1. Summa ja tulo Määritelmä. Olkoon M moduli ja A perhe modulin M osajoukkoja. Tällöin summa. supt((xa

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "1. Summa ja tulo Määritelmä. Olkoon M moduli ja A perhe modulin M osajoukkoja. Tällöin summa. supt((xa"

Transkriptio

1 ÁÁÁ ÃÓÒ ØÖÙ Ø ÓØ Mistä tahansa tarkasteltavista moduleista voidaan erilaisten konstruktioiden kautta rakentaa uusia moduleita. Tässä osassa käydään läpi yleisimpiä tällaisista konstruktiosta: Summan ja tulon avulla annetuista moduleista rakennetaan uusi, rakennuspalikoitaan isompi moduli, mutta muilla konstruktioilla voidaan päätyä myös lähtökohtaansa pienempää olioon. Tekijämodulin rakentaminen on tällainen konstruktio, ja aiemmin käsiteltyä alimoduliakin voi pitää tämäntyyppisenä asiana. Luvun lopuksi käsitellään operaattoriavaruuksia, minkä yhteydessä pienemmmistä rakennuspalikoista jälleen rakennetaan suurempia kokonaisuuksia. 1. Summa ja tulo 1.1. Määritelmä. Olkoon M moduli ja A perhe modulin M osajoukkoja. Tällöin summa A A Akoostuuvektoreista A A x A,missäjokaisellaA Apäteex A Ajavektoreiden summa on äärellisluonteinen. Lyhyesti siis: { } supt((xa A= x A ) A A )äärellinen, A A(x A A). A A A A Vastaavastiindeksöidylleperheelle(A i ) i I voidaanmääritelläsumma { } supt((xi A i = x A ) A A )äärellinen, i I(x i A i ). i I i I Erikoistapaustästäonäärellinenjono(A 0,...,A n 1 ),jollemerkitään n 1 A i =A 0 + +A n 1. i=0 1.2.Lause. OlkoonMmodulijaLperhesenalimoduleja.Tällöin L L LonmyösM:n alimoduli. Todistus. Tarkastetaan,ettäalimodulikriteeritpätevätsummalleS= L LL. Olkoot x,y S,jolloinvektoritxjayvoidaanesittäääärellisluonteisinasumminax= L L x L jay= L L x L.Olkoonmyösc Rskalaari. 0 KoskajokainenLalkioonalimoduli,niinjokaisellaL Lpätee 0 L. Siis 0= L L 0 S. 1 Käyttämällä vektorisumman vaihdannaisuutta saadaan ryhmiteltyä x+y= L L x L + L L x L = L L(x L +y L ) S, 20

2 silläjokaisellal Lpäteex L +y L L. 2 JokaisellaL Lpäteecx L L,joten cx=c L L x L = L Lcx L S. Siis alimodulikriteeri on voimassa ja S on M:n alimoduli Määritelmä. OlkoonMmodulijaAperhesenalimoduleja. Summa A A Aon suora,josjokaisellax A A Aonyksikäsitteinenesitysx= A A x A,missäsummaon äärellisluonteinenjajokaisellaa Apäteex A A.Tällöinmerkitään A AA= A. VastaavastimerkitäänA 0 + +A n 1 =A 0 A n 1,mikäliao.summaonsuora Lause. (Suoruuskriteeri)ModulinMalimoduliperheenLsumma L L Lonsuora täsmälleensilloin,kunjokaisellal 0 Lpätee L L 0 ={ 0}. L L {L 0 } ErityisestijosL 1 jal 2 ovatalimoduleita,niinl 1 +L 2,josjavainjosL 1 L 2 ={ 0}. Todistus.Oletetaanensin,ettäsumma L L Leiolesuora.Tällöinonolemassavektori v, jonka voi esittää summana kahdella tavalla, ts. on olemassa eri äärellisluonteiset jonot (x L ) L L ja(y L ) L L,joillev= L L x L= L L y LjajokaisellaL Lpäteex L,y L L. Koskajonotovaterijonoja,niinjollainL 0 Lpäteex L0 y L0 eliy L0 x L0 0.Toisaalta 0=v v= x L y L = (x L y L )+x L0 y L0, L L L L joten Siis Oletetaan sitten, että y L0 x L0 = L L {L 0 } L L {L 0 } L L {L 0 } L L {L 0 } (x L y L ) L L {L 0 } L L 0 { 0}. L L 0 { 0}. 21 L L 0.

3 Vasemmanpuoleinen (( leikkaus on alimoduli, joten se ei voi olla tyhjä joukko. Valitaan ) x L0 L L {L0} ) L L 0 { 0},jolloinerityisestix L0 L 0 { 0}. Toisaaltax L0 L L {L 0 } L,jotenvoidaanvalitaäärellisluonteinenjono(y L) L L {L0 },jollex L0 = L L {L 0 } y L jajokaisellal L {L 0 }päteey L L.Merkitäänx L = 0,kunL L {L 0 },jay L0 = 0. TällöinjokaisellaL Lpäteex L,y L Lja L = L Lx y L, L L jotensumma L L eiolesuora. 1.5.Lause. OlkoonWvektoriavaruussekäUjaV senaliavaruuksia,joilleu V =W. Tällöindim(W)=dim(U)+dim(V). Todistus. Kantalauseen(osa I, lause 4.13) mukaan U:lle voidaan valita U:lle kanta E jav:llevastaavastikantaf. Väitetään, ettäe F onw:nkanta. (Huomattakoon, ettäe F =Ø,silläsummanU V suoruudestaseuraau V ={ 0}jaØeivoiolla yhdessäkään kannassa alkiona.) Ensinnäkin E F virittää W:n, sillä U = sp(e) sp(e F) jav =sp(f) sp(e F),jotenU F sp(e F),mistälaskuharjoituksessatodistetun perusteella seuraa W=U+V =sp(u V) sp(sp(e F))=sp(E F). SiisE FvirittääW:n. Todistetaansitten,ettäE Fonmyösvapaa.TehdäänvapaustestijoukolleE Fja oletetaan,ettääärellisluonteinenkerroinjono(λ s ) s E F onsellainen,että s E F λ ss= 0. Merkitään u= λ s sjav= λ s s, s E s F jolloinsiisu+v=ø,u Ujav V.KoskasummaU V onsuora,niinu V ={ 0}, muttau= v U V,jotenu= v= 0.Toisinsanoen s s= 0ja s Eλ λ s s= 0, s F mistäjoukkojenejafvapaudennojallaseuraatoisaalta,ettäkaikillas Epäteeλ s =0, toisaalta,ettäkaikillas F päteeλ s =0. Siiskerroinjono(λ s ) s E F onnollajono,mikä osoittaa,ettäe Fonvapaa. Koska E F on vapaana virittäjistönä avaruuden W kanta, pätee dim(w)= E F = E + F =dim(u)+dim(v). 1.6.Määritelmä.OlkoonMmodulijaLsenalimoduli.M:nalimoduliaL kutsutaanl:n (algebralliseksi)komplementiksim:ssä,josm=l L Lause. Vektoriavaruuden V jokaisella aliavaruudella U on komplementti. 22

