1. Summa ja tulo Määritelmä. Olkoon M moduli ja A perhe modulin M osajoukkoja. Tällöin summa. supt((xa
|
|
- Heidi Lahtinen
- 4 vuotta sitten
- Katselukertoja:
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 ) }.
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.
LisätiedotBijektio. 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
LisätiedotKantavektorien 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
LisätiedotKuvaus. 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
Lisätiedot1. 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
LisätiedotOsoita, 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,
Lisätiedot802320A 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
LisätiedotMääritelmä 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:
Lisätiedot802320A 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
Lisätiedot1 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
LisätiedotLineaarialgebra 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
LisätiedotLineaarialgebra 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.
LisätiedotEsko 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,
LisätiedotLineaarialgebra 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.
LisätiedotVapaus. 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 +
Lisätiedot9. 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
Lisätiedot6. 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,
LisätiedotLineaariavaruudet. 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
LisätiedotLineaarialgebra 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.
Lisätiedot1 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
Lisätiedot4. 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
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
LisätiedotMS-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
LisätiedotInsinöörimatematiikka 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
LisätiedotVapaus. 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 +
LisätiedotLineaarikuvauksen 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:
LisätiedotJohdatus lineaarialgebraan
Johdatus lineaarialgebraan Osa II Lotta Oinonen, Johanna Rämö 28. lokakuuta 2014 Helsingin yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Sisältö 15 Vektoriavaruus....................................
LisätiedotKanta 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
LisätiedotHarjoitusten 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
Lisätiedotrenkaissa. 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
Lisätiedotkaikille 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,
LisätiedotKertausta: 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:
LisätiedotLineaarikuvausten. 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
LisätiedotMS-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
LisätiedotLiittomatriisi. 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
LisätiedotVapaus. 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 +
LisätiedotEnsi 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
Lisätiedotsitä 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
LisätiedotAvaruuden 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
Lisätiedot802320A 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
LisätiedotOrtogonaaliprojektio 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
Lisätiedot6 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.
Lisätiedot1 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
Lisätiedot2.5. 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
LisätiedotInsinöörimatematiikka 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
Lisätiedotominaisvektorit. 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)
LisätiedotLineaarikombinaatio, 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
Lisätiedot802320A 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
Lisätiedot802320A 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
LisätiedotDemorastitiedot 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
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.
LisätiedotAlkeismuunnokset 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
LisätiedotEsko 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
LisätiedotLineaarialgebra 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
LisätiedotLineaarialgebra 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
Lisätiedot3.1 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
LisätiedotMAT-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
LisätiedotInsinöörimatematiikka 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
Lisätiedot802320A 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
LisätiedotInsinöörimatematiikka 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
LisätiedotTensorialgebroista. 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
LisätiedotKuvauksista 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
Lisätiedotjonka 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
LisätiedotLineaarista projektiivista geometriaa
TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma Iiris Repo Lineaarista projektiivista geometriaa Informaatiotieteiden yksikkö Matematiikka Marraskuu 2012 Tampereen yliopisto Informaatiotieteiden yksikkö REPO,
LisätiedotMääritelmä 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
LisätiedotMS-C1340 Lineaarialgebra ja
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Vektoriavaruudet Riikka Kangaslampi kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Idea Lineaarisen systeemin ratkaiseminen Olkoon
LisätiedotLineaarialgebra 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
LisätiedotKannan 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
LisätiedotOrtogonaalisen 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,
LisätiedotHY / 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
Lisätiedotx = 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
LisätiedotMS-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
LisätiedotSisätuloavaruudet. 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
LisätiedotOminaisvektoreiden 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
LisätiedotAlgebra 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,
LisätiedotInsinöörimatematiikka 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
LisätiedotLaskutoimitusten operaattorinormeista
Laskutoimitusten operaattorinormeista Rami Luisto 27. tammikuuta 2012 Tiivistelmä Tässä kirjoitelmassa määrittelemme vektoriavaruuksien väliselle lineaarikuvaukselle normin ja laskemme sen eksplisiittisesti
Lisätiedotg : 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
LisätiedotJohdatus 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
Lisätiedot802328A 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
Lisätiedot3 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,
Lisätiedoton 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}
LisätiedotJarkko 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
Lisätiedotja 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
LisätiedotVektorien 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
Lisätiedot1 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
Lisätiedot7. 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
LisätiedotMatikkapaja 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
Lisätiedotx = 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
LisätiedotLineaarialgebra 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:.
LisätiedotJohdanto 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
LisätiedotEnnakkotehtävän 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
LisätiedotKäänteismatriisi 1 / 14
1 / 14 Jokaisella nollasta eroavalla reaaliluvulla on käänteisluku, jolla kerrottaessa tuloksena on 1. Seuraavaksi tarkastellaan vastaavaa ominaisuutta matriiseille ja määritellään käänteismatriisi. Jokaisella
LisätiedotMAT 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
LisätiedotAlgebra 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
LisätiedotKanta 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
Lisätiedota 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
Lisätiedot7 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
LisätiedotYleiset 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
11. Ideaalit ja tekijärenkaat Rengashomomorfismi : R! R 0 on erityisesti ryhmähomomorfismi :(R, +)! (R 0, +) additiivisten ryhmien välillä. Rengashomomorfismin ydin määritellään tämän ryhmähomomorfismin
Lisätiedot