מרחבים דואלים

Transcription

מרחבים דואלים
‫מרחבים דואלים‬
‫‪ 24‬בפברואר ‪2015‬‬
‫מרחב דואלי‬
‫יהי ‪ V‬מרחב וקטורי מעל שדה ‪.F‬‬
‫הגדרה ‪ V ∨ := HomF (V, F) = L (V, F) 0.1‬יקרא המרחב הדואלי של ‪.V‬‬
‫איבר ב־ ∨ ‪ V‬יקרא תבנית לינארית או פונקציונל לינארי על ‪. V‬‬
‫דוגמאות‪:‬‬
‫‪ .1‬יהי ‪ V‬מרחב ממימד סופי מעל שדה ‪ F‬ו־ ) ‪ B = (b1 , . . . , bn‬בסיס סדור של ‪. V‬‬
‫לכל ‪ v ∈ V‬קיימת ‪ x1 , . . . , xn‬סדרה סופית ב־‪ F‬עם‬
‫‪ 1 ‬‬
‫‪x‬‬
‫‪Pi=n‬‬
‫‪ .. ‬‬
‫‪i‬‬
‫‪.v = i=1 bi x = (b1 , . . . , bn )  .  = Bx‬‬
‫‪xn‬‬
‫‪ li (v) := xi‬מגדירה פונקציונל על ‪.V‬‬
‫‪ .2‬יהי ‪ .V = Fncol‬תהי ) ‪ a = (a1 , . . . , an‬סדרה סופית ב־‪. F‬‬
‫‪ 1 ‬‬
‫‪x‬‬
‫‪ .. ‬‬
‫‪1‬‬
‫‪n‬‬
‫‪la (x) := a1 x + · · · + an x = (a1 , . . . , an )  . ‬‬
‫‪xn‬‬
‫מגדירה פונקציונל על ‪. Fncol‬‬
‫הערה‪ :‬ניתן לזהות את ) ‪ (a1 , . . . , an‬עם ‪ a1 . . . an‬המטריצה של ‪ la‬בבסיסים‬
‫הסטנדרטים‪.‬‬
‫∨‬
‫טענה‪ :‬כל פונקציונל על ‪ Fncol‬מוגדר בצורה כזו‪ .‬על כן ניתן לזהות ) ‪ (Fncol‬עם ‪.Fnrow‬‬
‫למעשה ההעתקה‬
‫‬
‫‬
‫∨‬
‫) ‪(Fncol‬‬
‫‪la‬‬
‫‪ϕ‬‬
‫→‪−‬‬
‫→‪7‬‬
‫הינה איזומורפיזם לינארי מעל ‪. F‬‬
‫∨‬
‫בצורה דומה ניתן להראות כי ‪.(Fnrow ) ' Fncol‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Fnrow‬‬
‫‪a‬‬
‫‪ .3‬יהי ]‪ V = F [T‬מרחב הפולינומים במשתנה ‪ T‬עם מקדמים ב־‪.F‬‬
‫יהי ‪ C = 1, T, T 2 , . . .‬הבסיס הסטנדרטי‪.‬‬
‫] ‪ a (T ) ∈ F [T‬ניתן לזיהוי עם סדרה ) ‪ (a0 , a1 , . . .‬מתאפסת כמעט תמיד‪ .‬כמו קודם‬
‫ניתן להגדיר‬
‫‪li (a) := ai‬‬
‫‪ S‬לשדה‬
‫‪ .4‬תהי ‪ S‬קבוצה כלשהי ו־}‪ V = F (S) := {f : S → F‬מרחב הפונקציות מ־ ּ‬
‫‪.F‬‬
‫נוכל להתבונן בזיווג‬
‫‪F (S) × S −→ F‬‬
‫‪(l, s) 7→ l (s) = s (l) = evals (f ) =: hl, si‬‬
‫נניח כי נתונה פונקציה ‪ f : S → T‬כאשר ) ‪ S = dom (f ) , T = codom (f‬התחום והקו־‬
‫תחום )טווח( של ‪ f‬בהתאם‪ .‬עבור איבר ‪ s ∈ S‬אנו רגילים לחשוב על הביטוי )‪ f (s‬במונחים‬
