Algebra lineare e geometria analitica/Applicazioni lineari: differenze tra le versioni

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==Nucleo ed immagine==
==Nucleo ed immagine==
*Nucleo: denotato con Ker f = insieme di vettori che l'applicazione lineare riduce al vettore nullo.
*Nucleo: denotato con Ker f = insieme di vettori che l'applicazione lineare riduce al vettore nullo.
*Immagine: Un vettore k' e' nell'immagine se esiste un k tale che f(k) = k'.
*Immagine: Un vettore k' è nell'immagine se esiste un k tale che f(k) = k'.
==Rango==
==Rango==


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*data f: V -> W, si ha: dim Ker f + dim Im f = dim V
*data f: V -> W, si ha: dim Ker f + dim Im f = dim V
*rango: rango = dim Im f; etc...
*rango: rango = dim Im f; etc...
*se f e' iniettiva allora trasforma basi in basi
*se f è iniettiva allora trasforma basi in basi
*se il Ker f = {O} allora f e' iniettiva.
*se il Ker f = {O} allora f è iniettiva.

Versione delle 17:03, 4 ott 2018

Indice del libro

Definizione

Siano e -spazi vettoriali. Definiamo gli omomorfismi tra gli spazi vettoriali che prendono il nome di applicazioni lineari.

Definizione: Applicazione lineare

Si dice applicazione lineare da a un omomorfismo tra i due spazi vettoriali, cioè una funzione che gode delle seguenti proprietà:

Definizione: Applicazione lineare

Nucleo ed immagine

  • Nucleo: denotato con Ker f = insieme di vettori che l'applicazione lineare riduce al vettore nullo.
  • Immagine: Un vettore k' è nell'immagine se esiste un k tale che f(k) = k'.

Rango

Teoremi

  • data f: V -> W, si ha: dim Ker f + dim Im f = dim V
  • rango: rango = dim Im f; etc...
  • se f è iniettiva allora trasforma basi in basi
  • se il Ker f = {O} allora f è iniettiva.