plik


ÿþRozdzial 5 Obraz, rzad i jadro macierzy 5.1 Obraz i rzad macierzy Niech A " Km,n, A = [a1, a2, . . . , an], aj " Km, 1 d" j d" n. Obraz macierzy A definiujemy jako R(A) := { A " x : x " Kn } = span(a1, a2 . . . , an) †" Km. Dalej, rzad kolumnowy macierzy A definiujemy jako rzk(A) := dim (R(A)) . Oczywi[cie, 0 d" rzk(A) d" min(m, n). Podobnie, przedstawiajac A jako wektory-wiersze (funkcjonaly), îø ùø âT 1 ïø úø . ïø úø . A = , . ðø ûø âT m definiujemy rzad wierszowy macierzy A jako rzw(A) = dim R(AT ) = dim (span(â1, â2, . . . , ân)) . Podobnie jak dla rzedu kolumnowego, 0 d" rzw(A) d" min(m, n). Mamy nastepujace wa|ne twierdzenie. 43 44 ROZDZIAL 5. OBRAZ, RZAD I JADRO MACIERZY Twierdzenie 5.1 Dla dowolnej macierzy A " Km,n mamy rzk(A) = rzw(A). Dowód. Oznaczmy k = rzk(A) oraz w = rzw(A). Zauwa|my najpierw, |e permutacja kolumn macierzy nie zmienia ani jej rzedu kolumnowego (bo to tylko zmiana kolejno[ci wektorów) ani jej rzedu wierszowego (bo to tylko przenumerowanie wspólrzednych, identyczne dla ka|dego z wektorów). Podobnie rzedów nie zmienia permutacja wierszy. Dokonajmy wiec, dla uproszczenia, takiej permutacji kolumn, a potem wierszy, aby otrzymana macierz  byla postaci  = AI AII , gdzie AI " Km,k, AII " Km,n-k, rzk(AI) = k, oraz A1 AI = , A2 w1 := rzw(AI) = rzw(A1). Oczywi[cie w1 d" w, bo wiersze A1 sa  obcietymi wierszami Â. Poniewa| wektory-wiersze macierzy A2 sa liniowo zale|ne od wektorów- 1 wierszy macierzy A1 to istnieje macierz B " Kw ,m-w1 taka, |e AT = AT " 2 1 B (gdzie kolejne kolumny B sa wspólczynnikami odpowiednich kombinacji liniowych), czyli A2 = BT " A1. Dla dowolnego x " Kk mamy wiec A1 " x A1 " x AI " x = = . A2 " x BT " A1 " x Stad, A1 " x = 0 wtedy i tylko wtedy gdy AI " x = 0, a poniewa| kolumny macierzy AI sa liniowo niezale|ne, oznacza to tak|e liniowa niezale|no[ ko- lumn macierzy A1. A je[li tak to ich liczba k nie mo|e przekroczy w1, czyli wymiaru przestrzeni do której nale|a. 5.2. PRZESTRZEC ZEROWA (JADRO) MACIERZY 45 Otrzymali[my wiec, |e rzk(A) = rzk(Â) = k d" w1 d" w = rzw(Â) = rzw(A). Przeprowadzajac podobne rozumowanie dla macierzy AT otrzymujemy rzw(A) d" rzk(A), a stad ostatecznie rzw(A) = rzk(A), co nale|alo pokaza. Na podstawie twierdzenia 5.1 poprawna jest nastepujaca definicja rzedu macierzy. Definicja 5.1 Rzedem macierzy A nazywamy liczbe rz(A) := rzk(A) = rzw(A). 5.2 PrzestrzeD zerowa (jadro) macierzy Dla A " Km,n zbiór N := x " Kn : A " x = 0 nazywamy jadrem macierzy A. Niech k = rz(A). Zaló|my, |e kolumny macierzy A zostaly tak przesta- wione, |e otrzymana macierz  ma posta  = AI AII , gdzie AI " Km,k, AII " Km,n-k, oraz rz(AI) = rz(Â) (= rz(A)). Je[li tak to kolumny macierzy AII sa liniowo zale|ne od kolumn macierzy AI. W konsekwencji AII = AI " B dla pewnej B " Kk,n-k. Zaló|my teraz, |e x " N (Â). Przedstawiajac x w postaci xI x = , xII xI " Kk, xII " Kn-k, mamy xI 0 =  " x = AI AII = AI " xI + AII " xII xII = AI " xI + AI " B + xII = AI " (xI + B " xII). 