‫"מה עושה ‪ f‬ל ‪ ."s‬למעשה אנו חושבים על ‪ f‬עצמה דרך משפחת הערכים ‪.(f (s))s∈S‬‬
‫נתבונן עתה על כל הפונקציות ) ‪ F (S, T‬עם אותו זוג של תחום וקו־תחום‪ .‬עבור איבר‬
‫‪ s ∈ S‬נוכל להתבונן בביטוי )‪ f (s‬במונחים "מה עושה ‪ s‬ל ‪ ."f‬מנקודת מבט זו מתאים‬
‫להשתמש בסימון ) ‪ .s (f‬למעשה נוכל לחשוב על הזוג )‪ (f, s‬כבחירה אחת אפשרית‪ ,‬איבר‬
‫אחד בקבוצה ‪ F (S) × S‬ולסמן ב ) ‪ f (s) =: hf, si := s (f‬את הערך )ב ‪ (T‬שמתקבל‪.‬‬
‫נמחיש את ההתבוננות הדואלית הזו במצב מוכר‪ .‬נחשוב על כל הפונקציות הפולינומיאליות‬
‫שמוגדרות על הישר הממשי‪ .‬עם נחשוב על פונקציה אחת כזו יש טעם לשאול מהי קבוצת‬
‫האפסים שלה‪ .‬אם נחשוב על נקודה אחת על הישר יש טעם לשאול מהי קבוצת הפונקציות‬
‫שמתאפסות בה‪.‬‬
‫‪evals‬‬
‫לכל ‪ s0 ∈ S‬ההעתקה ) ‪ f 7−→0 f (s0‬מגדירה איבר ∨ ‪.evals0 ∈ V‬‬
‫מקרים מיוחדים‪:‬‬
‫‪ S = I ⊂ R‬קטע ו־)‪ V = C (I‬מרחב הפונקציות הרציפות ב־‪.I‬‬
‫‪ S = I ⊂ R‬קטע ו־)‪ V = B (I‬מרחב הפונקציות החסומות ב־‪.I‬‬
‫‪ S = I ⊂ R‬קטע ו־)‪ V = D (I‬מרחב הפונקציות הגזירות ב־‪.I‬‬
‫) ‪f 7→ f 0 (s0‬‬
‫‪ S = [a, b] ⊂ R‬קטע ו־)]‪ V = R ([a, b‬מרחב הפונקציות אינטגרביליות ב־]‪.[a, b‬‬
‫אז‬
‫‪b‬‬
‫ˆ‬
‫→‪f 7‬‬
‫‪f‬‬
‫‪a‬‬
‫מגדירה פונקציונל על ‪. V‬‬
‫‪ V = Mn (F) .5‬ו־)‪ .A ∈ Mn (F‬אז )‪ A 7→ tr (A‬מגדירה פונקציונל על ‪. V‬‬
‫אבל )‪ A 7→ det (A‬איננה מגדירה פונקציונל על ‪ V‬עבור ‪.1 < dimF V‬‬
‫‪2‬‬
‫בסיס דואלי‬
‫אם ‪ V‬ממימד סופי אזי ‪.dim V ∨ = dim V‬‬
‫יהי ) ‪ B = (b1 , . . . , bn‬בסיס סדור של ‪ .V‬יהיו ‪ x ∈ V , i = 1, . . . n‬מוגדרים על ידי‬
‫(‬
‫‪1 i=j‬‬
‫= ) ‪xi (bj‬‬
‫‪0 i 6= j‬‬
‫∨‬
‫משפט ‪0.2‬‬
‫‬
‫‪i‬‬
‫‪ B ∨ = x1 , . . . , xn‬בסיס של ∨ ‪.V‬‬
‫הוכחה‪) :‬אי תלות(‬
‫‪i‬‬
‫∨‬
‫‪a‬‬
‫‪x‬‬
‫=‬
‫‪0‬‬
‫∈‬
‫‪V‬‬
‫עם‬
‫ב־‪F‬‬
‫‪a‬‬
‫יהיו ‪, . . . , an‬‬
‫‪i‬‬
‫‪1‬‬
‫‪i‬‬
‫)יוצרים(‬
‫∨‬
‫‪.a‬‬
‫=‪:‬‬
