Questa raccolta completa la serie di esercizi proposti in Esercizi sulle applicazioni lineari — 1. Essa contiene 8 esercizi risolti sulle applicazioni lineari e loro rappresentazioni nelle varie basi. Segnaliamo che le soluzioni sono scritte in forma più concisa rispetto a quelle dell’articolo Esercizi su endomorfismi e diagonalizzazione, e che esse danno spazio a tecniche anche più generali, al fine di permettere al lettore un approfondimento completo della disciplina.
Notazione sulle applicazioni lineari
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Inoltre, data una base di uno spazio vettoriale
e una applicazione lineare
, denotiamo con
la matrice
che rappresenta
nelle basi
in partenza e
in arrivo, ovvero data da
.
Notiamo che
.
Applicazioni lineari: autori e revisori
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Testi degli esercizi sulle applicazioni lineari
Sia data da
, dove
Determinare la matrice che rappresental’applicazione lineare
nelle basi
in partenza e
in arrivo.
Svolgimento.
Denotiamo con e
le matrici di passaggio da
a
e da
a
.
Abbiamo le seguenti relazioni:
,
e
. Dunque otteniamo
, da cui
. Si calcola che
Calcolare una base per ,
e le rispettive dimensioni.
Svolgimento.
Deduciamo che e dunque una base per l’immagine è data dai primi due vettori colonna della matrice rappresentativa,
Poiché , deduciamo che il nucleo ha dimensione 1.
Una sua base si trova risolvendo il sistema lineare
.
Per la riduzione vista prima, questo è equivalente al sistema
che ha come soluzione .
Dunque una base di
è data dal solo vettore
.
- Dimostrare che
è un isomorfismo;
- Calcolare
;
- Calcolare la matrice rappresentativa di
nella base standard
;
- Calcolare
per
.
Svolgimento punto 1.
e si calcola che .
Dunque poiché
,
è un isomorfismo.
Svolgimento punto 2.
Svolgimento punto 3.
La matrice che rappresenta nella base
si ottiene mettendo in colonna le coordinate rispetto
delle immagini
:
Svolgimento punto 4.
- Si esibisca una base di
, il nucleo di
, e si calcoli la sua dimensione;
- Si esibisca una base di
, l’immagine di
, e si calcoli la sua dimensione;
- Si ripetano i punti
e
per
;
- Nel caso siano ben definite le applicazioni lineari composte
o
scrivere la matrice che le rappresenta in due basi a piacere e determinare la dimensione (e una base) del nucleo e dell’immagine dell’applicazione composta.
Svolgimento punto 1.
Per calcolare il nucleo dobbiamo risolvere il sistema omogeneo associato e poiché la matrice è gia in forma triangolare superiore si vede subito che è un parametro libero,
e
. Ovvero si ha
.
Concludiamo che una base di
è data dal vettore
e dunque ha dimensione 1.
Svolgimento punto 2.
In questo caso si ha
Siccome il rango di è 2, l’immagine ha dimensione 2
e una sua base è, ad esempio,
(come si deduce dall’algoritmo di Gauss per colonne).
Svolgimento punto 3.
Per risolvere il sistema omogeneo associato (e dunque calcolare il nucleo di ) procediamo con l’algoritmo di Gauss:
Il rango dell’applicazione lineare è massimale, cioè , come si vede dopo aver messo
nell’ultima riga. Quindi l’unica soluzione è quella banale, ovvero
e dunque il nucleo è composto dal solo vettore nullo, i.e.
.
Come prima, l’immagine di è lo spazio generato dalle colonne di
. I vettori
sono indipendenti per l’algoritmo di Gauss e dunque formano una base di .
Svolgimento punto 4.
Il sottospazio vettoriale è ovviamente generato da
, in quanto coincide con il sottospazio
studiato prima. Infatti, dai calcoli precedenti
risulta iniettiva. Il sottospazio
ha dimensione
e una sua base è
.
Svolgimento.
Basta prendere come matrice che coniuga
e
la trasformazione lineare
,
che è in effetti la matrice di passaggio
.
