0 0 0<br />
0 0 0 0 0
Algebră liniară<br />
Determinarea subspaţiului N1 :<br />
[x1, x2, x3, x4, x5]∈N1 (x1, x2, x3, x4, x5) este soluţie a sistemului<br />
Rangul matricei sistemului este 3. Considerând necunoscute secundare x3<br />
= α, x5 = β, obţinem solu<strong>ţia</strong> generală a sistemului<br />
În consecinţă,<br />
O bază în N1 este<br />
x1 = -β, x2 = β, x3= α, x4 = -2α -2β, x5 =β.<br />
N1 ={[ -β, β, α, -2α -2β, β]: α, β∈R}.<br />
{[ 0,0, 1, -2, 0], [ -1, 1, 0, -2, 1]}<br />
Determinarea subspaţiului N2:<br />
[x1, x2, x3, x4, x5]∈N2 (x1, x2, x3, x4, x5) este soluţie a sistemului<br />
Rangul matricei sistemului este 1. Considerând necunoscute secundare x2<br />
= α, x3 = β, x4 =λ x5 = µ obţinem solu<strong>ţia</strong> generală a sistemului<br />
În consecinţă,<br />
O bază în N2 este<br />
x1 + x2 + 4x3 + 2x4 + 4x5 = 0<br />
2 x1 - x2 -10 x3 -5x4 - 7x5 = 0<br />
6x3 + 3x4 + 6 x5 = 0<br />
2 x1 +2 x2 -4 x3 - 2x4 - 4 x5 = 0<br />
- x1 - x2 - 4 x3 - 2 x4 -4 x5 = 0<br />
3x1 - 6x3 - 3x4 - 3x5 = 0<br />
-3x1+ 6x3 + 3x4 + 3x5 = 0<br />
0x1 + 0x3 + 0x4 + 0x5 = 0<br />
6x1 - 12x3 - 6x4 - 6x5 = 0<br />
-3x1 + 6x3 + 3x4 +3x5 = 0<br />
x1 = 2β +λ+µ, x2 = α, x2 = β, x4 =λ x5 = µ<br />
N2 ={[ 2β +λ+µ, α, β, λ µ]: α, β, λ, µ ∈ R}.<br />
{[ 0, 1, 0, 0, 0], [ 2, 0, 1, 0, 0], [1, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 0, 0]}<br />
Considerăm subspaţiile F1, F2, F3 cu proprietăţile<br />
143
Transformări liniare<br />
R 5 = N3 = N2 ⊕ F3, N2 = N1 ⊕ F2, N1 =F1.<br />
Deoarece dimRN3 = 5 = dimRN2 + dimRF3 şi dimRN2 =4 rezultă că<br />
dimRF3 = 1. Pentru a determina o bază în F3 este suficient să considerăm<br />
un vector care nu aparţine lui N2. Astfel dacă e11 =[1, 0, 0, 0, 0], atunci<br />
B1 = {e11} este o bază în F3. Fie<br />
e21 = u(e11) =[1, 0, 0, 0, 0]A =[1, 2, 0, 2, -1].<br />
Din demonstra<strong>ţia</strong> teoremei precedente rezultă că e21 ∈ F2. Deoarece<br />
dimRN2 = 4 = dimRN1 + dimRF2 şi dimRN1 =2 rezultă că dimRF2 = 2.<br />
Completăm {e21} până la o bază în F2. Pentru aceasta alegem un vector<br />
e22 din N2 astfel încât<br />
{[ 0,0, 1, -2, 0], [ -1, 1, 0, -2, 1], [1, 2, 0, 2, -1], e22}<br />
bază în N1 e21 = u(e11)<br />
să fie liniar independentă. Dacă alegem e22 = [1, 0, 0, 0, 1] ∈N2 condi<strong>ţia</strong><br />
de liniar independenţă este îndeplinită şi B2 = {e21, e22} este bază în F2.<br />
Determinăm o bază pentru F1 = N1 procedând la fel. Fie<br />
e31 = u(e21) = [1, 2, 0, 2, -1]A = [3, -3, 0, 6,-3]<br />
e32 = u(e22) = [1, 0, 0, 0, 1] A = [5, -5, 6, -2-, 5]<br />
Mulţimea {e31, e32} este liniar independentă şi inclusă în F1. Cum dimRF1<br />
= dimRN1 = 2, rezultă că B3 = {e31, e32} este de fapt bază în F1.<br />