4 Todistus. KantalauseennojallaU:llevoidaanvalitakantaE 0. KoskaE 0 onvapaajav virittääitsensä,niinv:lläonkantalauseennojallakantae,jollee 0 E V. Merkitään Z=sp(E E 0 ). TällöinU+Z=sp(U Z) sp(e 0 (E E 0 ))=sp(e)=v,joten U+V =Z.Tarkistetaanvielä,ettälauseen1.4suoruuskriteerionvoimassa.KoskaEon kanta,niinu Z=sp(E 0 ) sp(e E 0 )={vo},muutenhanolisiolemassaepätriviaali vektorix,jonkavoisikirjoittaatoisaaltae 0 :n,toisaaltae E 0 :nvektorienlineaarikombinaationa, ja siten kahdella eri tavalla E:n vektorien lineaarikombinaationa. Siis U Z = V ja Z on U:n komplementti. 1.8.Lemma. OlkootUjaV vektoriavaruudenwaliavaruuksia.olkoonu 1 aliavaruuden U V komplementtiu:ssajav 1 aliavaruudenu V komplementtiv:ssä.tällöin Todistus.KoskaU 1 (U V)=U,niin U+V =U 1 (U V) V 1. U 1 +(U V)+V 1 =(U 1 +(U V))+V 1 =U+V 1 U+V. Toisaaltayo.kaavanyhtälöosastaseuraamyösU U+V 1 =U 1 +(U V)+V 1,ja symmetrisestisaadaanjohdettua V U 1 +V = U 1 +(U V)+V 1. SiisU V U 1 +(U V)+V 1,mistäseuraalaskuharjoituksissatodistetuntuloksenavulla U+V =sp(u V) U 1 +(U V)+V 1. Kunsaadutsisältyvyydetyhdistetään,saadaanU+V =U 1 +(U V)+V 1. On vielä todistettava, että yo. summa on suora; suoruuskriteeri 1.4 jakautuu kolmeksi ehdoksi. Ensimmäiseksi todetaan, että U 1 (U V) V 1 =U 1 V =(U 1 U) V =U 1 (U V)={ 0}, silläu 1 onu V:nkomplementtiU:ssa. AivanvastaavallatavallasaadaanV 1 ((U 1 (U V))={ 0}. Viimeiseksionosoitettava,että(U V) (U 1 +V 1 )={Ø}. Olkoon siisx (U V) (U 1 +V 1 ). Koskax U 1 +V 1,niinx=u 1 +v 1 joillakinu 1 U 1 ja v 1 V 1. Toisaaltax U V U,jotenmyösv 1 =x u 1 U,silläu 1 U 1 U. Siis v 1 U V 1 U V jav 1 V 1,muttaV 1 (U V)={ 0}suoruuskriteerinmukaan,ts. v 1 = 0.Samatenu 1 = 0,jotenx=u 1 +v 1 = 0+ 0= 0.SiissummaU 1 (U V) V 1 on suora Lause. Olkoot U ja V vektoriavaruuden W äärellisulotteisia aliavaruuksia. Tällöin dim(u+v)=dim(u)+dim(v) dim(u V). Todistus. EdellisenlauseennojallavoidaanvalitaU V:llekomplementitU 1 U:ssajaV 1 V:ssä. TällöinpaitsiettäU=U 1 (U V)jaV =V 1 (U V),niinedellisenlemman mukaanmyösu+v =U 1 (U V) V 1.Lausetta1.5toistuvastikäyttäensaadaanensin dim(u)=dim(u 1 )+dim(u V)ja dim(v)=dim(v 1 )+dim(u V). 23

5 Koska U ja V ovat äärellisulotteisia, dimensiot kaavoissa ovat luonnollisia lukuja, joten dim(u 1 )=dim(u) dim(u V)ja dim(v 1 )=dim(v dim(u V). Kolmas lauseen 1.5 sovellus tuottaa lopuksi kaavan dim(u+v)=dim(u 1 )+dim(u V)+dim(V 1 ) =dim(u) dim(u V)+dim(U V)+dim(V) dim(u V) =dim(u)+dim(v dim(u V) Määritelmä.OlkootM i,i I,R-moduleja.Näidenkarteesinentuloonperusjoukkojen karteesinen tulo i ={x:i i IM M i i I(x(i) M i )} i I varustettunapisteittäiselläsummallajaskalaarikerronnalla,ts.x+y:i i I M i, jacx:i i I M i, (x+y)(i)=x(i)+y(i) (cx)(i)=cx(i), kunx,y i I M i,c R. NäinmuodostuvarakenneonR-moduli. Erikoistapauksena tästäonr-modulim 0 M n 1,kunM 0,...,M n 1 ovatr-moduleita Lause. OlkootM i,i I,R-moduleita. Kunj I,olkoonp j :M j i I M i kanoninen upotus, ts. { v, kuni=j p j (v)(i)= 0, muuten, kunv M j jai I.Tällöin: a) Summa i I Im(p i)= i I p i[m i ]onsuora. b) i I Im(p i)={x i I M i supt(x)onäärellinen}. ErityisestijosIonäärellinen, niin i I Im(p i)= i I M i. Todistus.a)Tarkastellaanvektorieny i I M ikantajia supt(y)={i I y(i) 0}. Olkoon j I. Suoraan upotuksen p j määritelmän mukaan jokaisella x M j pätee supt(p j (x)) {j}.huomataansiis,ettäjokaisellay i I {j} Im(p i)pätee supt(y) ( I {j}, kuntaasjokaisellay Im(p j )päteesupt(y) {j}. Siiskaikilla ) y i I {j} Im(p i) Im(p j )onvoimassasupt(v)=øeliv= 0.Siten Im(p i ) Im(p j )={ 0}, i I {j} 24

6 ts.summa i I Im(p i)toteuttaasuoruusehdon. b)olkoony i I Im(p i).tällöiny= i I y i,missäsummaonäärellisluonteinenja jokaisellai Ipäteey i Im(p i ).SummanäärellisluonteisuudennojallaJ=supt((y i ) i I )= {i I y i 0}onäärellinen.Kaikillai Jpäteesupt(y i )={i}jakaikillai I Jtaas supt(y i )=Ø,joten supt(y)=supt( y i )=J. i I Siis i I Im(p i) L,missäonmerkittyL={x i I M i supt(x)onäärellinen}. Olkoon kääntäen y = (y i ) i I L. Tällöin J = supt(y) on äärellinen ja y = i I p i(y i ),missäsummankantajaonsamatenjjajokaisellai Ipäteep i (y i ) Im(p i ). Siisy i I Im(p i).tästäseuraal i I Im(p i) Lause. Olkoon A: U V vektoriavaruuksien välinen lineaarikuvaus. Olkoon Z Ker(A):nkomplementtiU:ssa.TällöinA Z:Z =Im(A). Todistus. Rajoittuman A Z ydin on Ker(A Z)={x Z (A Z)(x)= 0}={x U A(x)= 0} Z=Ker(A) Z={ 0}, sillä Z on Ker(A):n komplementti. Siis A Z on injektio. SelvästiIm(A Z) Im(A). Olkoontoisaaltay Im(A). Valitaanu U, jolle A(u)=y. KoskaU =Z Ker(A),niinjoillakinz Zjax Ker(A)onvoimassa u=z+x.siteny=a(u)=a(z+x)=a(z)+a(x)=a(z)+ 0=A(z),silläx Ker(A). Siisy A[Z]=Im(A Z),jotenA ZonkuvauksenaZ Im(A)surjektio. SiisA Zon bijektio Z Im(A), ja lineaarikuvauksen rajoittumana se on myös lineaarikuvaus, joten A Z:Z =Im(A) Seuraus. Kun A: U V on vektoriavaruuksien välinen lineaarikuvaus, niin dim(u)=dim(ker(a))+rg(a). Todistus. Valitaan lineaarikuvauksen A ytimelle Ker(A) komplementti Z, jolloin U = Ker(A) Z.KoskaedellisenlauseenmukaanZ =Im(A),niinlauseen1.5avullasaadaan dimensiot laskettua: dim(u) = dim(ker(a)) + dim(z) =dim(ker(a))+dim(im(a))=dim(ker(a))+rg(a). 2. Tekijäavaruudet 2.1. Määritelmä. Olkoon M R-moduli. Ekvivalenssirelaatio on modulin M kongruenssi, jos seuraavat ehdot ovat voimassa: 25

7 1) Josx x jay y,niinx+y x +y. 2) Josx x jac R,niincx cx Lause. Olkoon M R-moduli. Tällöin M:n kongruenssit ja aliavaruudet ovat yksi yhteen-vastaavuudessa seuraavalla tavalla: 1) Kun onmodulinmkongruenssi,niinnollavektorinekvivalenssiluokkal=[ 0] on M:nalimodulijakaikillax,y Mpätee x y x y L. 2) KunLonM:nalimoduli,niinkaikillex,y Mpätevänehdon x y x y L määräämäm:nrelaatio onkongruenssijal=[ 0]. Todistus. 1)Oletetaan,että onkongruenssijatarkastetaan,ettäl=[ 0] toteuttaa alimodulikriteerit. 0 Selvästi 0 [ 0] =L. 1 Olkootx,y L=[ 0] elix 0jay 0.Koska onkongruenssi,niintästäseuraa x+y 0+ 0= 0,jotenx+y L. 2 Olkoonx Ljax R. Tällöinx 0,jotenkongruenssinmääritelmästäseuraa cx c 0= 0jasiiscx L. SiisLonM:nalimoduli.Kaikillax,y Mpätee x y x y,( y) ( y) x+y=x+(y) y+( y)= 0 x y L ja kääntäen x y L x y 0,y y x=(x y)+y 0+y=y, joten lisäväitekin pitää paikkansa. 2)Oletetaankääntäen,ettäLonalimodulijaM:nrelaatio määritelläänehdonx y x y Lkautta,kunx,y M.Tarkastetaanensin,että onekvivalenssirelaatio. Olkootx,y,z M. Refleksiivisyys:KoskaLonalimoduli,niinx x= 0 L,jotenx x. Symmetrisyys:Josx yelix y L,niiny x=( 1)(x y) L,silläLonalimoduli, joteny x. Transitiivisuus: Oletetaan,ettäx y jay z elix y,y z L. KoskaLonM:n alimoduli,tästäseuraa,ettäx z=(x y)+(y z) L,jotenx z. Ekvivalenssirelaatio onkongruenssi,silläkaikillax,x,y,y Mjac Rpätee: 1 Josx x jay y elix x,y y L,niin (x+x ) (y+y )=(x y)+(x y ) L, jotenx+x y+y. 2 Josx x,niinx x L,jotencx cx =c(x x ) L,mistäsaadaancx cx. Lopuksi tarkastetaan vielä, että [ 0] ={x M x 0}={x M x=x 0 L}=L. 26