‫‪l‬‬
‫‪(b‬‬
‫)‬
‫יהיו‬
‫‪l‬‬
‫∈‬
‫‪V‬‬
‫בהינתן‬
‫‪j‬‬
‫‪j‬‬
‫‬
‫‪P‬‬
‫‪P‬‬
‫‪i‬‬
‫‪i‬‬
‫‪.‬‬
‫‪a‬‬
‫‪x‬‬
‫‪(b‬‬
‫)‬
‫=‬
‫‪a‬‬
‫=‬
‫‪l‬‬
‫‪(b‬‬
‫)‬
‫אמנם‬
‫‪.l‬‬
‫=‬
‫‪a‬‬
‫‪x‬‬
‫טענה‪:‬‬
‫‪i‬‬
‫‪j‬‬
‫‪j‬‬
‫‪j‬‬
‫‪i‬‬
‫‪i‬‬
‫‪i‬‬
‫‪P‬‬
‫= ‪ .l‬אזי ‪.l (bj ) = aj = 0‬‬
‫∨‬
‫מסקנה ‪ 0.3‬אם ‪ V‬ממימד סופי מעל ‪ F‬אז ‪.(V ) ' V‬‬
‫טענה ‪ 0.4‬לכל ‪ v ∈ V‬ולכל ∨ ‪ l ∈ V‬מתקיים‬
‫
‬
‫‬
‫‪bi xi , v‬‬
‫‪X‬‬
‫=‬
‫‪X‬‬
‫=‬
‫‪v‬‬
‫‪i‬‬
‫‪hl, bi i xi‬‬
‫‪l‬‬
‫‪i‬‬
‫מאפסים‬
‫בסעיף זה כל המרחבים יהיו ממימד סופי‪.‬‬
‫הגדרה ‪ 0.5‬תהי ‪ .S ⊂ V‬הקבוצה ∨ ‪ S 0 = {l ∈ V ∨ : l (v) = 0, ∀v ∈ S} ⊂ V‬תיקרא‬
‫המאפס של ‪.S‬‬
‫משפט‬
‫‪.1‬‬
‫‪.2‬‬
‫‪.3‬‬
‫‪ 0.6‬יהי ‪ V‬מרחב וקטורי ממימד סופי מעל ‪ F‬ו ‪ .S, T ⊂ V‬אזי‬
‫∨ ‪.S 0 C V‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0‬‬
‫))‪.S = Span (S) := (Span (S‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0‬‬
‫אם ‪ S ⊂ T‬אז ‪.T ⊂ S‬‬
‫הגדרה ‪ 0.7‬תהי ∨ ‪ .L ⊂ V‬הקבוצה ‪ L0 = {v ∈ V : l (v) = 0, ∀l ∈ L} ⊂ V‬תיקרא‬
‫המאפס או קבוצת האפסים של ‪.L‬‬
‫משפט‬
‫‪.1‬‬
‫‪.2‬‬
‫‪.3‬‬
‫‪ 0.8‬יהי ‪ V‬מרחב וקטורי ממימד סופי מעל ‪ F‬ו ∨ ‪ .L, M ⊂ V‬אזי‬
‫‪.L0 C V‬‬
‫‪.L0 = Span0 (L) := (Span (L))0‬‬
‫אם ‪ L ⊂ M‬אז ‪.M0 ⊂ L0‬‬
‫‪3‬‬
‫הזיווג של ‪ V‬עם ∨ ‪V‬‬
‫נתבונן בזיווג‬
‫‪F‬‬
‫‪hl, vi‬‬
‫→‪−‬‬
‫‪×V‬‬
‫→‪7‬‬
‫)‪(l, v‬‬
‫∨‬
‫‪V‬‬
‫משפט ‪ 0.9‬אם ‪ V‬מרחב וקטורי מעל שדה ‪ F‬אז‬
‫לכל ∨ ‪ l ∈ V‬ההעתקה )‪ v 7→ l (v‬הינה לינארית במשתנה ‪,v ∈ V‬‬
‫לכל ‪ v ∈ V‬ההעתקה )‪ l 7→ v (l‬הינה לינארית במשתנה ∨ ‪. l ∈ V‬‬
‫הוכחה‪) :‬מיידית(‬
‫∨‬
‫מסקנה ‪ 0.10‬אם ‪ V‬מרחב וקטורי מעל שדה ‪ F‬אז כל ‪ v ∈ V‬מגדיר איבר ) ∨ ‪evalv ∈ (V‬‬
‫במרחב הדואלי של ∨ ‪.V‬‬
‫∨‬
‫זיהוי של ‪ V‬עם ) ∨ ‪V ∨∨ := (V‬‬
‫משפט ‪ 0.11‬יהי ‪ V‬מרחב וקטורי ממימד סופי מעל ‪ .F‬אזי ההעתקה‬
‫∨∨ ‪V‬‬
‫→‪−‬‬
‫‪eval‬‬
‫‪V‬‬
‫‪evalv‬‬
‫→‪7‬‬