Considerăm baza lui R 5 , obţinută prin ordonarea vectorilor din B1∪B2<br />
∪B3 ca în demonstra<strong>ţia</strong> teoremei precedente:<br />
Deoarece<br />
B = (e11, e21, e31, e22, e32)<br />
u(e11) = e21, u(e21) = e31, u(e31) = 0, u(e22) = e32, u(e32) = 0<br />
Matricea lui u în raport cu baza B este<br />
0 1 0 0 0<br />
0 0 1 0 0<br />
0 0 0 144 0 0<br />
0 0 0 0 1<br />
0 0 0 0 0
MB(u) =<br />
Algebră liniară<br />
Matricea de trecere de la baza canonică Bc la baza B este<br />
C =<br />
Se verifică faptul că CAC -1 = MB(u).<br />
3.6. Spaţii normate. Spaţii metrice. Norma unei transformări<br />
liniare<br />
Fie X o mulţime. Se numeşte distanţă pe X o funcţie d: X × X → R<br />
cu următoarele proprietăţi:<br />
1. d(x, y) ≥ 0 pentru orice x, y ∈X;<br />
2. d(x, y) = 0 dacă şi numai dacă x = y;<br />
3. d(x,y) = d(y,x) pentru orice x, y ∈X;<br />
4. d(x,y) ≤ d(x,z) + d(z,y) pentru orice x, y, y ∈X.<br />
Perechea (X, d) se numeşte spaţiu metric.<br />
Fie V un spaţiu vectorial peste corpul comutativ K (K=R sau<br />
K=C). O normă pe V este o funcţie p: V →R care satisface următoarele<br />
condiţii:<br />
1. p(x) ≥ 0 pentru orice x ∈V;<br />
1 0 0 0 0<br />
1 2 0 2 -1<br />
3 -3 0 6 -3<br />
1 0 0 0 1<br />
5 -5 6 -2- 5<br />
2. p(x) = 0 dacă şi numai dacă x = 0;<br />
3. p(x +y) = p(x) + p(y) pentru orice x şi y ∈ V;<br />
145
Transformări liniare<br />
4. p(λx) = |λ| p(x) pentru orice λ∈K şi orice x ∈V.<br />
Perechea (V, p) se numeşte spaţiu normat. În cele ce urmează vom nota<br />
p(x) = ||x|| pentru orice x∈V şi vom spune că V este un spaţiu normat în<br />
loc de (V, ||⋅||), atunci când norma ||⋅|| se subînţelege. Pe orice spaţiu<br />
normat se poate defini o metrică (distanţă) canonică d prin d(x, y) = ||x -<br />
y|| pentru orice x, y ∈V. Prin urmare oricărui spaţiu normat i se pot asocia<br />
în mod canonic o structură metrică. Normele p1 şi p2 se numesc<br />
echivalente dacă şi numai dacă există M, m >0 astfel încât<br />
m p1(x) ≤ p2(x) ≤ M p1(x) pentru orice x ∈ V.<br />
Pentru a desemna faptul că p1 şi p2 sunt echivalente vom folosi nota<strong>ţia</strong> p1<br />
~ p2.<br />
Exemplul 3.6.1. 1. Considerăm spaţiul vectorial V = K n (K=R sau K=C),<br />
n∈N*. Se poate arăta că pe acest spaţiu orice două norme sunt<br />
echivalente. Vom nota cu ||⋅||∞, ||⋅||1, ||⋅||2 următoarele norme uzuale pe K n :<br />
||x||∞ = max |xj|, ||x||1 = ∑<br />
1≤<br />
j≤n<br />
j=<br />
n<br />
1<br />
x j , ||x||2 = ⎜<br />
⎝<br />
146<br />
⎛ n<br />
∑=<br />
j 1<br />
2 ⎞<br />
x j ⎟<br />
⎠<br />
pentru orice x = (x1, x2, …, xn) ∈ K n (arătaţi că sunt norme echivalente).<br />
2. Pe spaţiu vectorial<br />
1/<br />