Stabilire per quali valori di l’applicazione lineare è un isomorfismo.
Svolgimento.
- Dimostrare che l’insieme (ordinato)
è una base e calcolare la matrice
del cambiamento di base da
a
;
- Si determini una base e la rispettiva dimensione di
. Esibire inoltre una base di
;
- Si calcolino le matrici
,
e
.
Svolgimento punto 1.
è chiaramente invertibile (ad esempio perché ) e la sua inversa è
Svolgimento punto 2.
Ne deduciamo che il nucleo di sono le costanti e una base di
(che ha quindi dimensione
)
è data dal polinomio costante
. L’immagine è generata da
e da
(come si vede dopo
aver fatto l’Algoritmo di Gauss per colonne). Essi formano una base di
e la sua dimensione è
. L’intersezione
è uguale a
, quindi una sua base è il polinomio costante
.
Svolgimento punto 3.
e
(dove è la derivata di
).
- Calcolare la matrice rappresentativa dell’applicazione lineare
in due basi a piacere;
- Trovare, se esiste, l’applicazione lineare inversa di
;
- Sia
la funzione data da
Verificare che
è lineare e calcolare la matrice che rappresenta l’endomorfismo
nella base
in partenza e in arrivo.
Quanto vale
?;
- Sia
l’applicazione lineare ottenuta al punto precedente. Risolvere, se possibile, l’equazione
in
.
Svolgimento punto 1.
Si trova che
. Vediamo quindi che
Svolgimento punto 2.
dunque possiamo scrivere l’inversa come segue
Osserviamo che si poteva calcolare anche notando che le coordinate di un polinomio rispetto la base scelta sono i coefficienti del suo polinomio di Taylor centrato in
. Quindi le prime due coordinate del vettore immagine tramite
sono le ultime due coordinate del vettore di partenza. Abbiamo così calcolato le prime due righe della matrice inversa. Per calcolare l’ultima riga dell’inversa basta sostituire
nell’identità di Taylor, cioè
e trovare il coefficiente mancante, ovvero
Svolgimento punto 3.
è lineare, in quanto la moltiplicazione di uno scalare per un vettore è lineare e la somma tra vettori è associativa. Calcoliamo la funzione composta:
I valori di sulla base scelta sono
La sua matrice rappresentativa in questa base è dunque
e si può calcolare che il suo determinante vale .
Svolgimento punto 4.
Metodo 1) Un primo metodo risolutivo è quello di impostare il sistema lineare nella base scelta, ovvero
il quale si può risolvere con uno dei metodi visti in precedenza (sostituzione, Gauss, Cramer ecc…).
Si trova la soluzione , che va poi interpretata come polinomio, ovvero
Metodo 2) Un calcolo esplicito mostra che l’equazione
è equivalente a
Osserviamo che i polinomi sono linearmente indipendenti. Infatti, questo è equivalente ad osservare che
è invertibile,
ma dai calcoli precedenti segue che
e
sono invertibili, dunque anche
è invertibile.
Dalla lineare indipendenza si deve avere
A questo punto si può ragionare sia geometricamente che algebricamente.
Nel primo caso, siccome è una parabola che si annulla in
e ha il vertice in
, per simmetria deve annullarsi in
.
Ne segue che e la costante
si determina dalla seconda condizione.
Ragionando soltanto algebricamente otteniamo
Si ha che
da cui
e quindi
.
Concludiamo che l’unica soluzione dell’equazione è
Metodo 3)
Sfruttiamo il punto e applichiamo il cambio di variabili
, che è ammissibile in quanto
è invertibile.
L’equazione diventa
Per l’ indipendenza lineare dei polinomi scelti, otteniamo
In conclusione,
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Ottieni il documento contenente due dispense contenenti 30 e 8 esercizi risolti per migliorare la tua comprensione delle applicazioni lineari.
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- The Math Forum – Un sito storico che offre un’ampia gamma di risorse, inclusi forum di discussione, articoli e risorse educative. Sebbene alcune parti del sito siano state integrate con altri servizi, come NCTM, rimane una risorsa preziosa per la comunità educativa.
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