46 ROZDZIAL 5. OBRAZ, RZAD I JADRO MACIERZY Ostatnie wyra|enie jest liniowa kombinacja kolumn macierzy AI, a poniewa| kolumny te sa liniowo niezale|ne to kombinacja ta daje wektor zerowy tylko wtedy gdy xI + B " xII = 0, czyli xI = -B " xII. Stad -B " xII -B N (Â) = : xII " Kn-k = " x : xII " Kn-k . xII In-k Przedstawiajac B kolumnowo, B = [ b1, . . . , bn-k], otrzymujemy ostatecznie -B - b1 , . . . , - bn-k , N (Â) = R = span In-k e1 en-k gdzie jak zwykle ej " Kn-k jest j-tym wersorem. Poniewa| e1, . . . , en-k sa liniowo niezale|ne to liniowo niezale|ne sa te| wektory w powy|szym  span . Stad dim(N (Â)) = n - k = n - rz(A). Wobec równo[ci dim(N (Â)) = dim(N (A)) (bo permutacja kolumn skutkuje jedynie przestawieniem wspól- rzednych w jadrze) dostajemy nastepujacy wniosek. Wniosek 5.1 Dla dowolnej macierzy A " Km,n dim(N (A)) + dim(R(A)) = n. 5.3 Rozklad przestrzeni wzgledem obrazu i jadra Zatrzymajmy sie na chwile na przypadku gdy K †" C. Poniewa| wtedy ëø öø n n íø aj " xjøø = aj " xj j=1 j=1 (gdzie sprze|enie wektora oznacza sprze|enie  po wspólrzednych ) to wektory (a1, . . . , an) oraz (a1, . . . , an) sa jednocze[nie albo liniowo niezale|ne, albo liniowo zale|ne. Stad rz(A) = rz(A) (gdzie znów sprze|enie macierzy oznacza sprze|enie  po wspólrzednych ). W konsekwencji, T rz(AH) = rz(A ) = rz(AT ) = rz(A). Latwo mo|na te| wywnioskowa inna wlasno[; mianowicie, je[li A = B " C, 5.3. ROZKLAD PRZESTRZENI WZGLEDEM OBRAZU I JADRA 47 A " Km,n, B " Km,k, C " Kk,n, to rz(A) d" min(rz(B), rz(C)). Rzeczywi[cie, równo[ A = B "C oznacza, |e kolumny macierzy A sa liniowa kombinacja kolumn macierzy B, a stad R(A) †" R(B) i w konsekwencji rz(A) d" rz(B). Biorac z kolei transpozycje mamy AT = CT " BT i to samo rozumowanie daje R(AT ) †" R(BT ) oraz rz(A) = rz(AT ) d" rz(BT ) = rz(B). Na koniec jeszcze jedno istotne twierdzenie. Twierdzenie 5.2 Niech K †" C i A " Km,n. Wtedy Km = R(A) •" N (AH) Kn = R(AH) •" N (A). Dowód. Wystarczy pokaza pierwsza z tych równo[ci. W tym celu naj- pierw uzasadnimy, |e suma jest suma prosta. Rzeczywi[cie, je[li y " R(A) )" N (A) to AH " y = 0 oraz istnieje x " Kn taki, |e A " x = y. Stad 2 y = yH " y = (A " x)H " y = xH " (AH " y) = 0, 2 czyli y = 0 i suma podprzestrzeni jest prosta. Pozostaje pokaza, |e wymiar sumy prostej wynosi m. Mamy bowiem dim R(A) •" N (AH) = dim (R(A)) + dim N (AH) = dim (R(A)) + m - dim R(AH) = dim (R(A)) + [m - dim (R(A))] = m.

Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Algebra 1 05 jądro i obraz przekształcenia liniowego
07 2 RzÄ…d macierzy
Rzad macierzy
t4 macierz odwrotna rzad macierzy
C02 rzad macierzy
Wykład 7 rząd macierzy
rzad macierzy
JĘZYK SZTUKI OBRAZ JAKO KOMUNIKAT
zachowania macierzynskie klaczy i ich nieprawidlowosci
macierz0750

więcej podobnych podstron