2<br />
C([a,b]) = {f : [a, b] → K | f continuă}(K=R sau K=C),<br />
se poate introduce norma<br />
||f|| = ( )<br />
[ ] x f sup .<br />
x∈ a,<br />
b<br />
(verificaţi că sunt verificate condiţiile din defini<strong>ţia</strong> normei).<br />
<strong>Defini</strong><strong>ţia</strong> 3.6.2. Fie V şi W două spaţii vectoriale normate peste corpul K<br />
(K=R sau K=C). O aplicaţie liniară u : V → W se
Algebră liniară<br />
numeşte mărginită dacă există un număr real M astfel<br />
încât<br />
|| u(x)|| ≤ M || x|| pentru orice x ∈ V.<br />
Observa<strong>ţia</strong> 3.6.3. Mulţimea aplicaţiilor liniare mărginite u : V → W<br />
formează un subspaţiu vectorial a lui LK(V, W) (K=R sau K=C).<br />
Teorema 3.6.4. Fie V şi W două spaţii vectoriale normate peste corpul K<br />
(K=R sau K=C). Pe spaţiul aplicaţiilor liniare şi<br />
mărginite u : V → W se poate introduce norma<br />
|| u || = u(<br />
x)<br />
147<br />
sup<br />
x = 1<br />
Demonstraţie. Fie u : V → W o aplicaţie liniară şi mărginită. Deoarece<br />
există un număr real M astfel încât|| u(x)|| ≤ M || x|| pentru orice x ∈ V,<br />
rezultă că mulţimea {|| u(x)|| : || x|| = 1} este mărginită superior de M.<br />
Deci || u || = u(<br />
x)<br />
sup<br />
x = 1<br />
∈ R. Să arătăm că<br />
|| u(x)|| ≤ || u || || x|| pentru orice x ∈ V.<br />
Într-adevăr, pentru orice x ∈ V nenul, avem<br />
iar pe de altă parte<br />
⎛<br />
⎜<br />
⎝<br />
1<br />
x<br />
⎞<br />
x ⎟<br />
⎠<br />
1<br />
x<br />
u = u(<br />
x)<br />
1<br />
x<br />
.<br />
⎛ 1 ⎞<br />
u⎜ ⎟<br />
⎜<br />
x<br />
⎟<br />
≤ || u ||,<br />
⎝ x ⎠<br />
= u(<br />
x)<br />
Condiţiile 1, 2 şi 4 din defini<strong>ţia</strong> normei sunt uşor de verificat. Rămâne de<br />
arătat proprietatea 3. Fie u1, u2: V → W două aplicaţii liniare mărginite.<br />
Pentru orice x ∈ V, avem<br />
|| (u1 + u2)(x)|| = || u1(x) + u2(x)|| ≤ || u1(x)|| + ||u2(x)||<br />
≤ || u1|| || x|| + || u2|| || x|| = (|| u1|| + || u2||) || x||,<br />
.
Transformări liniare<br />
de unde, obţinem || (u1 + u2)(x)|| ≤|| u1|| + || u2||.<br />
Observa<strong>ţia</strong> 3.6.5. Fie V şi W două spaţii vectoriale normate peste corpul<br />
K (K=R sau K=C).<br />
1. Fie u : V → W o aplicaţie liniară şi mărginită. Din<br />
demonstra<strong>ţia</strong> teoremei precedente rezultă că<br />
|| u(x)|| ≤ || u || || x|| pentru orice x ∈ V.<br />
2. Norma introdusă (în teorema precedentă) pe spaţiul<br />
aplicaţiilor liniare şi mărginite u : V → W este multiplicativă, adică<br />
||u1u2|| ≤ ||u1||||u2||.<br />
Într-adevăr, ||u1u2(x)|| =||u1(u2(x))|| = ||u1|| ||u2(x)|| ≤||u1|| ||u2|| ||x||,<br />
de unde ||u1u2|| ≤ ||u1||||u2||.<br />
