App. lineare (endomorfismo) definita da polinomi
ho dei quesiti sul seguente esercizio:
Questa è la consegna dell'esercizio. Per studiare la $f$, occorre trovare la matrice associata, composta dai coefficienti delle immagini delle basi dello spazio vettoriale. Adesso mi chiedo: i vettori $v_1$, $v_2$ e $v_3$ formano una base dello spazio vettoriale?
Nello spazio vettoriale $RR_2[x]$ sono assegnati i vettori $v_1=x^2+1$, $v_2=x^2+x$, $v_3=x$ e l'endomorfismo $f: RR_2[x] to RR_2[x]$ definito dalle seguenti relazioni:
$f(v_1)=1-x$, $f(v_2)=x^2-1$, $f(v_3)=x-1$
Studiare $f$, determinando $Im f$ e $Ker f$
Questa è la consegna dell'esercizio. Per studiare la $f$, occorre trovare la matrice associata, composta dai coefficienti delle immagini delle basi dello spazio vettoriale. Adesso mi chiedo: i vettori $v_1$, $v_2$ e $v_3$ formano una base dello spazio vettoriale?
Risposte
Beh, verificalo. Ma credo proprio di sì, altrimenti quell'endomorfismo non sarebbe univocamente determinato.
"mistake89":
Beh, verificalo. Ma credo proprio di sì, altrimenti quell'endomorfismo non sarebbe univocamente determinato.
per verificarlo secondo la def. devo provare che per essere una base dell'endomorfismo dato i vettori devono essere linearment. indipendenti e quindi la matrice dei coefficienti dei vettori deve avere rango MAX. se così deve essere la matrice $ ( ( 1 , 0 , 1 ),( 1 , 1 , 0 ),( 0 , 1 , 0 ) ) $ il rango delle matrice deve essere $3$. Esatto il mio ragionamento?
Mi spieghi cos'è la base di un endomorfismo?
Per verificare la lineare indipendenza secondo la definizione basta prendere una combinazione lineare nulla e far vedere che i coefficienti sono nulli.
Oppure, in maniera forse più sofisticata, potresti considerare un isomorfismo $phi$ da $RR_2[x]$ in $RR^3$ in cui associ $phi(ax^2+bx+c)=(a,b,c)$. Mettere in colonna i vettori ottenuti e verificare che essi siano o no linearmente indipendenti in $RR_3$ e quindi, i rispettivi polinomi in $RR_2[x]$.
Per verificare la lineare indipendenza secondo la definizione basta prendere una combinazione lineare nulla e far vedere che i coefficienti sono nulli.
Oppure, in maniera forse più sofisticata, potresti considerare un isomorfismo $phi$ da $RR_2[x]$ in $RR^3$ in cui associ $phi(ax^2+bx+c)=(a,b,c)$. Mettere in colonna i vettori ottenuti e verificare che essi siano o no linearmente indipendenti in $RR_3$ e quindi, i rispettivi polinomi in $RR_2[x]$.
"mistake89":
Mi spieghi cos'è la base di un endomorfismo?
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Credo di essermi espresso male. Terminologia inappropriata.
Per verificare la lineare indipendenza secondo la definizione basta prendere una combinazione lineare nulla e far vedere che i coefficienti sono nulli.
Questo non l'avevo mai applicato prima. L'ho sempre fatto e visto fare tramite rango della matrice. potresti illustrarmi cosi si intende?
Scusami qual è la definizione di lineare indipendenza che conosci?
Comunque molto semplicemente $v_1,...,v_n$ sono linearmente indipendenti se e solo se $a_1v_1+...a_nv_n=0->a_i=0$. Questo $AAiin{1,...,n}$
Quindi presa una combinazione lineare nulla degli $n$ vettori, tutti i coefficienti sono nulli.
Applicando quindi questa definizione, considera una combinazione lineare nulla dei tuoi polinomi candidati ad essere base, e fa vedere che sono i coefficienti ad essere nulli.
Comunque molto semplicemente $v_1,...,v_n$ sono linearmente indipendenti se e solo se $a_1v_1+...a_nv_n=0->a_i=0$. Questo $AAiin{1,...,n}$
Quindi presa una combinazione lineare nulla degli $n$ vettori, tutti i coefficienti sono nulli.
Applicando quindi questa definizione, considera una combinazione lineare nulla dei tuoi polinomi candidati ad essere base, e fa vedere che sono i coefficienti ad essere nulli.
"mistake89":
Scusami qual è la definizione di lineare indipendenza che conosci?
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la definizione di indipendenza lineare che conosco è propio quella da te enunciata. allora diciamo che non l'ho mai applicata alla lettera. sono un disastro.
Nessun disastro. Hai applicato metodi equivalenti, se applicati correttamente, non rivelano nessuna lacuna. L'importante è conoscerli e saprne applicare il più possibile per poter operare in base al contesto. E' la bellezza della matematica a mio giudizio, guardare la stessa cosa da vari punti di vista.