‫‪v‬‬
‫הינה איזומורפיזם לינארי מעל ‪.F‬‬
‫הוכחה‪) :‬לינאריות(‬
‫יהיו ‪ v, w ∈ V‬ו ‪ . a, b ∈ F‬צריך להראות כי ‪.evalav+cw = a evalv + c evalw‬‬
‫לכל ∨ ‪ l ∈ V‬מתקיים‬
‫)‪evalav+cw (l) = l (av + cw) = al (v) + cl (w) = (a evalv + c evalw ) (l‬‬
‫)איזומורפיזם(‬
‫משיקולי מימד )המרחבים הם בעלי אותו מימד סופי מעל השדה( מספיק להראות‬
‫שהגרעין שווה לאפס‪.‬‬
‫אם ‪ v ∈ V‬מקיים ‪ evalv = 0‬אזי לכל ∨ ‪ l ∈ V‬מתקיים ‪.evalv (l) = l (v) = 0‬‬
‫בתנאים אלה ‪ v = 0 ∈ V‬כי אחרת ניתן להגדיר תבנית לינארית על ‪ V‬אשר אינה‬
‫מתאפסת על ‪.v‬‬
‫מסקנה ‪ 0.12‬אם ‪ V‬מרחב וקטורי ממימד סופי מעל שדה ‪ F‬אזי לכל בסיס סדור = ∨ ‪B‬‬
‫‪ x1 , . . . , xn‬של ∨ ‪ V‬קיים בסיס סדור ) ‪ B = (b1 , . . . , bn‬של ‪ V‬כך ש ∨ ‪ B‬הינו הבסיס‬
‫∨‬
‫הדואלי של ‪ .B‬אכן מספיק לבנות את הבסיס הדואלי ) ∨ ‪ .(B‬הזיהוי בין ‪ V‬לבין ∨∨ ‪V‬‬
‫מאפשר לזהות את האחרון עם בסיס סדור ) ‪ B = (b1 , . . . , bn‬של ‪ V‬עם התכונה‬
‫‬
‫‪evalbj xi = xi (bj ) = δji‬‬
‫ומכאן המסקנה‪.‬‬
‫‪4‬‬
‫תרגיל )חשוב(‪:‬‬
‫אם ‪ V‬מרחב וקטורי ממימד סופי מעל שדה ‪ F‬אזי‬
‫‪ .1‬עבור ‪,(∀l ∈ V ∨ ) hl, vi = 0 ⇔ v = 0 ,v ∈ V‬‬
‫‪ .2‬עבור ∨ ‪.(∀v ∈ V ) hl, vi = 0 ⇔ l = 0 ,l ∈ V‬‬
‫הערה‪ :‬המשפט הינו נכון ללא ההנחה על המימד אך ההוכחה יותר מסובכת )אתגר !(‪.‬‬
‫סופי מעל ‪ .F‬אזי‬
‫משפט ‪ 0.13‬יהי ‪ V‬מרחב וקטורי ממימד ‬
‫‪ .1‬לכל ‪ S ⊂ V‬מתקיים )‪, S 0 0 = Span (S‬‬
‫‬
‫‪ .2‬יתר על כן ‪ S C V‬אם ורק אם ‪. S 0 0 = S‬‬
‫‪0‬‬
‫‪ .3‬לכל ∨ ‪ L ⊂ V‬מתקיים )‪,(L0 ) = Span (L‬‬
‫‪0‬‬
‫‪ .4‬יתר על כן ∨ ‪ L C V‬אם ורק אם ‪.(L0 ) = L‬‬
‫‬
‫‬
‫הוכחה‪ S ⊂ S 0 0 .1 :‬לכן ‪.Span (S) ⊂ S 0 0‬‬
‫של ‪ V‬עם ) ‪.Span (S) = Span (b1 , . . . , br‬‬
‫יהי ) ‪ B = (b1 ,∨. . . , br ,1 br+1 , . .n.bn‬בסיס סדור ‬
‫אז ‪:S 0 = Span xr+1 , . . . , xn‬‬
‫אם ‪B = x , . . . , x‬‬
‫הבסיס הדואלי ‬
‫
‪P‬‬
‫‪Pr‬‬