8 2.3. Määritelmä. Olkoon M R-moduli ja sen kongruenssi. Varustetaan kongruenssia vastaavaositusm/ ={[x] x M}yhteenlaskulla,joille ja skalaarikerronnalla [x] +[y] =[x+y] c[x] =[cx], kunx,y Mjac R.Koska onkongruenssi,yhteenlaskuonm/ :nhyvinmääritelty laskutoimitus ja skalaarikerronta hyvinmääritelty kuvaus R (M/ ) M/sim. Näin muodostuvaa R-modulia kutsutaan tekijämoduliksi ja merkitään yleensä M/L = M/, missäl=[ 0]. Tekijämoduli on tietenkin erityisempi asia kuin tekijäryhmä, joten tässäkin tapauksessa alkion x M ekvivalenssiluokka on sivuluokka eli [x] =x+l={x}+l={x+v v L} Lause. Olkoon W vektoriavaruus, U sen aliavaruus ja V U:n komplementti W:ssä.TällöinV =W/U,missäisomorfismiksip Velikanonisenprojektionp:W W/U, p(x)=x+u,rajoittumav:hen.lisäksiv onu:tavastaavankongruenssiedustajisto,ts. jokaisellax W(x+L) V onyksiö. Todistus. Kanoninenprojektioponselvästilineaarikuvaus,Ker(p)={x W p(x)= 0 W/U }={x W x+u= 0+U}=UjaIm(p)=W/U,jotenlausetta1.12soveltamalla saadaan,ettäp V:V =W/U. Koskap V onsurjektiov W/U,niinjokaistax W vastaav V,jollep(x)= p(v)elix+u=v+u.josmyösalkiollev V päteep(x)=x+u=v +U=p(v ), niinkuvauksenp V injektiivisyydestäseuraav=v.siis(x+l) U={v}onyksiö Seuraus. (Homomorfialause vektoriavaruuksille) Olkoon A: V W vektoriavaruuksien välinen lineaarikuvaus. Tällöin on olemassa sellainen lineaarinen isomorfismi Ã:A/Ker(A) =W,ettäA=à p,missäponkanoninenkuvausa A/Ker(A),ts. p(x)=x+ker(a),kunx V. V W A p à V/Ker(A) Todistus. Valitaan Ker(A):lle komplementti C. Edellisen lauseen mukaan p C:C = V/Ker(A). KuvausÃ=A (p C) 1 onhyvinmääriteltylineaarikuvausv/ker(a) W. Tarkistetaan, että A = à p. Olkoon x V. Koska V = C Ker(A), niin vektorin x voi esittää summana x = x +u, missä x C ja u Ker(A). Huomataan,ettäA(x)=A(x +u)=a(x )+A(u)=A(x )+ 0=A(x )jatietenkinmyös p(x)=x+ker(a)=x +u+ker(a)=x +Ker(A),joten (à p)(x)=ã(p(x))=(a (p C) 1 )(p(x )) =(A (p C) 1 (p C))(p(x ))=A(x )=A(x). 27

9 SiisA=à p.tästäseuraaim(a) Im(Ã),muttamääritelmästäÃ=A (p C) 1 seuraatietenkinkääntäenim(ã) Im(A).SiisÃonsurjektioV/Ker(A) Im(A).Koska Ker(A C)=Ker(A) C={ 0}suoruuskriteerinmukaan,niinA Coninjektio,jotenÃ= 1 (A C) (p C) onmyösinjektio.siisãonlineaarinenisomorfismiv/ker(a) Im(A). Homomorfialauseen voi yleistää moduleille, mutta todistuksessa ei voi enää käyttää yleisessä tapauksessa komplementteja Homomorfialause moduleille. Olkoon A: M N modulien välinen lineaarikuvaus. TällöinonolemassasellainenlineaarikuvausÃ:A/Ker(A) N,ettäA=à p,missäp onkanoninenkuvausa A/Ker(A),ts.p(x)=x+Ker(A),kunx M. M N A p à M/ Ker(A) Todistus.TarkastellaankuvaustaÃ:M/Ker(A) N, Ã(x+Ker(A))=A(x). Ontietenkintarkastettava,onkotällainenkuvaushyvinmääritelty. Olkootsiisx,x M vektoreita,joillex+ker(a)=x +Ker(A).Tällöinx x+ker(a)=x +Ker(A),joten onolemassau Ker(A),jollepäteex=x +u.saadaan A(x)=A(x +u)=a(x )+A(u)=A(x )+ 0=A(x ), jotenãonhyvinmääritelty.seonmyöslineaarikuvaus,silläkunx,y Mjac R,missä (R, +, ) on käsiteltävien modulien yhteinen kerroinrengas, niin Ã((x+L)+(y+L))=Ã((x+y)+L) =A(x+y)=A(x)+A(y) =Ã(x+L)+Ã(y+L) ja Ã(c(x+L))=Ã(cx+L) =A(cx)=cA(x)=cÃ(x+L), missä laskuja on lyhennetty merkinnällä L = Ker(A). SelvästiIm(Ã)=Im(A)jayhtälöA=à pseuraasuoraankuvauksenãmääritelmästä: A(x)=Ã(x+L)=Ã(p(x)). Tarkistetaanvielä,ettäÃoninjektio. Olkoonnimittäin x Msellainen,ettäx+L Ker(Ã)eliÃ(x+L)= 0 N. KuvauksenÃmääritelmästä saadaantällöina(x)=ã(x+l)= 0 N,jotenx Ker(A)=L. Siisx+L= 0 M +L, ts.ker(ã)={ 0 M +L}={ 0 M/L }. SiisÃoninjektiivinenjasurjektiivinenlineaarikuvaus M/L Im(A)eliÃ:M/Ker(A) =Im(A). 28

10 2.7. Lause. Olkoon V vektoriavaruus ja U sen aliavaruus. Tällöin dim(v)=dim(v/u)+dim(u). Todistus.ValitaanaliavaruudelleUkomplementtiCV:ssä,jolloinsiisV =U C.Tällöin lauseen2.4nojallac =V/U,jotenlauseesta1.5saadaan dim(v)=dim(u)+dim(c)=dim(u)+dim(v/u). 3. Operaattoriavaruudet Edelläontarkasteltumodulienkarteesisiatuloja,ts.josM i,i I,ovatR-moduleita, niin i I M ivoidaanluonnollisellatavallavarustaanr-modulinrakenteella. Erikoistapaus tästäonkarteesinenpotenssi,jolloinlähtöavaruusonyksijasaman. Siiserityisesti I N onr-moduli,kunnonr-moduli. Edelleentämänerikoistapaussaadaan,kunI=Mon myösr-moduli:kunmjanovatr-moduleita,niin N MonluonnollisellatavallaR-moduli. Merkitään L(M,N)={A:M N Alineaarikuvaus} M N. JosM=N,merkitäänlyhyemminL(M)=L(M,M). 3.1.Lause. OlkootMjaNvaihdannaisenrenkaan(R,+, )moduleita.tällöinl(m,n) on M N:nalimoduli. Todistus. Riittää tarkastaa, että L(M, N) toteuttaa alimodulikriteerit. Olkoot A, B L(M,N)jac R. 0 Nollakuvaus0:M N,0= 0 N ontietenkinlineaarineneli0 L(M,N). 1 MääritelmänmukaanA+BonkuvausA+B:M N,(A+B)(v)=A(v)+B(v). Ontarkastettava,ettäA+Bonlineaarinen.Olkootx,y Mjar R.Tällöin (A+B)(x+y)=A(x+y)+B(x+y) ja =(A(x)+A(y))+(B(x)+B(y)) AjaBovatlineaarisia =(A(x)+B(x))+(A(y)+B(y)) (N,+)onAbelinryhmä =(A+B)(x)+(A+B)(y) (A+B)(rx)=A(rx)+B(rx) SiisA+B L(M,N). =ra(x)+rb(x) AjaBovatlineaarisia =r(a(x)+b(x)) NonR-moduli =r(a+b)(x). 29

