Archive for the ‘Algebra Lineare’ Category

[¯|¯] Omomorfismi ed endomorfismi non singolari. Il caso delle rotazioni nello spazio euclideo

venerdì, Dicembre 16th, 2016

endomorfismi,omomorfismi,singolari, rotazioni,matrice di rotazione


Siano E ed F due spazi vettoriali sullo stesso campo K.
Definzione
L'omomorfismo A è non singolare se kerA={0E}, essendo 0E il vettore nullo di E.

In altri termini, A è non singolare se
endomorfismi,omomorfismi,singolari, rotazioni,matrice di rotazione

dove 0F il vettore nullo di F. Per un noto teorema un omomorfismo suriettivo è un isomorfismo se e solo se è iniettivo, e ciò a sua volta implica kerA={0E}, i.e. la non singolarità di A. Ne concludiamo che la non singolarità è una condizione necessaria (ma non sufficiente) affinché E ed F siano isomorfi.


Esercizio
Sia R(Oxyz) un riferimento cartesiano ortogonale dello spazio euclideo R³. La rotazione di un qualunque vettore &csi;=(x,y,z)di R³ attorno all'asse z, è il risultato dell'applicazione di un endomorfismo Rz:

endomorfismi,omomorfismi,singolari, rotazioni,matrice di rotazione

essendo θ l'angolo di rotazione, contato positivamente se la rotazione vista da un osservatore disposto lungo la direzione positiva dell'asse z, è antioraria.
Mostrare che tale endomorfismo è non singolare.


Soluzione
L'immagine di Rz è:

endomorfismi,omomorfismi,singolari, rotazioni,matrice di rotazione

dove {ei} è la base canonica di R³:
endomorfismi,omomorfismi,singolari, rotazioni,matrice di rotazione

Quindi
endomorfismi,omomorfismi,singolari, rotazioni,matrice di rotazione

Da ciò segue che la matrice rappresentativa di Rz nella base canonica si scrive:
endomorfismi,omomorfismi,singolari, rotazioni,matrice di rotazione

(altro…)




[¯|¯] Endomorfismo che opera su matrici in ambiente Mathematica

giovedì, Dicembre 15th, 2016

endomorfismi,applicazioni lineari,kernel,immagine,rango,mathematica


Vediamo come risolvere l'esercizio precedente con Mathematica. Tale software ben si presta alla risoluzione di simili esercizi, giacchè interpreta vettori, matrici e oggetti più complicati (tensori) come delle liste "di liste". Innanzitutto definiamo la matrice M:

endomorfismi,applicazioni lineari,kernel,immagine,rango,mathematica
Scriviamo la più generale matrice X
endomorfismi,applicazioni lineari,kernel,immagine,rango,mathematica
L'endomorfismo assegnato si scrive:

endomorfismi,applicazioni lineari,kernel,immagine,rango,mathematica
(altro…)