20.07.2013 Views

Materiály pro cvičení v předmětu BI-LIN

Materiály pro cvičení v předmětu BI-LIN

Materiály pro cvičení v předmětu BI-LIN

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

8. <strong>cvičení</strong><br />

Lineární zobrazení<br />

Pojmy které je třeba znát: lineární zobrazení, jádro, image, matice lineárního zobrazení<br />

Věty, které je třeba znát: Věta o dimenzi jádra a image<br />

Příklady: 1. Najděte jádro a image (množinu všech obrazů) zobrazení A : R 3 → R 4<br />

A(x, y, z) = (3x − y + 2z, 2x + y − 2z, x − 2y + 4z, 4x − 3y + 6z).<br />

Budeme postupovat dohromady <strong>pro</strong> jádro i image. V prvním případě zkoumáme všechna řešení u<br />

rovnosti A(u) = o, v druhém <strong>pro</strong> jaké vektory v = (a, b, c, d) existuje alespoň jeden vzor u při<br />

zobrazení A, tj. A(u) = v.<br />

⎛<br />

⎞<br />

3<br />

⎜<br />

2<br />

⎜<br />

⎝ 1<br />

−1<br />

1<br />

−2<br />

2<br />

−2<br />

4<br />

a<br />

⎟<br />

b ⎟<br />

c<br />

⎟<br />

⎠<br />

4 −3 6 d<br />

∼<br />

⎛<br />

⎞<br />

⎜<br />

⎝<br />

1<br />

0<br />

0<br />

−2<br />

5<br />

5<br />

4<br />

−10<br />

−10<br />

c<br />

⎟<br />

a − 3c ⎟<br />

b − 2c<br />

⎟<br />

⎠<br />

0 5 −10 d − 4c<br />

∼<br />

⎛<br />

⎞<br />

⎜<br />

⎝<br />

1<br />

0<br />

0<br />

−2<br />

5<br />

0<br />

4<br />

−10<br />

0<br />

c<br />

a − 3c<br />

−a + b + c<br />

⎟<br />

⎠<br />

0 0 0 −a − c + d<br />

Pro jádro řešíme soustavu s nulovým vektorem na pravé straně, tj. hledáme řešení homogenní<br />

soustavy. Ker(A) = ⟨(0, 2, 1)⟩.<br />

Abychom našli image, stačí nám vědět, kdy má soustava rovnic řešení. Podle Frobeniovy věty tehdy,<br />

pokud je hodnost matice soustavy rovna hodnosti rozšířené matice soustavy, v tomto případě pokud<br />

−a + b + c = 0 a −a − c + d = 0. Vyřešíme tuto soustavu.<br />

(<br />

) (<br />

)<br />

−1<br />

−1<br />

1<br />

0<br />

1<br />

−1<br />

0<br />

1<br />

0<br />

0<br />

∼<br />

−1<br />

0<br />

1<br />

−1<br />

1<br />

−2<br />

0<br />

1<br />

0<br />

0<br />

Im(A) = ⟨(1, 1, 0, 1), (1, 0, 1, 2)⟩.<br />

2. Najděte matici lineárního zobrazení A : R 2 → R 3 vzhledem k bázi (B) a (C).<br />

A(x, y) = (x − y, 2x + 3y, y)<br />

(B) = {(2, 1), (3, −2)}<br />

(C) = {(2, −1, 1), (3, −2, 2), (−3, 3, −1))<br />

Stačí si uvědomit, že matice lineárního zobrazení má ve svých sloupcích souřadnice obrazů bázových<br />

vektorů první báze vzhledem k druhé bázi.<br />

A(2, 1) = (1, 7, 1), A(3, −2) = (5, 0, −2)<br />

Najdeme jejich souřadnice vzhledem k bázi (C) a zapíšeme je do sloupců matice M (A, (B), (C)).<br />

Můžeme to vyjádřit jako v předchozím <strong>cvičení</strong> v maticovém tvaru, pokud maticí A myslíme matici<br />

lineárního zobrazení A vzhledem ke standartní bázi (zjistíme ji snadno z algebraického vyjádření<br />

zobrazení), matice B a C budou mít ve sloupcích zapsány hodnoty příslušných bázových vektorů.<br />

Lze to chápat také tak, že na bázové vektory (B) nejprve aplikujeme lineární zobrazení A a pak<br />

tyto obrazy vyjádříme v souřadnicích vzhledem k (C).<br />

M (A, (B), (C)) = C −1 ⎛<br />

⎜<br />

AB = ⎝<br />

2<br />

−1<br />

1<br />

3<br />

−2<br />

2<br />

−3<br />

3<br />

−1<br />

⎞−1<br />

⎛<br />

⎟ ⎜<br />

⎠ ⎝<br />

1<br />

2<br />

0<br />

⎞<br />

−1 (<br />

⎟ 2<br />

3 ⎠<br />

1<br />

1<br />

3<br />

−2<br />

)<br />

=<br />

= 1<br />

⎛<br />

⎞T<br />

⎛ ⎞<br />

−4 2 0 1 5<br />

⎜<br />

⎟ ⎜ ⎟<br />

⎝ −3 1 −1 ⎠ ⎝ 7 0 ⎠ =<br />

−2<br />

3 −3 −1 1 −2<br />

−1<br />

⎛<br />

⎞ ⎛<br />

−22 −26<br />

⎜<br />

⎟ ⎜<br />

⎝ 6 16 ⎠ = ⎝<br />

2<br />

−8 2<br />

11 13<br />

−3 −8<br />

4 −1<br />

⎞<br />

⎟<br />

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!