11 2 MääritelmänsämukaancAonkuvauscA:M N,,(cA)(v)=c(A(v)). Olkoot x,y Mjar R.Tällöin (ca)(x+y)=c(a(x+y)) ja =c(a(x)+a(y)) Aonlineaarinen = c(a(x)) + c(a(y)) osittelusääntö N:ssä =(ca)(x)+(ca)(y) (ca)(rx)=c(a(rx)) =c(ra(x)) Aonlineaarinen =(cr)(a(x)) Nonmoduli =(r c)(a(x)) kerroinrengas on vaihdannainen =r(c(a(x)))=r(ca)(x). SiiscAonlineaarikuvaus,jotencA L(M,N) Lause. Kun M on moduli, missä kerroinrengas on vaihdannainen, niin(l(m), +, ) on rengas. Todistus. Kerätään kasaan, mitä rakenteesta(l(m), +, ) valmiiksi tiedetään: Ensinnäkin edellisen lauseen nojalla L(M) = L(M, M) on R-moduli, joten erityisesti(l(m), +) on Abelin ryhmä. (L(M), ) on monoidi, sillä lineaarikuvausten yhdistetyt kuvaukset ovat myöslineaarisia, kuvaustenyhdistäminenonliitännäistä, jaid M L(M)onrakenteen ykkösalkio. Jäljellejääosittelulakientarkastus:OlkootA,B,C L(M)jax M.Tällöinsuoraan kuvausten summan määritelmästä seuraa ((A+B) C)(x)=(A+B)(C(x))=A(C(x))+B(C(x)) =(A C)(x)+(B C)(x)=(A C+B C)(x), joten(a+b) C=A C+B C.KäyttämällämyöskuvauksenAlineaarisuuttasaadaan (A (B+C))(x)=A((B+C)(x))=A(B(x)+C(x))=A(B(x))+A(C(x)) =(A B)(x)+(A C)(x)=(A B+A C)(x). SiismyösA (B+C)=A B+A C. Koska(L(M), +) on Abelin ryhmä,(l(m), ) on monoidi, ja osittelulait pätevät, niin (L(M),+, )onrengas Määritelmä. a) Renkaan(R, +, ) alkiota a R kutsutaan kääntyväksi, jos sillä on käänteisalkio. Rakennetta(R, )kutsutaanr:nkertolaskuryhmäksi.renkaanalkioa Ronnilpotentti,josa n =0jollakinn Z +. 30

12 b) Puoliryhmän(S, )alkiotaa Skutsutaanidempotentiksi, josa 2 =a. Jospuoliryhmässä (S, ) on ykkösalkio eli se on monoidi, niin involuutioita ovat ne alkiot a S,joillea 2 =1,muttaa Määritelmä. Kun M on vaihdannaisen renkaan moduli, niin(l(m), ):n kääntyvien alkioiden joukkoa merkitään GL(M):llä. Tällöin(GL(M), ) kutsutaan M:n lineaariseksi ryhmäksi Lause. (GL(M), ) on todella ryhmä. Todistus. Tiedetään, että jos A: M M on kääntyvä L(M):n alkio täsmälleen silloin, kun seonmodulinmautomorfismi,jolloinmyösa 1 onkääntyvälineaarikuvaus.edelleenjos A,B GL(M)eliA,B:M Movatkääntyviälineaarikuvauksia,niinyhdistettykuvaus A B on lineaarikuvauksien yhdisteenä lineaarikuvaus ja bijektioiden yhdisteenä bijektio, jolloin A B GL(M). Siis on GL(M):n hyvinmääritelty laskutoimitus. Kuvausten yleisestä liitännäisyydestä seuraa, että laskutoimitus on liitännäinen GL(M):ssä. Koskaid M onlineaarinenjaitsensäkäänteiskuvaus,niinseongl(m):nykkösalkio.koska GL(M) on käänteiskuvausten suhteen suljettu, niin kaikilla sen alkioilla on myös käänteisalkio. 3.6.Määritelmä.OlkoonMmoduli.LineaarikuvausP:M Monprojektio,josP P= P Esimerkki. Suoraan summaan voidaan aina liittää projektio. Olkoon M nimittäin moduli,jonkavoiesittäämuodossam=n L.AsetetaanP:M M,P(x)=y,missä alkioymääräytyyvektorinx Myksikäsitteisestäesityksestäx=y+z,jossay Nja z L. Onsuoraviivaistaosoittaa,ettäP onlineaarikuvaus: Olkootnimittäinx 0,x 1 M jac R,missä(R,+, )onkerroinrengas.valitaanyksikäsitteisety 0,y 1 Njaz 0,z 1 L, joillex 0 =y 0 +z 0 jax 1 =y 1 +z 1.Tällöin x 0 +x 1 =(y 0 +z 0 )+(y 1 +z 1 )=(y 0 +y 1 ) +(z }{{} 0 +z 1 ) }{{} N L cx 0 =c(y 0 +z 0 )=cy }{{} 0 +cz 0, }{{} N L joten P(x 0 +x 1 )=y 0 +y 1 =P(x 0 )+P(x 1 )ja P(cx 0 )=cy 0 =cp(x 0 ). Ponilmeinenprojektio,silläedelleenP(P(x 0 ))=P(y 0 )=P(y 0 +0)=y 0.ProjektionP kuvajoukkoonselvästiim(p)=n. Vektorillex MpäteeP(x)=0,josjavainjosx:n esitysasianomaisenasummanaonx=0+x,missäx L.SiisKer(P)=L. Osoitetaan jatkossa, että esimerkin tapa on oleellisesti ainoa tapa muodostaa projektioita. 3.8.Lause. OlkoonP L(M)projektio.TällöinM=Im(P) Ker(P),jakuny Im(P) jaz Ker(P),niinP(y+z)=y. 31

13 Todistus.Olkoonx M.Merkitääny=P(x) Im(P)jaz=x y.tällöinx=y+z jakoskaponprojektio,niin P(z)=P(x y)=p(x) P(y)=P(x) P(P(x))=P(x) P(x)= 0, jotenz Ker(P).SiisM=Im(P)+Ker(P). Osoitetaan suoruuskriteerillä, että tarkasteltava summa on suora. Olkoon siis t Im(P) Ker(P),jollointoisaaltajollainx Mpäteet =P(x)jatoisaaltaP(t)=0. Yhdistämällä nämä tiedot ja käyttämällä sitä, että P on projektio, saadaan t=p(x)=p(p(x))=p(t)=0. SiisIm(P) Ker(P)={ 0}jaM=Im(P) Ker(P). Kuny Im(P)jaz Ker(P),niinjollakinx MpäteeP(x)=yja P(y+z)=P(y)+P(z)=P(P(x))+ 0=P(x)=y Määritelmä. Projektion P: M M sanotaan olevan projektio N:lle suuntaan L, jos N=Im(P)jaL=Ker(P) Seuraus. Modulin M alimodulilla N on komplementti, jos ja vain jos on olemassa projektiop:m MmodulilleN. Todistus. Jos on olemassa projektio P L(M) modulille N, niin edellisen lauseen mukaan M=Im(P) Ker(P)=N Ker(P),jotenKer(P)onalimodulinNkomplementti. Jos kääntäenn:lläonkomplementtilelim=n L,niinesimerkissä3.7onmuodostettu projektiop L(M),jolleIm(P)=N Määritelmä. Olkoon M R-moduli, missä kerroinrengas(r, +, ) on vaihdannainen. TällöinR-moduliaL(M,R)kutsutaanM:nduaaliksijamerkitäänM :llä. 32

1. Summa ja tulo Määritelmä. Olkoon M moduli ja A perhe modulin M osajoukkoja. Tällöin summa. x supt((xi A ) A A )äärellinen, i I(x i A i ) }.

1. Summa ja tulo Määritelmä. Olkoon M moduli ja A perhe modulin M osajoukkoja. Tällöin summa. x supt((xi A ) A A )äärellinen, i I(x i A i ) }. ÁÁÁ ÃÓÒ ØÖÙØÓØ 1. Summa ja tulo 1.1. Määritelmä. Olkoon M moduli ja A perhe modulin M osajoukkoja. Tällöin summa A A Akoostuuvektoreista A A x A,missäjokaisellaA Apäteex A Ajavektoreiden summa on äärellisluonteinen.

Lisätiedot

Bijektio. Voidaan päätellä, että kuvaus on bijektio, jos ja vain jos maalin jokaiselle alkiolle kuvautuu tasan yksi lähdön alkio.