3. Fie u : V → W o aplicaţie liniară şi mărginită. Se poate arăta că<br />
|| u|| = sup ||u(x)|| =<br />
x = 1<br />
sup<br />
x ≤1<br />
||u(x)||<br />
= inf {M > 0 : || u(x) || ≤ M||x || pentru orice x∈V }.<br />
3.7. Exerciţii<br />
1. Să se cerceteze care dintre aplicaţiile u : V → W<br />
a) V = W = R 2 , u(x) = (x1 + 2x2, -x1), unde x = (x1, x2) ∈R 2 .<br />
b) V = W = R 2 , u(x) = (x1 2 + x2, -x1), unde x = (x1, x2) ∈R 2 .<br />
c) V = R 2 , W = R 3 , u(x) = (x1 + 2x2, -x1 + a, x2), unde x = (x1, x2)<br />
şi a ∈R.<br />
d) V = W = { f : [a, b] → R : f continuă }, u(f)(x) = ( t)<br />
orice x ∈ [a, b].<br />
148<br />
∫ x<br />
a<br />
f dt pentru
Algebră liniară<br />
e) V = Mn,n(K), W = K, unde K este un corp comutativ, u(A) =<br />
trace A = ∑<br />
i=<br />
sunt transformări liniare.<br />
n<br />
a ii pentru orice matrice A =( a ij ) 1≤<br />
i,<br />
j≤n<br />
1<br />
R: Se verifică axiomele din defini<strong>ţia</strong> transformării liniare (<strong>Defini</strong><strong>ţia</strong> <strong>3.1.</strong>1)<br />
sau condi<strong>ţia</strong> echivalentă din Propozi<strong>ţia</strong> <strong>3.1.</strong>2. Răspunsurile sunt: a) da, b)<br />
nu ( pentru x = (1, 0), u(3x) = (9, -3) ≠ 3(1,-1) = u(x)), c) u este<br />
transformare liniară dacă şi numai dacă a = 0 (dacă u este transformare<br />
liniară, atunci u(0, 0) = (0, 0, 0), deci a =0; reciproc, dacă a = 0 se verifică<br />
cu defini<strong>ţia</strong> că u este transformare liniară) d) da, e) da.<br />
2. Fie K un corp comutativ şi A∈Mn,n(K) o matrice al cărei determinat<br />
este nul. Să se arate că există o matrice B ∈Mn,n(K) nenulă astfel încât<br />
AB = O (matricea nulă).<br />
R: Considerăm endomorfismul u: Mn,n(K) → Mn,n(K), u(X) =AX pentru<br />
orice matrice X ∈ Mn,n(K). Presupunem prin absurd că oricare ar fi<br />
matricea nenulă B ∈Mn,n(K), AB ≠ O. Presupunerea este echivalentă cu<br />
Ker u = {O}, adică cu u injectiv. Deoarece Mn,n(K) este un spaţiu<br />
vectorial de dimensiune finită şi u injectiv, rezultă u bijectiv (conform<br />
Propoziţiei 3.3.6). Endomorfismul u fiind în particular surjectiv, rezultă<br />
că există o matrice X astfel încât u(X) = In AX = In. Obţinem 0 =<br />
det(A)det(X) = det(AX) = det(In) = 1, ceea ce contrazice ipoteza.<br />
3. Să se determine nucleul şi imaginea, precum şi defectul şi rangul<br />
pentru următoarele transformări liniare:<br />
a) u : R 3 → R 2 , u(x) = (x1+x2, x2 -x3), unde x = (x1, x2, x3)<br />
b) u : R 3 → R 3 , u(x) = (x1+x2, x2 -x3, x3), unde x = (x1, x2, x3)<br />
c) u : R 3 → R 3 , u(x) = (x1+x2, x2 -x3, x3+x1), unde x = (x1, x2, x3)<br />
d) u : R 2 → R 3 , u(x) = (x1+x2, x2 -x1, x1 - x2), unde x = (x1, x2)<br />
149<br />
.