‫אם ‪ v = i bi xi , v ∈ S 0 0‬אז ‪.v = i=1 bi xi , v ∈ S‬‬
‫‬
‫‪ .2‬אם ‪ S C V‬אז )‪ S = Span (S‬ולכן ‪.S = S 0 0‬‬
‫‬
‫בכיוון השני‪ ,‬אם נניח את השויון האחרון נקבל )‪.S = S 0 0 = Span (S‬‬
‫‪) .3‬תרגיל(‬
‫‪) .4‬עוד תרגיל(‬
‫אם ‪ V‬ממימד סופי הזיווג ‪ V ∨ × V −→ F‬מעמיד את שני המרחבים במעמד סימטרי כאשר‬
‫האחד הינו הדואלי של השני‪ .‬בסיסים דואלים באים בזוגות במעמד סימטרי‪ .‬תתי מרחב אף‬
‫הם באים בזוגות כאשר האחד הינו המאפס או קבוצת האפסים של השני‪.‬‬
‫הערה‪ :‬אם זיהוי זה‪ ,‬עבור ∨ ‪ L ⊂ V‬ניתן לכתוב ‪. L0 = L0‬‬
‫דוגמה חשובה‪ :‬פולינומים לינארים הומוגנים‬
‫נסמן ב־] ‪ F1 [T1 , . . . , Tn‬את מרחב הפולינומים ההומוגנים הלינארים במשתנים ‪T1 , . . . , Tn‬‬
‫יחד עם הפולינום אפס‪.‬‬
‫לכל ] ‪ l(T1 , . . . , Tn ) ∈ F1 [T1 , . . . , Tn‬קיימת ) ‪ (a1 , . . . , an‬סדרה סופית ב־ ‪ Fn‬עם‬
‫‪l(T1 , . . . , Tn ) = a1 T1 + · · · + an Tn‬‬
‫∨‬
‫‪n‬‬
‫‪n‬‬
‫איזומורפיזם של מרחבים לינארים מעל ‪.F‬‬
‫טענה‪ 1F1[T1 , . . . , Tn ] ' Frow ' (Fcol ) :‬‬
‫‪x‬‬
‫‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫תהי ] ‪ L ⊂ F1 [T1 , . . . , Tn‬ויהי ‪ x =  ...  ∈ Fncol‬ונכתוב ‪. l (x) = l x1 , . . . , xn‬‬
‫‪xn‬‬
‫נוכל לומר‬
‫‪x ∈ L0 ⇔ (∀l ∈ L) (l (x) = 0 = x (l)) ⇔ x ∈ L0‬‬
‫‪5‬‬
‫משפט ‪ 0.14‬יהי ‪ V‬מרחב וקטורי ממימד סופי מעל ‪ .F‬אזי לכל ‪ W C V‬מתקיים‬
‫‬
‫‪dimF (W ) + dimF W 0 = dimF V‬‬
‫הוכחה‪ :‬יהי ) ‪ B = (b1 , . . . , br , br+1 , . . . bn‬בסיס סדור של ‪ V‬עם ) ‪.W = Span (b1 , . . . , br‬‬
‫יהי ‪ B ∨ = x1 , . . . , xn‬הבסיס הדואלי‪.‬‬
‫אזי ‪: W 0 = Span xr+1 , . . . ,xn‬‬
‫‪ Span P‬זה מובן‪.‬‬
‫‪xr+1 , . . . , xn ⊂ W 0‬‬
‫‪l (bi ) = hl, bi i = 0,P‬‬
‫אם ‪ l = i hl, bi i xi ∈ W 0‬אז ‪∀i = 1, . . . , r‬‬
‫‪n‬‬
‫לכן ‪. l = i=r+1 hl, bi i xi ∈ Span xr+1 , . . . , xn‬‬
‫מסקנה ‪ 0.15‬לכל ∨ ‪ W C V‬מתקיים‬
‫‪dimF (W ) + dimF (W0 ) = dimF V‬‬