Bijektio. Voidaan päätellä, että kuvaus on bijektio, jos ja vain jos maalin jokaiselle alkiolle kuvautuu tasan yksi lähdön alkio. Määritelmä Bijektio Oletetaan, että f : X Y on kuvaus. Sanotaan, että kuvaus f on bijektio, jos se on sekä injektio että surjektio. Huom. Voidaan päätellä, että kuvaus on bijektio, jos ja vain jos maalin

Lisätiedot

Kantavektorien kuvavektorit määräävät lineaarikuvauksen

Kantavektorien kuvavektorit määräävät lineaarikuvauksen Kantavektorien kuvavektorit määräävät lineaarikuvauksen Lause 18 Oletetaan, että V ja W ovat vektoriavaruuksia. Oletetaan lisäksi, että ( v 1,..., v n ) on avaruuden V kanta ja w 1,..., w n W. Tällöin

Lisätiedot

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160 Kuvaus Määritelmä Oletetaan, että X ja Y ovat joukkoja. Kuvaus eli funktio joukosta X joukkoon Y on sääntö, joka liittää jokaiseen joukon X alkioon täsmälleen yhden alkion, joka kuuluu joukkoon Y. Merkintä

Lisätiedot

1. Tensoritulon konstruktio

1. Tensoritulon konstruktio Î ÌÒ ÓÖØÙÐÓØ 1. Tensoritulon konstruktio 1.1. Määritelmä. Olkoot M ja N R-moduleita, missä kerroinrengas(r, +, ) on vaihdannainen. Määritellään modulien M ja N tensoritulo ja tensoritulokuvaus : M N M

Lisätiedot

Osoita, että täsmälleen yksi vektoriavaruuden ehto ei ole voimassa.

Osoita, että täsmälleen yksi vektoriavaruuden ehto ei ole voimassa. LINEAARIALGEBRA Harjoituksia 2016 1. Olkoon V = R 2 varustettuna tavallisella yhteenlaskulla. Määritellään reaaliluvulla kertominen seuraavasti: λ (x 1, x 2 ) = (λx 1, 0) (x 1, x 2 ) R 2 ja λ R. Osoita,

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I 802320A LINEAARIALGEBRA OSA I Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LINEAARIALGEBRA 1 / 72 Määritelmä ja esimerkkejä Olkoon K kunta, jonka nolla-alkio on 0 ja ykkösalkio on 1 sekä

Lisätiedot

Määritelmä 1. Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V. Termejä: Lineaarikuvaus, Lineaarinen kuvaus.

Määritelmä 1. Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V. Termejä: Lineaarikuvaus, Lineaarinen kuvaus. 1 Lineaarikuvaus 1.1 Määritelmä Määritelmä 1. Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V W on lineaarinen, jos (a) L(v + w) = L(v) + L(w); (b) L(λv) = λl(v) aina, kun v, w V ja λ K. Termejä:

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III 802320A LINEAARIALGEBRA OSA III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LINEAARIALGEBRA 1 / 56 Määritelmä Määritelmä 1 Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V

Lisätiedot

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus 1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus 1.1 Määritelmä ja esimerkkejä Olkoon K kunta, jonka nolla-alkio on 0 ja ykkösalkio on 1 sekä V epätyhjä joukko. Oletetaan, että joukossa V on määritelty laskutoimitus

Lisätiedot

Lineaarialgebra Kerroinrenkaat. Kevät Kerkko Luosto Informaatiotieteiden yksikkö, Tampereen yliopisto

Lineaarialgebra Kerroinrenkaat. Kevät Kerkko Luosto Informaatiotieteiden yksikkö, Tampereen yliopisto Lineaarialgebra 2 Kevät 2014 Kerkko Luosto Informaatiotieteiden yksikkö, Tampereen yliopisto Á Ë Ð Ö Ø Ú ØÓÖ Ø 1. Kerroinrenkaat 1.1. Määritelmä. Yhden laskutoimituksen rakenne(g, + on Abelin ryhmä, jos

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /310

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /310 Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II LM2, Kesä 2012 1/310 Kertausta: avaruuden R n vektorit Määritelmä Oletetaan, että n {1, 2, 3,...}. Avaruuden R n alkiot ovat jonoja, joissa on n kappaletta reaalilukuja.

Lisätiedot

Esko Turunen Luku 3. Ryhmät

Esko Turunen Luku 3. Ryhmät 3. Ryhmät Monoidia rikkaampi algebrallinen struktuuri on ryhmä: Määritelmä (3.1) Olkoon joukon G laskutoimitus. Joukko G varustettuna tällä laskutoimituksella on ryhmä, jos laskutoimitus on assosiatiivinen,

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Laskuharjoitus 1 / vko 44

Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Laskuharjoitus 1 / vko 44 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Laskuharjoitus 1 / vko 44 Tehtävät 1-3 lasketaan alkuviikon harjoituksissa, verkkotehtävien dl on lauantaina aamuyöllä. Tehtävät 4 ja 5 lasketaan loppuviikon harjoituksissa.

Lisätiedot

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0. Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 +

Lisätiedot

9. Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista

9. Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista 29 9 Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista Tarkastelemme kertalukua n olevia lineaarisia differentiaaliyhtälöitä y ( x) + a ( x) y ( x) + + a ( x) y( x) + a ( x) y= b( x) ( n) ( n

Lisätiedot

6. Tekijäryhmät ja aliryhmät

6. Tekijäryhmät ja aliryhmät 6. Tekijäryhmät ja aliryhmät Tämän luvun tavoitteena on esitellä konstruktio, jota kutsutaan tekijäryhmän muodostamiseksi. Konstruktiossa lähdetään liikkeelle jostakin isosta ryhmästä, samastetaan alkioita,

Lisätiedot

Lineaariavaruudet. Span. Sisätulo. Normi. Matriisinormit. Matriisinormit. aiheita. Aiheet. Reaalinen lineaariavaruus. Span. Sisätulo.

Lineaariavaruudet. Span. Sisätulo. Normi. Matriisinormit. Matriisinormit. aiheita. Aiheet. Reaalinen lineaariavaruus. Span. Sisätulo. Lineaariavaruudet aiheita 1 määritelmä Nelikko (L, R, +, ) on reaalinen (eli reaalinen vektoriavaruus), jos yhteenlasku L L L, ( u, v) a + b ja reaaliluvulla kertominen R L L, (λ, u) λ u toteuttavat seuraavat

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141 Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II LM2, Kesä 2012 1/141 Kertausta: avaruuden R n vektorit Määritelmä Oletetaan, että n {1, 2, 3,...}. Avaruuden R n alkiot ovat jonoja, joissa on n kappaletta reaalilukuja.

Lisätiedot

1 Avaruuksien ja lineaarikuvausten suora summa

1 Avaruuksien ja lineaarikuvausten suora summa MAT-33500 Differentiaaliyhtälöt, kevät 2006 Luennot 27.-28.2.2006 Samuli Siltanen 1 Avaruuksien ja lineaarikuvausten suora summa Tämä asialöytyy myös Hirschin ja Smalen kirjasta, luku 3, pykälä 1F. Olkoon

Lisätiedot

4. LINEAARIKUVAUKSET

4. LINEAARIKUVAUKSET 86 4 LINEAARIKUVAUKSET 41 Määritelmä ja esimerkkejä Olkoot V ja V vektoriavaruuksia Tarkastellaan kuvausta L : V V Tällöin jokaiseen vektoriin v V liittyy tietty, L:n ja v:n yksikäsitteisesti määräämä

Lisätiedot

(2n 1) = n 2

(2n 1) = n 2 3.5 Induktiotodistus Induktiota käyttäen voidaan todistaa luonnollisia lukuja koskevia väitteitä, jotka ovat muotoa väite P (n) on totta kaikille n =0, 1, 2,... Tässä väite P (n) riippuu n:n arvosta. Todistuksessa

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Lineaarikuvaukset Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 16 R. Kangaslampi Vektoriavaruudet Lineaarikuvaus

Lisätiedot

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot

Lisätiedot

Vapaus. Määritelmä. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee:

Vapaus. Määritelmä. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 +

Lisätiedot

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi Lineaarikuvauksen R n R m matriisi Lauseessa 21 osoitettiin, että jokaista m n -matriisia A vastaa lineaarikuvaus L A : R n R m, jolla L A ( v) = A v kaikilla v R n. Osoitetaan seuraavaksi käänteinen tulos:

Lisätiedot

Johdatus lineaarialgebraan

Johdatus lineaarialgebraan Johdatus lineaarialgebraan Osa II Lotta Oinonen, Johanna Rämö 28. lokakuuta 2014 Helsingin yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Sisältö 15 Vektoriavaruus....................................