Transformări liniare<br />
e) u : R 2 → R 3 , u(x) = (x1+x2, - x2 -x1, 2x1+2x2), unde x = (x1, x2)<br />
R: a) Ker u ={x: u(x) = (0, 0)} ={(x1, x2, x3) : (x1+ x2, x2 - x3) = (0, 0)}.<br />
Deci x = (x1, x2, x3) ∈Ker u x2 - x3 este soluţie a sistemului<br />
Sistemul este compatibil simplu nedeterminat: luăm necunoscută<br />
secundară x3 = α, şi obţinem x1 = -α, x2 = α. Deci Ker u = {(-α, α, α): α<br />
∈R}. O bază în Ker u este dată de B1 = {(-1, 1,1)}, deci defectul lui u,<br />
adică dimR(Ker u) este egal cu 1. Pentru determinarea imaginii lui u, Im u<br />
={u(x): x ∈R 3 } = {y∈R 2 : există x ∈R 3 cu y =u(x)} putem proceda ca în<br />
exemplul 3.3.13, observând că sistemul<br />
este compatibil oricare ar fi y1 şi y2. Deci Im u = R 2 , şi rangul lui u este 2.<br />
b) Ker u = {(0,0,0)}. Deoarece u este endomorfism pe un spaţiu de<br />
dimensiune finită şi Ker u = { 0 3 }, conform Propoziţiei 3.3.6, u este<br />
R<br />
bijectiv şi deci, Im u = R 3 . Defectul lui u este 0, iar rangul este 3.<br />
c) Ker u = {(-α, α, α): α ∈R}. Pentru determinarea imaginii lui u putem<br />
proceda ca în exemplul 3.3.13, sau putem să ţinem cont că<br />
Im u = {u(x): x ∈ R 3 } ={(x1+ x2, x2 - x3, x3 + x1) : x1, x2, x3 ∈R}<br />
+ = α<br />
=<br />
− = β<br />
2 1 x x<br />
x2<br />
x3<br />
{(α, β, α - β) : α, β ∈ R}.<br />
O bază în Im u este B = {(1,0,0), (0,1,0)}. Rangul lui u este 2 şi defectul<br />
este 0.<br />
d) Ker u ={(0,0)}, Im u = {(α, β, -β}: α, β ∈ R}. Rangul este 2 şi<br />
defectul 0.<br />
x1+x2 = 0<br />
x2 -x3 = 0<br />
x1+x2 = y1<br />
x2 -x3 = y2<br />
150
Algebră liniară<br />
e) Ker u ={(α,-α), α ∈R}, Im u = {(α, -α, 2α}: α ∈ R}. Defectul este 1<br />
şi rangul este 1.<br />
4. Fie u : R n → R n un endomorfism care verifică rela<strong>ţia</strong>:<br />
anu n + an-1u n-1 + … + a1u + I =O,<br />
unde an, an-1, …,a1∈R, I este transformarea liniară identică şi O este<br />
transformarea liniară nulă. Să se arate că u este automorfism.<br />
R: Este suficient să arătăm că u este injectiv (vezi Propozi<strong>ţia</strong> 3.3.6) sau,<br />
echivalent, că Ker u ={0}. Dacă x∈Ker u, atunci u(x) = 0, şi ca urmare<br />
u k (x) = 0 pentru orice k ≥ 1. Ţinând cont de rela<strong>ţia</strong> din ipoteză, se obţine<br />
I(x) = 0, adică x = 0.<br />
5. Fie A, B∈Mn,n(C). Să se arate că<br />
(a) dacă AB = O (matricea nulă), atunci rang(A) + rang(B) ≤ n<br />
(b) dacă AB = E (matricea ale cărei elemente sunt toate egale cu 1),<br />
atunci rang(A) + rang(B) ≤ n +1<br />
R: Considerăm că A, respectiv B sunt matricele asociate unor<br />
transformări liniare u1, respectiv u2 într-o bază. Ţinând cont de Propozi<strong>ţia</strong><br />
3.4.5 şi Teorema 3.3.9 (inegalitatea Sylvester) rezultă că rang(AB) ≥<br />
rang(A) + rang(B) - n. La punctul (a) avem rang(AB) = 0, iar la (b)<br />
rang(AB) = 1.<br />
6. Se consideră transformarea liniară u : R 3 → R 2 care are proprietatea că<br />
u(E1) = (1, 8), u(E2) = (0,2), u(E3) = (1,-1), unde B = {E1, E2, E3} este<br />