‫משפט ‪ 0.16‬יהי ‪ V‬מרחב וקטורי ממימד סופי מעל ‪ .F‬יהיו ‪ S1 , S2 C V‬ו ∨ ‪. L1 , L2 C V‬‬
‫אזי‬
‫‪0‬‬
‫‪(S1 + S2 ) = S10 ∩ S20 .1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪(S1 ∩ S2 ) = S10 + S20 .2‬‬
‫‪0‬‬
‫‪(L1 + L2 ) = L01 ∩ L02 .3‬‬
‫‪0‬‬
‫‪(L1 + L2 ) = L01 ∩ L02 .4‬‬
‫הוכחה‪) :‬תרגיל(‬
‫ההעתקה הדואלית‬
‫תהי ‪ f : V → W‬העתקה לינארית בין מרחבים וקטורים מעל שדה ‪ .F‬לכל‬
‫ההרכבה‬
‫‪f‬‬
‫‪l‬‬
‫‪l◦f :V →W →F‬‬
‫שייכת ל ∨ ‪ .V‬נקבל בצורה זו ההעתקה‬
‫∨‪V‬‬
‫→‪−‬‬
‫‪f ∨ (l) := l ◦ f‬‬
‫→‪7‬‬
‫עם ))‪ f ∨ (l) (v) = l (f (v‬לכל ‪.v ∈ V‬‬
‫‪6‬‬
‫∨‪f∨ : W‬‬
‫‪l‬‬
‫∨‬
‫‪l ∈ W‬‬
‫משפט ‪ f ∨ : W ∨ −→ V ∨ 0.17‬אשר נקראת ההעתקה הדואלית של ‪ f‬הינה לינארית ויחידה‬
‫עם התכונה‬
‫‪hf ∨ (l) , vi=hf, l (v)i‬‬
‫לכל ‪.l ∈ V ∨ , v ∈ V‬‬
‫הוכחה‪) :‬מיידית(‬
‫מרחבים וקטורים באים בזוגות והעתקות ליניאריות ביניהם גם הן באות בזוגות‪.‬‬
‫‪f‬‬
‫‪W‬‬
‫→‪−‬‬
‫‪V‬‬
‫∨‪W‬‬
‫‪←−‬‬
‫∨‬
‫∨‬
‫‪f‬‬
‫‪V‬‬
‫דוגמה‪ :‬תהי )‪.A ∈ Mm×n (F‬‬
‫מטריתה זו מגדירה את ההעתקות‬
‫‪l‬‬
‫‪Fm‬‬
‫‪col‬‬
‫‪A‬‬
‫→‪−‬‬
‫‪Fncol‬‬
‫‪Fm‬‬
‫‪row‬‬
‫‪←−‬‬
‫‪Fnrow‬‬
‫‪rA‬‬
‫∨‬
‫∨‬
‫‪.rA‬‬
‫‪ lA‬ובאופן סימטרי ‪= lA‬‬
‫נראה כי ‪= rA‬‬
‫‪n‬‬
‫‪m‬‬
‫צריך לוודא כי לכל ‪ x ∈ Fcol , w ∈ Frow‬מתקיים‬
‫‪hrA (w) , xi = hw, lA (x)i‬‬
‫קרי )‪ ,(wA) x = w (Ax‬זהות שהינה תוצאה של תכונת האסוציאטיביות של מכפלת‬
‫מטריצות‪.‬‬
‫נשים לב שבהקשר זה מתקיים‬
‫) ‪im (lA‬‬
‫=‬
‫)‪C (A‬‬
‫) ‪im (rA‬‬
‫=‬
‫)‪R (A‬‬
‫‪ x ∈ Fncol , w ∈ Fm‬מתקיים‬
‫כמו כן לכל ‪row‬‬
‫) ‪x ∈ R0 (A) ⇔ Ax = 0 ⇔ x ∈ ker (lA‬‬
‫) ‪w ∈ C 0 (A) ⇔ wA = 0 ⇔ w ∈ ker (rA‬‬
‫קרי‬
‫) ‪ker (lA‬‬
‫=‬
‫) ‪ker (rA‬‬
‫=‬
‫‪7‬‬
‫)‪R0 (A‬‬
‫‪0‬‬
‫)‪C (A‬‬
‫נמצא את המטריצה של ההעתקה ‪ rA‬בבסיסים הסטלדרטים‪ .‬לרגע התשובה נראית מובנת‬
‫מאליה והשאלה מיותרת‪ .‬אך כדי להגדיר את המטריצה של העתקה בין מרחבים וקטורים‬