Lisätiedot

Kanta ja dimensio 1 / 23

Kanta ja dimensio 1 / 23 1 / 23 Kuten ollaan huomattu, saman aliavaruuden voi virittää eri määrä vektoreita. Seuraavaksi määritellään mahdollisimman pieni vektorijoukko, joka virittää aliavaruuden. Jokainen aliavaruuden alkio

Lisätiedot

Harjoitusten 4 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010

Harjoitusten 4 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010 f ( n) JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS n Harjoitusten 4 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010 4.1. Viime kerralta. Esimerkki lokaalikonveksin avaruuden osajoukosta, joka

Lisätiedot

renkaissa. 0 R x + x =(0 R +1 R )x =1 R x = x

renkaissa. 0 R x + x =(0 R +1 R )x =1 R x = x 8. Renkaat Tarkastelemme seuraavaksi rakenteita, joissa on määritelty kaksi assosiatiivista laskutoimitusta, joista toinen on kommutatiivinen. Vaadimme näiltä kahdella laskutoimituksella varustetuilta

Lisätiedot

kaikille a R. 1 (R, +) on kommutatiivinen ryhmä, 2 a(b + c) = ab + ac ja (b + c)a = ba + ca kaikilla a, b, c R, ja

kaikille a R. 1 (R, +) on kommutatiivinen ryhmä, 2 a(b + c) = ab + ac ja (b + c)a = ba + ca kaikilla a, b, c R, ja Renkaat Tarkastelemme seuraavaksi rakenteita, joissa on määritelty kaksi binääristä assosiatiivista laskutoimitusta, joista toinen on kommutatiivinen. Vaadimme muuten samat ominaisuudet kuin kokonaisluvuilta,

Lisätiedot

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo Määritelmä Vektoreiden v R n ja w R n pistetulo on v w = v 1 w 1 + v 2 w 2 + + v n w n. Huom. Pistetulo v w on reaaliluku! LM2, Kesä 2012 227/310 Kertausta:

Lisätiedot

Lineaarikuvausten. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksia. Ydin. Matriisin ydin. aiheita. Aiheet. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksen matriisi

Lineaarikuvausten. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksia. Ydin. Matriisin ydin. aiheita. Aiheet. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksen matriisi Lineaarikuvaukset aiheita ten ten 1 Matematiikassa sana lineaarinen liitetään kahden lineaariavaruuden väliseen kuvaukseen. ten Määritelmä Olkoon (L, +, ) ja (M, ˆ+, ˆ ) reaalisia lineaariavaruuksia, ja

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

MS-C1340 Lineaarialgebra ja MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Lineaarikuvaukset Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Lineaarikuvaukset Lineaarikuvaus Olkoot U ja V

Lisätiedot

Liittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij.

Liittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij. Liittomatriisi Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä (cof A) ij =( 1) i+j det A ij kaikilla i, j = 1,...,n. Huomautus 8 Olkoon A 2 M(n, n). Tällöin kaikilla

Lisätiedot

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0. Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 +

Lisätiedot

Ensi viikon luennot salissa X. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/66

Ensi viikon luennot salissa X. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/66 Ensi viikon luennot salissa X Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/66 Lineaarialgebra (muut ko) p. 2/66 Redusoitu porrasmuoto 1 1 2 4 1 1 4 6 2 2 5 9 1 1 0 2 0 0 1 1 0 0 0 0 Eli aste r(a) = 2 ja vaakariviavaruuden

Lisätiedot

sitä vastaava Cliffordin algebran kannan alkio. Merkitään I = e 1 e 2 e n

sitä vastaava Cliffordin algebran kannan alkio. Merkitään I = e 1 e 2 e n Määritelmä 1.1 Algebran A keskus C on joukko C (A) = {a A ax = xa x A}. Lause 1. Olkoon Cl n Cliffordin algebra, jonka generoi joukko {e 1,..., e n }. Jos n on parillinen, niin C (Cl n ) = {λ λ R}. Jos

Lisätiedot

Avaruuden R n aliavaruus

Avaruuden R n aliavaruus Avaruuden R n aliavaruus 1 / 41 Aliavaruus Esimerkki 1 Kuva: Suora on suljettu yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen suhteen. 2 / 41 Esimerkki 2 Kuva: Suora ei ole suljettu yhteenlaskun ja skalaarilla

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II 802320A LINEAARIALGEBRA OSA II Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LINEAARIALGEBRA 1 / 64 Sisätuloavaruus Määritelmä 1 Olkoon V reaalinen vektoriavaruus. Kuvaus on reaalinen

Lisätiedot

Ortogonaaliprojektio äärellisulotteiselle aliavaruudelle

Ortogonaaliprojektio äärellisulotteiselle aliavaruudelle Ortogonaaliprojektio äärellisulotteiselle aliavaruudelle Olkoon X sisätuloavaruus ja Y X äärellisulotteinen aliavaruus. Tällöin on olemassa lineaarisesti riippumattomat vektorit y 1, y 2,..., yn, jotka

Lisätiedot

6 Vektoriavaruus R n. 6.1 Lineaarikombinaatio

6 Vektoriavaruus R n. 6.1 Lineaarikombinaatio 6 Vektoriavaruus R n 6.1 Lineaarikombinaatio Määritelmä 19. Vektori x œ R n on vektorien v 1,...,v k œ R n lineaarikombinaatio, jos on olemassa sellaiset 1,..., k œ R, että x = i v i. i=1 Esimerkki 30.

Lisätiedot

1 Sisätulo- ja normiavaruudet

1 Sisätulo- ja normiavaruudet 1 Sisätulo- ja normiavaruudet 1.1 Sisätuloavaruus Määritelmä 1. Olkoon V reaalinen vektoriavaruus. Kuvaus : V V R on reaalinen sisätulo eli pistetulo, jos (a) v w = w v (symmetrisyys); (b) v + u w = v

Lisätiedot

2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut

2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut 2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut m n-matriisi A Lineaarikuvaus A : V Z, missä V ja Z ovat sopivasti valittuja, dim V = n, dim Z = m (yleensä V = R n tai C n ja Z = R m tai C m ) Kuva-avaruus ja

Lisätiedot

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot

Lisätiedot

ominaisvektorit. Nyt 2 3 6

ominaisvektorit. Nyt 2 3 6 Esimerkki 2 6 8 Olkoon A = 40 0 6 5. Etsitäänmatriisinominaisarvotja 0 0 2 ominaisvektorit. Nyt 2 0 2 6 8 2 6 8 I A = 40 05 40 0 6 5 = 4 0 6 5 0 0 0 0 2 0 0 2 15 / 172 Täten c A ( )=det( I A) =( ) ( 2)

Lisätiedot

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus 1 / 51 Lineaarikombinaatio Johdattelua seuraavaan asiaan (ei tarkkoja määritelmiä): Millaisen kuvan muodostaa joukko {λv λ R, v R 3 }? Millaisen

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III 802320A LINEAARIALGEBRA OSA III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO KEVÄT 2019 LINEAARIALGEBRA 1 / 60 Määritelmä Määritelmä 1 Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III 802320A LINEAARIALGEBRA OSA III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO Syksy 2017 LINEAARIALGEBRA 1 / 59 Määritelmä Määritelmä 1 Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V

Lisätiedot

Demorastitiedot saat demonstraattori Markus Niskaselta Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/104

Demorastitiedot saat demonstraattori Markus Niskaselta Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/104 Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/104 Ensi viikolla luennot salissa X Torstaina 7.12. viimeiset demot (12.12. ja 13.12. viimeiset luennot). Torstaina 14.12 on välikoe 2, muista ilmoittautua! Demorastitiedot

Lisätiedot

{I n } < { I n,i n } < GL n (Q) < GL n (R) < GL n (C) kaikilla n 2 ja

{I n } < { I n,i n } < GL n (Q) < GL n (R) < GL n (C) kaikilla n 2 ja 5. Aliryhmät Luvun 4 esimerkeissä esiintyy usein ryhmä (G, ) ja jokin vakaa osajoukko B G siten, että (B, B ) on ryhmä. Määrittelemme seuraavassa käsitteitä, jotka auttavat tällaisten tilanteiden käsittelyssä.

