Невырожденный линейный оператор

Ядро и образ линейного оператора

Пусть в линейном пространстве V задан линейный оператор А.

Множество M (A) º { y Î V ½ у = Ax, x Î V } называется образом линейного оператора А.

Множество N (A) º { x Î V ½ Ax = 0} называется ядром линейного оператора А.

Пример. Если в трехмерном геометрическом пространстве рассмотреть оператор A проектирования векторов на плоскость xOy, то сама плоскость xOy будет образом линейного оператора, а ось Oz будет ядром этого же оператора.

3°. Образ линейного оператора А есть подпространство.

◀1) Пусть Ax ₁ = y ₁, Ax ₂ = y ₂Þ A (a x ₁ + b x ₂) = a y ₁ + b y ₂, т.е. если y ₁, y ₂Î M (A)Þ a y ₁ + b y ₂Î V.

2) y = Ax = A (x + q _x) = Ax + A q _x = y + q _y Þ q _y = q т.е. нейтральный элемент переходит в нейтральный. ▶

4°. Ядро линейного оператора А есть подпространство. ◀ ▶

Если N (A) = {q} то оператор А называется невырожденным.

5°. dim M (A) = rang A = r; dim N (A) = n – r; dim V = dim M (A) + dim N (A).

Доказать самостоятельно

Величина (n – r) т.е. размерность ядра линейного оператора называется дефектом линейного оператора.

Линейный оператор А называется невырожденным если N (A) º {q} т.е. Ax = q Þ x = q. (в нейтральный переходит только нейтральный).

6°. Если оператор А невырожденный, то det A ¹ 0 для любого базиса.

◀ В самом деле, если a_ij – элементы матрицы оператора А в некотором базисе и S_j ее столбцы, то требование Ax = q Þ x = q можно записать в виде:

S ₁ x ₁ + S ₂ x ₂ + … + S_nx_n = 0 Þ x ₁ = x ₂ = … = x_n = 0,

но это равносильно требованию линейной независимости столбцов матрицы оператора что (в свою очередь) равносильно требованию, что det A ¹ 0. ▶

7°. Если оператор А невырожденный, то существует и обратный ему линейный оператор А ^–1.

◀ Это следует из того что для невырожденной матрицы А существует обратная матрица и из взаимно однозначного соответствия между матрицами и линейными операторами. ▶

8°. Если к А существует обратный А ^–1, то det A ¹ 0.

◀ Ax = 0 (применим А ^–1), то: Þ x = q. ▶

Если dim V = n и А невырожденный оператор то rang A = n, дефект оператора А равен нулю.

¢ 8°. Невырожденный оператор осуществляет взаимно однозначные соответствие R на R.

◀ Ax = Ay Þ Ax – Ay = A (x – y) = q Þ x – y = q Þ x = y. ▶

9°. Если det A ¹ 0 то линейно независимые векторы переходят в линейно-независимые

векторы.

◀ Пусть e ₁, e ₂,…, e_n линейно независимые. Под действием А они переходят в Ae ₁, Ae ₂, …, Ae_n. Пусть a₁ Ae ₁ + a₂ Ae ₂ + … + a _nAe_n = q Þ A (a₁ e ₁ + a₂ e ₂ + … + a _ne_n) = q Þ

(a₁ e ₁ + a₂ e ₂ + … + a _ne_n) = q Þ a₁ + a₂ + … + a _n = 0. ▶

§7 инвариантные пространства

Подпространство V ₁ пространства V называется инвариантным относительно линейного оператора А если " x Î V ₁ Þ Ax Î V ₁.

Примеры:

1) А – поворот вокруг оси Oz обычного трехмерного пространства: Инвариантные подпространства: плоскость xOy и ось Oz.

2) А – ортогональное проектирование того же трехмерного пространства на плоскость xOy. Инвариантные подпространства: плоскость xOy, все плоскости проходящие через ось Oz, сама ось Oz, все прямые в плоскости xOy и проходящее через начало координат.

3) В пространстве P_n многочленов степени не выше n, подпространства P_k " k, 0 £ k £ n инвариантны относительно оператора дифференцирования.

4) В любом пространстве V каждое подпространство инвариантно относительно тождественного и нулевого операторов.

5) В любом пространстве V само пространство V и подпространство, состоящее только из нулевого вектора {q} инвариантны относительно любого линейного оператора.

10°. Пересечение и сумма подпространств инвариантных относительно А также инвариантны относительно А.

◀ Пусть V ₁ и V ₂ – инвариантны относительно А.

Пусть x Î V ₁∩ V ₂Þ x Î V ₁, x Î V ₂ Þ Ax Î V ₁, Ax Î V ₂ Þ Ax Î V ₁∩ V ₂.

Пусть x Î V ₁ + V ₂ Þ x = u + v, u Î V ₁, v Î V ₂ Þ Ax = Au + Av Þ Ax Î V ₁ + V ₂ . ▶

11°. Если detA ¹ 0 и V ₁ инвариантно относительно оператора А, то V ₁ инвариантно и относительно оператора А ^–1.