‫ממימד סופי אנו בוחרים בסיסים סדורים עבור התחום והטווח אשר מאפשרים לזהות‬
‫אותם עם מרחבי עמודות )!( של קואורדינטות‪ .‬במקרה שלפנינו זיהו זה נעשה באמצעות‬
‫איזומורפיזם ההחלפה )‪:(transposition‬‬
‫‪t‬‬
‫‪Fm‬‬
‫‪col‬‬
‫→‪−‬‬
‫‪wt‬‬
‫→‪7‬‬
‫‪Fncol‬‬
‫‪zt‬‬
‫‪Fm‬‬
‫‪row‬‬
‫‪w‬‬
‫‪t‬‬
‫→‪−‬‬
‫→‪7‬‬
‫‪Fnrow‬‬
‫‪z‬‬
‫אשר מזהה אף הוא את הבסיסים הסטנדרטיים )לפי שורות ולפי עמודות( בהתאמה‪.‬‬
‫אם כך מתקיים‬
‫‪w‬‬
‫‪r‬‬
‫‪A‬‬
‫←‬
‫‪↓t‬‬
‫‪wt‬‬
‫‪wA‬‬
‫‪↓t‬‬
‫‪←−‬‬
‫‪t‬‬
‫‪t‬‬
‫‪t‬‬
‫‪(wA) = A w‬‬
‫] ‪[rA‬‬
‫מכאן מתקבל ‪ ,[rA ] = At‬קרי המטריצה של ההעתקה דואלית היא המוחלפת של המטריצה‬
‫של ההעתקה המקורית‪.‬‬
‫נראה כי תכונות אלה מתקיימות באופן כללי‪.‬‬
‫משפט ‪ 0.18‬תהי ‪ f : V → W‬העתקה לינארית בין מרחבים וקטורים ממימד סופי מעל‬
‫שדה ‪.F‬‬
‫אם ∨ ‪ f ∨ : W ∨ −→ V‬ההעתקה הדואלית אז מתקיים‪:‬‬
‫) ∨ ‪ker (f‬‬
‫=‬
‫) ‪(im f‬‬
‫‪0‬‬
‫) ‪ker (f‬‬
‫=‬
‫‪(im f ∨ )0‬‬
‫הוכחה‪ :‬עבור ∨ ‪l ∈ V‬‬
‫‪0‬‬
‫) ∨ ‪l ∈ (im f ) ⇔ (∀v ∈ V ) (l (f (v)) = 0 = f ∨ (l) (v)) ⇔ l ∈ ker (f‬‬
‫עבור ‪v ∈ V‬‬
‫) ‪v ∈ (im f ∨ )0 ⇔ (∀l ∈ V ∨ ) (f ∨ (l) (v) = 0 = l (f (v))) ⇔ v ∈ ker (f‬‬
‫‪8‬‬
‫משפט ‪ 0.19‬תהי ‪ f : V → W‬העתקה לינארית בין מרחבים וקטורים ממימד סופי מעל‬
‫שדה ‪.F‬‬
‫‬
‫יהיו ) ‪ B = (b1 , . . . , bn‬ו ‪ B ∨ = x1 , . . . , xn‬בסיס סדור של ‪ V‬והבסיס הדואלי של‬
‫∨ ‪ V‬בהתאמה‪,‬‬
‫‬
‫∨‬
‫‪1‬‬
‫‪m‬‬
‫‪ D = y , . . . , y‬בסיס סדור של ‪ W‬והבסיס הדואלי‬
‫יהיו ) ‪ D = (d1 , . . . , dm‬ו‬
‫של ∨ ‪W‬‬
‫בהתאמה‪ ,‬‬
‫‬
‫‪i‬‬
‫ותהי ] ‪ A = aj = [f‬המטריצה של ‪ f‬בבסיסים ‪ B‬ו ‪.D‬‬
‫‪h i‬‬
‫‪j‬‬
‫‪t‬‬
‫∨‬
‫אזי המטריצה של ∨ ‪ f‬בבסיסים ∨‪ D‬ו ∨ ‪ B‬בהתאמה נתונה על ידי ] ‪A = ai = [f‬‬
‫המטריצה המוחלפת של ‪. A‬‬
‫הוכחה‪ :‬מתקיים ‪ .f (B) = DA‬נראה כי ‪.f ∨ (D∨ ) = B ∨ At‬‬
‫))‪ f ∨ y j (v) = y j (f (v‬לכל ‪ . v ∈ V‬בפרט‬
‫‬
‫‪f ∨ y j (bi ) = y j (f (bi )) = y j (DAi ) = aji‬‬
‫‪9‬‬