Lisätiedot

Alkeismuunnokset matriisille, sivu 57

Alkeismuunnokset matriisille, sivu 57 Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/88 Alkeismuunnokset matriisille, sivu 57 AM1: Kahden vaakarivin vaihto AM2: Vaakarivin kertominen skalaarilla c 0 AM3: Vaakarivin lisääminen toiseen skalaarilla c kerrottuna

Lisätiedot

Esko Turunen MAT Algebra1(s)

Esko Turunen MAT Algebra1(s) Määritelmä (4.1) Olkoon G ryhmä. Olkoon H G, H. Jos joukko H varustettuna indusoidulla laskutoimituksella on ryhmä, se on ryhmän G aliryhmä. Jos H G on ryhmän G aliryhmä, merkitään usein H G, ja jos H

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II Syksy 2009 Laskuharjoitus 1 ( ) Ratkaisuehdotuksia Vesa Ala-Mattila

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II Syksy 2009 Laskuharjoitus 1 ( ) Ratkaisuehdotuksia Vesa Ala-Mattila Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II Syksy 29 Laskuharjoitus (9. - 3..29) Ratkaisuehdotuksia Vesa Ala-Mattila Tehtävä. Olkoon V vektoriavaruus. Todistettava: jos U V ja W V ovat V :n aliavaruuksia, niin

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 29.5.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/26 Kertausta: Kanta Määritelmä Oletetaan, että w 1, w 2,..., w k W. Vektorijono ( w 1, w 2,..., w k ) on aliavaruuden

Lisätiedot

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset 31 MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta 3 Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2292015 Lineaariset yhtälöt ovat vektoreille luonnollisia yhtälöitä, joita

Lisätiedot

MAT-41150 Algebra I (s) periodilla IV 2012 Esko Turunen

MAT-41150 Algebra I (s) periodilla IV 2012 Esko Turunen MAT-41150 Algebra I (s) periodilla IV 2012 Esko Turunen Tehtävä 1. Onko joukon X potenssijoukon P(X) laskutoimitus distributiivinen laskutoimituksen suhteen? Onko laskutoimitus distributiivinen laskutoimituksen

Lisätiedot

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III LINEAR ALGEBRA PART III

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III LINEAR ALGEBRA PART III 802320A LINEAARIALGEBRA OSA III LINEAR ALGEBRA PART III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2017 Contents 1 Lineaarikuvaus 2 1.1 Määritelmä............................ 2 1.2 Matriisiesitys/Matrix

Lisätiedot

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot

Lisätiedot

Tensorialgebroista. Jyrki Lahtonen A = A n. n=0. I n, I = n=0

Tensorialgebroista. Jyrki Lahtonen A = A n. n=0. I n, I = n=0 Tensorialgebroista Esitysteorian kesäopintopiiri, Turun yliopisto, 2012 Jyrki Lahtonen Olkoon k jokin skalaarikunta. Kerrataan k-algebran käsite: A on k-algebra, jos se on sekä rengas että vektoriavaruus

Lisätiedot

Kuvauksista ja relaatioista. Jonna Makkonen Ilari Vallivaara

Kuvauksista ja relaatioista. Jonna Makkonen Ilari Vallivaara Kuvauksista ja relaatioista Jonna Makkonen Ilari Vallivaara 20. lokakuuta 2004 Sisältö 1 Esipuhe 2 2 Kuvauksista 3 3 Relaatioista 8 Lähdeluettelo 12 1 1 Esipuhe Joukot ja relaatiot ovat periaatteessa äärimmäisen

Lisätiedot

jonka laskutoimitus on matriisien kertolasku. Vastaavasti saadaan K-kertoiminen erityinen lineaarinen ryhmä

jonka laskutoimitus on matriisien kertolasku. Vastaavasti saadaan K-kertoiminen erityinen lineaarinen ryhmä 4. Ryhmät Tässä luvussa tarkastelemme laskutoimituksella varustettuja joukkoja, joiden laskutoimitukselta oletamme muutamia yksinkertaisia ominaisuuksia: Määritelmä 4.1. Laskutoimituksella varustettu joukko

Lisätiedot

Lineaarista projektiivista geometriaa

Lineaarista projektiivista geometriaa TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma Iiris Repo Lineaarista projektiivista geometriaa Informaatiotieteiden yksikkö Matematiikka Marraskuu 2012 Tampereen yliopisto Informaatiotieteiden yksikkö REPO,

Lisätiedot

Määritelmä Olkoon T i L (V i, W i ), 1 i m. Yksikäsitteisen lineaarikuvauksen h L (V 1 V 2 V m, W 1 W 2 W m )

Määritelmä Olkoon T i L (V i, W i ), 1 i m. Yksikäsitteisen lineaarikuvauksen h L (V 1 V 2 V m, W 1 W 2 W m ) Määritelmä 519 Olkoon T i L V i, W i, 1 i m Yksikäsitteisen lineaarikuvauksen h L V 1 V 2 V m, W 1 W 2 W m h v 1 v 2 v m T 1 v 1 T 2 v 2 T m v m 514 sanotaan olevan kuvausten T 1,, T m indusoima ja sitä

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

MS-C1340 Lineaarialgebra ja MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Vektoriavaruudet Riikka Kangaslampi kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Idea Lineaarisen systeemin ratkaiseminen Olkoon

Lisätiedot

Lineaarialgebra b, kevät 2019

Lineaarialgebra b, kevät 2019 Lineaarialgebra b, kevät 2019 Harjoitusta 4 Maplella with(linearalgebra); (1) Tehtävä 1. Lineaarisia funktioita? a) Asetelma on kelvollinen: lähtö- ja maalijoukko on R-kertoiminen lineaariavaruus ja L

Lisätiedot

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos: 8 Kanta Tässä luvussa tarkastellaan aliavaruuden virittäjävektoreita, jotka muodostavat lineaarisesti riippumattoman jonon. Merkintöjen helpottamiseksi oletetaan luvussa koko ajan, että W on vektoreiden

Lisätiedot

Ortogonaalisen kannan etsiminen

Ortogonaalisen kannan etsiminen Ortogonaalisen kannan etsiminen Lause 94 (Gramin-Schmidtin menetelmä) Oletetaan, että B = ( v 1,..., v n ) on sisätuloavaruuden V kanta. Merkitään V k = span( v 1,..., v k ) ja w 1 = v 1 w 2 = v 2 v 2,

Lisätiedot

HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina klo

HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina klo HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina 10.8.2015 klo 16.15. Tehtäväsarja I Tutustu lukuun 15, jossa vektoriavaruuden

Lisätiedot

x = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 );

x = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 ); LINEAARIALGEBRA Harjoituksia, Syksy 2016 1. Olkoon n Z +. Osoita, että (R n, +, ) on lineaariavaruus, kun vektoreiden x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) identtisyys, yhteenlasku ja reaaliluvulla

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Vektoriavaruudet Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 17 R. Kangaslampi Vektoriavaruudet Vektoriavaruus

Lisätiedot

Sisätuloavaruudet. 4. lokakuuta 2006

Sisätuloavaruudet. 4. lokakuuta 2006 Sisätuloavaruudet 4. lokakuuta 2006 Tässä esityksessä vektoriavaruudet V ja W ovat kompleksisia ja äärellisulotteisia. Käydään ensin lyhyesti läpi määritelmiä ja perustuloksia. Merkitään L(V, W ) :llä

Lisätiedot

Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus

Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus Lause 17 Oletetaan, että A on n n -matriisi. Oletetaan, että λ 1,..., λ m ovat matriisin A eri ominaisarvoja, ja oletetaan, että v 1,..., v m ovat jotkin

Lisätiedot

Algebra 1, harjoitus 9, h = xkx 1 xhx 1. a) Käytetään molemmissa tapauksissa isomorfialausetta. Tarkastellaan kuvauksia

Algebra 1, harjoitus 9, h = xkx 1 xhx 1. a) Käytetään molemmissa tapauksissa isomorfialausetta. Tarkastellaan kuvauksia Algebra 1, harjoitus 9, 11.-12.11.2014. 1. Olkoon G ryhmä ja H G normaali aliryhmä. Tiedetään, että tällöin xhx 1 H kaikilla x G. Osoita, että itse asiassa xhx 1 = H kaikilla x G. Ratkaisu: Yritetään osoittaa,

Lisätiedot

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi A. Lepistö alepisto@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2016 M. Hirvensalo V. Junnila A. Lepistö

Lisätiedot

Laskutoimitusten operaattorinormeista

Laskutoimitusten operaattorinormeista Laskutoimitusten operaattorinormeista Rami Luisto 27. tammikuuta 2012 Tiivistelmä Tässä kirjoitelmassa määrittelemme vektoriavaruuksien väliselle lineaarikuvaukselle normin ja laskemme sen eksplisiittisesti

Lisätiedot

g : R R, g(a) = g i a i. Alkio g(a) R on polynomin arvo pisteessä a. Jos g(a) = 0, niin a on polynomin g(x) nollakohta.

g : R R, g(a) = g i a i. Alkio g(a) R on polynomin arvo pisteessä a. Jos g(a) = 0, niin a on polynomin g(x) nollakohta. ALGEBRA II 27 on homomorfismi. Ensinnäkin G(a + b) a + b G(a)+G(b) (f), G(ab) ab G(a)G(b) G(a) G(b) (f), ja koska kongruenssien vasempien ja oikeiden puolten asteet ovat pienempiä kuin f:n aste, niin homomorfiaehdot

Lisätiedot

Johdatus matemaattiseen päättelyyn

Johdatus matemaattiseen päättelyyn Johdatus matemaattiseen päättelyyn Maarit Järvenpää Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos Syyslukukausi 2015 1 Merkintöjä 2 Todistamisesta 2 3 Joukko-oppia Tässä luvussa tarkastellaan joukko-opin