baza canonică din R 3 (E1 = (1,0,0), E2 = (0,1,0), E3 = (0,0,1)). Se cere să<br />
determine matricea lui u în perechea de baze<br />
B1 = {(-1,0,0) , (1, -1,0), (-1, 1, -1)}<br />
B2 = {(0,1), (1,2)}<br />
151
Transformări liniare<br />
R: Conform Teoremei <strong>3.1.</strong>6 există o unică transformare liniară u care<br />
îndeplineşte condiţiile. Matricea lui u în perechea de baze canonice din<br />
R 3 şi R 2 este<br />
A =<br />
Matricile L, de trecere de la baza canonică din R 3 la baza B1, şi respectiv<br />
M, de trecere de la baza canonică din R 2 la baza B2, sunt<br />
⎡−1<br />
L =<br />
⎢<br />
1<br />
⎢<br />
⎢⎣<br />
−1<br />
0<br />
−1<br />
1<br />
0 ⎤<br />
⎥ ⎛0<br />
1⎞<br />
0 , M = ⎜ ⎟ .<br />
⎥<br />
−1⎥<br />
⎝1<br />
2⎠<br />
⎦<br />
Matricea lui u în perechea de baza B1, B2 este<br />
LAM -1 =<br />
7. Să se determine transformările liniare u : R 3 → R 3 care satisfac<br />
condiţiile u(v1) = (9, -9, 3), u(v2) = (-7, 5, 3), u(v3) = (8, -11, 4), unde v1 =<br />
(1,1,0), v2 = (1,-1,0), v3 = (1,1,1). Să se calculeze u(v) , unde v = (1, 2, 3).<br />
R: Deoarece<br />
1 8<br />
0 2<br />
1 -1<br />
-6 -1<br />
4 1<br />
-1 -2<br />
1 1 0<br />
1 -1 0<br />
1 1 1<br />
152<br />
= -2 ≠0<br />
{v1, v2, v3} este o bază în R 3 . Atunci conform Teoremei <strong>3.1.</strong>6 există o<br />
unică transformare liniară u care îndeplineşte condiţiile. Determinăm<br />
matricea lui u în baza canonică din R 3 : B = {E1, E2, E3}, unde E1 = (1, 0,
Algebră liniară<br />
0), E2 = (0, 1, 0), E3 = (0, 0, 1). Ţinând cont că dacă x = (x1, x2, x3)∈R 3 ,<br />
atunci x = x1E1 + x2E2 + x3E3 şi u(x) = x1u(E1) + x2u(E2) + x3u(E3),<br />
obţinem sistemul<br />
u(E1) + u(E2) = 9E1 - 9E2 + 3E3<br />
u(E1) - u(E2) = -7E1 + 5E2 + 3E3 <br />
u(E1) + u(E2) +u(E3) = -8E1 - 11E2 + 4E3<br />
u(E1) = E1 - 2E2 + 3E3<br />
u(E2) = 8E1 - 7E2<br />
u(E3) = -E1 - 2E2 + E3<br />
Deci matricea lui u în baza canonică este<br />
A =<br />
Deci dacă x = (x1, x2, x3)∈R 3 , atunci<br />
u(x) = [x1, x2, x3] A= (x1 + 8x2 - x3, -2x1 - 7x2 -2x3, 3x1 + x3).<br />
Ca urmare, u(v) = (14, -22, 6) pentru v = (1,2,3).<br />
8. Se consideră bazele B1 = {(-2, 1, 0), (-1, 1, 0), (1, 1, 1)} şi B2 ={(1, 0,<br />
1), (1, 1, 0), (2, 1, 0)} în R 3 , şi transformările liniare u1, u2 : R 3 → R 3 .<br />
Dacă matricea lui u1 în baza B1 este<br />
A1 =<br />
iar matricea lui u2 în baza B2 este<br />
A2 =<br />
1 -2 3<br />
8 -7 0<br />
-1 -2 1<br />
2 -1 2<br />
1 0 3<br />
8 5 4<br />
1 -2 1<br />
-8 0 2<br />
5 1 0<br />
să se determine u1, u2, u1 + u2, u2u1, u2 -1 .<br />
153
Transformări liniare<br />
R: Matricea de trecere de la baza canonică din R 3 la baza B1 este<br />
C1 =<br />
iar matricea de trecere de la baza canonică din R 3 la baza B2 este<br />
C2 =<br />
Dacă L1, respectiv L2 sunt matricele lui u1, respectiv u2 în baza canonică,<br />
atunci A1 = C1L1C1 -1 , respectiv A2 = C2L2C2 -1 . În consecinţă,<br />
L1 = C1 -1 A1C1 =<br />
iar matricea lui u2 în baza canonică este<br />
L2 = C2 -1 A2C2 =<br />
Deci, pentru x = (x1, x2, x3),<br />