◀ Пусть е ₁, е ₂, … е_n – базис V ₁ Þ Aе ₁, Aе ₂, … Aе_n – принадлежат V ₁ (из инвариантности), линейно независимы и, следовательно, образуют базис в V ₁ Þ " Ax Î V ₁

х = a₁ Ae ₁ + a₂ Ae ₂ + … + a _rAe_r Þ А ^–1x = А ^–1(a₁ Ae ₁ + a₂ Ae ₂ + … + a _rAe_r) =

= a₁ e ₁ + a₂ e ₂ + … + a _re_r Î V ₁. ▶

12°. Если V ₁ инвариантно относительно оператора А, то V ₁ инвариантно и относительно оператора, где – произвольный полином.

◀ Действительно, если то из инвариантности V ₁ следует, чтои, следовательно, ▶

Отметим, в частности, что подпространство инвариантное относительно оператора А, инвариантно и относительно оператора при любом числе . Верно и обратное утверждение: если подпространство инвариантно относительно оператора , то оно инвариантно и относительно А, ибо . Очевидно, что все пространство и пространство, состоящее из нейтрального элемента, суть инвариантные подпространства. Нетривиальными примерами инвариантных подпространств могут служить, например, подпространства, натянутые на один или несколько собственных векторов оператора А.

Действительно, пусть векторы – собственные векторы оператора А и Р натянутое на них подпространство. Тогда любой вектор , может быть представлен в виде и потому:

.

Среди чисел могут быть равные. В случае, если все собственные значения оператора различны, указанными подпространствами исчерпываются все инвариантные подпространства оператора.

Другим важным типом инвариантных подпространств являются циклические подпространства. Для определения этого понятия рассмотрим следующую конструкцию. Пусть дан вектор . Построим систему векторов: . Ясно, что в этой системе когда то в первый раз встретится вектор , являющийся линейной комбинацией предыдущих .

Циклическим подпространством Q, порожденным вектором , называется подпространство, натянутое на векторы . Так как векторы линейно независимы, то они образуют базис циклического подпространства Q и потому размерность Q равна показателю степени q.

13˚. Циклическое подпространство, порожденное вектором , есть наименьшее инвариантное подпространство, содержащее , т.е. оно само инвариантно и содержится во всяком инвариантном подпространстве, содержащем .

Действительно, пусть A^qx ₀ = γ₀ x ₀ + … + γ₀ A^{q –1} x ₀ и пусть у ÎQ. Тогда

у = с ₀ x ₀ + с ₁ Аx ₀ + … + с_{q –2} A^{q –2} x ₀ + с_{q –1} A^{q –1} x ₀;

Ау = с ₀ Аx ₀ + с ₁ А ² x ₀ + … + с_{q –2} A^{q –1} x ₀ + с_{q –1} A^qx ₀ = с ₀ Аx ₀ + с ₁ А ² x ₀ + … + с_{q –2} A^{q –1} x ₀ +

+ с_{q –1}(γ₀ x ₀ + γ₁ Аx ₀ + … + γ _{q –1} A^{q –1} x ₀) = x ₀ + Аx ₀ + … + A^{q –2} x ₀ÎQ.

Тем самым инвариантность Q доказана.

Далее, пусть Q¢ какое-либо инвариантное подпространство, содержащие x ₀. Тогда x ₀ÎQ¢; Аx ₀ÎQ¢, …, A^{q –1} x ₀ÎQ¢ и, следовательно Q Ì Q¢, что доказывает минимальность Q среди инвариантных подпространств, содержащих x ₀.

Отметим для дальнейшего, что любое циклическое по отношению к оператору А подпространство, порожденное вектором x ₀, будет циклическим и по отношению к оператору А – m Е при любом численном значении для m. Действительно, каждое инвариантное по отношению к А подпространство будет инвариантным и для А – m Е и обратно, и, следовательно, минимальные инвариантные подпространства, содержащие x ₀, должны совпадать.

14°. Пусть А произвольный линейный оператор в V, (dim V = n) и пусть V = V ₁ ⊕ V ₂, где V ₁ и V ₂ – инвариантные подпространства оператора А. Пусть е ₁, е ₂, …, е_r – базис в V ₁, е_{r +1}, е_{r +2}, …, е_n – базис в V ₂. Тогда в силу инвариантности V ₁ и V ₂ относительно А:

Ae_i = a_{1 i} e ₁ + a_{2 i} e ₂ + … + a _rie_r, i = 1, 2, …, r

Ae_i = a _{r +1, i} e_{r +1} + … + a _{n i} e_n, i = r + 1, r + 2, …, n.

И, следовательно, матрица линейного оператора А имеет вид

.

Говорят, что матрица А имеет блочную структуру (распадается на клетки): .

Дата добавления: 2014-01-11