Lisätiedot

802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET Merkintöjä ja Algebrallisia rakenteita

802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET Merkintöjä ja Algebrallisia rakenteita 802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET Merkintöjä ja Algebrallisia rakenteita Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LUKUTEORIA 1 / 25 Lukujoukkoja N = {0, 1, 2,..., GOOGOL 10,...} = {ei-negatiiviset

Lisätiedot

3 Skalaari ja vektori

3 Skalaari ja vektori 3 Skalaari ja vektori Määritelmä 3.1 Skalaari on suure, jolla on vain suuruus, jota mitataan jossakin mittayksikössä. Skalaaria merkitään reaaliluvulla. Esimerkki 3.2 Paino, pituus, etäisyys, pinta-ala,

Lisätiedot

on Abelin ryhmä kertolaskun suhteen. Tämän joukon alkioiden lukumäärää merkitään

on Abelin ryhmä kertolaskun suhteen. Tämän joukon alkioiden lukumäärää merkitään 5. Primitiivinen alkio 5.1. Täydennystä lukuteoriaan. Olkoon n Z, n 2. Palautettakoon mieleen, että kokonaislukujen jäännösluokkarenkaan kääntyvien alkioiden muodostama osajoukko Z n := {x Z n x on kääntyvä}

Lisätiedot

Jarkko Peltomäki. Aliryhmän sentralisaattori ja normalisaattori

Jarkko Peltomäki. Aliryhmän sentralisaattori ja normalisaattori Jarkko Peltomäki Aliryhmän sentralisaattori ja normalisaattori Matematiikan aine Turun yliopisto Syyskuu 2009 Sisältö 1 Johdanto 2 2 Määritelmiä ja perusominaisuuksia 3 2.1 Aliryhmän sentralisaattori ja

Lisätiedot

ja jäännösluokkien joukkoa

ja jäännösluokkien joukkoa 3. Polynomien jäännösluokkarenkaat Olkoon F kunta, ja olkoon m F[x]. Polynomeille f, g F [x] määritellään kongruenssi(-relaatio) asettamalla g f mod m : m g f g = f + m h jollekin h F [x]. Kongruenssi

Lisätiedot

Vektorien virittämä aliavaruus

Vektorien virittämä aliavaruus Vektorien virittämä aliavaruus Esimerkki 13 Mikä ehto vektorin w = (w 1, w 2, w 3 ) komponenttien on toteutettava, jotta w kuuluu vektoreiden v 1 = (3, 2, 1), v 2 = (2, 2, 6) ja v 3 = (3, 4, 5) virittämään

Lisätiedot

1 Tensoriavaruuksista..

1 Tensoriavaruuksista.. 1 Tensoriavaruuksista.. Käydään läpi kirjan (1) sivut 126-133. 19.02.2007 Palautetaaieleen viime kerran tärkeä määritelmä: (kirja, Määr. 5.12). Määritelmä 1.1 Olkoon T vektoriavaruus ja Φ : V 1 V 2 V m

Lisätiedot

7. Modulit 7.1. Modulit ja lineaarikuvaukset.

7. Modulit 7.1. Modulit ja lineaarikuvaukset. 7. Modulit Vektoriavaruudet ovat vaihdannaisia ryhmiä, joissa on määritelty jonkin kunnan skalaaritoiminta. Hyväksymällä kerroinrakenteeksi rengas kunnan sijaan rakenne nimeltä moduli. Modulin käsite on

Lisätiedot

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/210

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/210 Matikkapaja keskiviikkoisin klo 14-16 Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/210 Lineaarialgebra (muut ko) p. 2/210 Operaatiot Vektoreille u = (u 1,u 2 ) ja v = (v 1,v 2 ) Yhteenlasku: u+v = (u 1 +v 1,u 2 +v 2

Lisätiedot

x = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 );

x = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 ); LINEAARIALGEBRA Ratkaisuluonnoksia, Syksy 2016 1. Olkoon n Z +. Osoita, että (R n, +, ) on lineaariavaruus, kun vektoreiden x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) identtisyys, yhteenlasku ja reaaliluvulla

Lisätiedot

Lineaarialgebra II P

Lineaarialgebra II P Lineaarialgebra II 89P Sisältö Vektoriavaruus Sisätuloavaruus 8 3 Lineaarikuvaus 5 4 Ominaisarvo 5 Luku Vektoriavaruus Määritelmä.. Epätyhjä joukko V on vektoriavaruus, jos seuraavat ehdot ovat voimassa:.

Lisätiedot

Johdanto 2. 2 Osamääräkunnan muodostaminen 7. 3 Osamääräkunnan isomorfismit 16. Lähdeluettelo 20

Johdanto 2. 2 Osamääräkunnan muodostaminen 7. 3 Osamääräkunnan isomorfismit 16. Lähdeluettelo 20 Osamääräkunta LuK-tutkielma Lauri Aalto Opiskelijanumero: 2379263 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Kevät 2016 Sisältö Johdanto 2 1 Käsitteitä ja merkintöjä 3 2 Osamääräkunnan muodostaminen

Lisätiedot

Ennakkotehtävän ratkaisu

Ennakkotehtävän ratkaisu Ennakkotehtävän ratkaisu Ratkaisu [ ] [ ] 1 3 4 3 A = ja B =. 1 4 1 1 [ ] [ ] 4 3 12 12 1 0 a) BA = =. 1 + 1 3 + 4 0 1 [ ] [ ] [ ] 1 0 x1 x1 b) (BA)x = =. 0 1 x 2 x [ ] [ ] [ 2 ] [ ] 4 3 1 4 9 5 c) Bb

Lisätiedot

Käänteismatriisi 1 / 14

Käänteismatriisi 1 / 14 1 / 14 Jokaisella nollasta eroavalla reaaliluvulla on käänteisluku, jolla kerrottaessa tuloksena on 1. Seuraavaksi tarkastellaan vastaavaa ominaisuutta matriiseille ja määritellään käänteismatriisi. Jokaisella

Lisätiedot

MAT Algebra 1(s)

MAT Algebra 1(s) 8. maaliskuuta 2012 Esipuhe Tämä luentokalvot sisältävät kurssin keskeiset asiat. Kalvoja täydennetään luennolla esimerkein ja todistuksin. Materiaali perustuu Jyväskylän, Helsingin ja Turun yliopistojen

Lisätiedot

Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 9 (6 sivua) OT

Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 9 (6 sivua) OT Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 9 (6 sivua) 28.3.-1.4.2011 OT 1. a) Osoita, että rengas R = {[0] 10, [2] 10, [4] 10, [6] 10, [8] 10 } on kokonaisalue. Mikä

Lisätiedot

Kanta ja Kannan-vaihto

Kanta ja Kannan-vaihto ja Kannan-vaihto 1 Olkoon L vektoriavaruus. Äärellinen joukko L:n vektoreita V = { v 1, v 2,..., v n } on kanta, jos (1) Jokainen L:n vektori voidaan lausua v-vektoreiden lineaarikombinaationa. (Ts. Span(V

Lisätiedot

a 2 ba = a a + ( b) a = (a + ( b))a = (a b)a, joten yhtälö pätee mielivaltaiselle renkaalle.

a 2 ba = a a + ( b) a = (a + ( b))a = (a b)a, joten yhtälö pätee mielivaltaiselle renkaalle. Harjoitus 10 (7 sivua) Ratkaisuehdotuksia/Martina Aaltonen Tehtävä 1. Mitkä seuraavista yhtälöistä pätevät mielivaltaisen renkaan alkioille a ja b? a) a 2 ba = (a b)a b) (a + b + 1)(a b) = a 2 b 2 + a

Lisätiedot

7 Vapaus. 7.1 Vapauden määritelmä

7 Vapaus. 7.1 Vapauden määritelmä 7 Vapaus Kuten edellisen luvun lopussa mainittiin, seuraavaksi pyritään ratkaisemaan, onko annetussa aliavaruuden virittäjäjoukossa tarpeettomia vektoreita Jos tällaisia ei ole, virittäjäjoukkoa kutsutaan

Lisätiedot

Yleiset lineaarimuunnokset

Yleiset lineaarimuunnokset TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma Kari Tuominen Yleiset lineaarimuunnokset Matematiikan ja tilastotieteen laitos Matematiikka Toukokuu 29 Tampereen yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos

Lisätiedot

(xa) = (x) (a) = (x)0 = 0

(xa) = (x) (a) = (x)0 = 0 11. Ideaalit ja tekijärenkaat Rengashomomorfismi : R! R 0 on erityisesti ryhmähomomorfismi :(R, +)! (R 0, +) additiivisten ryhmien välillä. Rengashomomorfismin ydin määritellään tämän ryhmähomomorfismin

Lisätiedot