u1(x) = (2x1+3x2-22x3, x1+5x2+11x3, x1+4x2-x3)<br />
u2(x) = (10x1-14x2-9x3, -x1+3x2, 13x1-21x2-12x3).<br />
Matricea lui u1 + u2 în baza canonică fiind<br />
L1 + L2 =<br />
-2 1 0<br />
-1 1 0<br />
1 1 1<br />
1 0 1<br />
1 1 0<br />
2 1 0<br />
2 1 1<br />
3 5 4<br />
-22 11 -1<br />
10 -1 13<br />
-14 3 -21<br />
-9 0 -12<br />
12 0 14<br />
-11 8 -17<br />
-31 11 -13<br />
rezultă că pentru x = (x1, x2, x3), (u1 + u2)(x) = u1(x) + u2(x) =<br />
=( 12x1-11x2-31x3, 8x2+11x3, 14x1-17x2-13x3).<br />
154
Algebră liniară<br />
Deoarece matricea lui u2u1 în baza canonică este<br />
L1L2 =<br />
rezultă că pentru x = (x1, x2, x3), (u2u1)(x) = u2(u1(x)) =<br />
=( -3x1 - 76x2 - 365x3, x1 + 12x2 + 55x3, - 7x1 - 114x2 - 505x3).<br />
Matricea lui u2 -1 în baza canonică fiind<br />
L2 -1 =<br />
rezultă că pentru x = (x1, x2, x3),<br />
(u2 -1 6 7 9 2 1 3 3 14 8<br />
)(x) = ( x1- x2- x3, x1+ x2- x3, x1- x2- x3).<br />
5 10 10 5 10 10 5 15 15<br />
9. Să se verifice care dintre endomorfismele următoare u : R 3 → R 3 este<br />
proiecţie, involuţie sau endomorfism nilpotent:<br />
(a) u(x) = (-x1-x2-x3, 2x1+2x2+x3, x3)<br />
(b) u(x) = (-x1, -x2-2x3, x3)<br />
(c) u(x) = (3x1+2x2+2x3, -4x1-3x2-4x3, x3)<br />
(d) u(x) = (x1+x2+x3, -x1-x2-x3, 0)<br />
pentru x = (x1, x2, x3) ∈R 3 .<br />
R: (a) proiecţie (u 2 = u); (b) involuţie (u 2 = I); (c) involuţie (u 2 = I); (d)<br />
endomorfism nilpotent (u 2 = O);<br />
-3 1 -7<br />
-76 12 -114<br />
-365 55 -505<br />
6/5 2/5 3/5<br />
-7/10 1/10 -14/15<br />
-9/10 -3/10 -8/15<br />
10. Să se demonstreze că endomorfismul u : R 3 → R 3 , definit prin u(x) =<br />
(x1+x2+x3, -3x1-2x-2x3, 2x1+x2+x3) pentru x = (x1, x2, x3) ∈R 3 , este<br />
155
Transformări liniare<br />
endomorfism nilpotent de indice 3 şi să se determine o bază în care<br />
matricea asociată lui u să aibă forma<br />
⎛0<br />
⎜<br />
⎜0<br />
⎜<br />
⎝0<br />
R: Matricea asociată lui u în baza canonică este<br />
Deoarece<br />
A =<br />
A 2 = A 3 0 -1 1<br />
=<br />
0 -1 1<br />
0 -1 1<br />
156<br />
ε<br />
1<br />
0<br />
0<br />
0 ⎞<br />
⎟<br />
ε2<br />
⎟ cu ε1, ε2 ∈ {0,1}.<br />
0 ⎟<br />
⎠<br />
rezultă că u 3 = O şi u 2 ≠ 0. Deci, u este endomorfism nilpotent de indice<br />
3. Considerăm vectorul x = (1,0,0). Avem u(x) = [1,0,0] A =(1, -3,2) şi<br />
u 2 (x) = [1,0,0]A 2 =(0,-1,1) ≠ (0,0,0). Conform Propoziţiei 3.5.14<br />
B = {x, u(x), u 2 (x)}<br />
este o mulţime liniar independentă în R 3 , deci este o bază. În această<br />
bază matricea lui u este<br />
⎛1<br />
⎜<br />
canonică la baza B este⎜<br />
1<br />
⎜<br />
⎝0<br />
1 0 0<br />
1 -3 2<br />
0 -1 1<br />
1 -3 2<br />
1 -2 1<br />
1 -2 1<br />
1 -3 2<br />
1 -2 1<br />
1 -2 1<br />
⎛0<br />
⎜<br />
⎜0<br />
⎜<br />
⎝0<br />
0<br />
− 3<br />
−1<br />
1<br />
0<br />
0<br />
0⎞<br />
⎟<br />
1⎟<br />
. Matricea de trecere de la baza<br />
0⎟<br />
⎠<br />
0⎞<br />
⎟<br />
2⎟<br />
. Se verifică faptul că<br />
1⎟<br />
⎠<br />
1 0 0<br />
1 -3 2<br />
0 -1 1<br />
-1<br />
=<br />
0 0 0<br />
0 0 0<br />
0 0 0<br />
0 1 0<br />
0 0 1<br />
0 0 0