-
Thông tin
-
Quiz
Chương 6: Ánh xạ tuyến tính - Đại số tuyến tính | Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
Chương 6: Ánh xạ tuyến tính - Đại số tuyến tính | Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội được sưu tầm và soạn thảo dưới dạng file PDF để gửi tới các bạn sinh viên cùng tham khảo, ôn tập đầy đủ kiến thức, chuẩn bị cho các buổi học thật tốt. Mời bạn đọc đón xem!
Đại số (MAT1093) 33 tài liệu
Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội 537 tài liệu
Chương 6: Ánh xạ tuyến tính - Đại số tuyến tính | Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
Chương 6: Ánh xạ tuyến tính - Đại số tuyến tính | Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội được sưu tầm và soạn thảo dưới dạng file PDF để gửi tới các bạn sinh viên cùng tham khảo, ôn tập đầy đủ kiến thức, chuẩn bị cho các buổi học thật tốt. Mời bạn đọc đón xem!
Môn: Đại số (MAT1093) 33 tài liệu
Trường: Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội 537 tài liệu
Thông tin:
Tác giả:








































Tài liệu khác của Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
Preview text:
Đại số Tuyến tính Giảng viên: Đào Như Mai 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 1
Chương 6: Ánh xạ tuyến tính Định nghĩa, ví dụ
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính
Ma trận của ánh xạ tuyến tính
Ma trận chuyển cơ sở, đồng dạng 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 2 Định nghĩa
Ánh xạ tuyến tính. Cho tập và là các không gian véc tơ
trên trường , ánh xạ tuyến tính : → giữa 2 không
gian véc tơ và là một ánh xạ thỏa mãn:
+ = + , ∀, ∈ .
= , ∀ ∈ , ∈ . 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 3 Định nghĩa
Ví dụ. Chứng tỏ ánh xạ : → xác định như sau:
, , = ( + 2 − 3, 2 + )
là ánh xạ tuyến tính (axtt).
∀ = , , ;∀ = , , ∈ ; ∈ , ta có:
+ = + , + , + =
= + + 2 + 2 − 3 − 3, 2 + 2 + +
= + 2 − 3,2 + + ( + 2 − 3,2 + ) = + ().
= ,, = ,, =
= + 2 − 3, 2 + =
= + 2 − 3, 2 + = (). Vậy là axtt. 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 4 Định nghĩa
Chú ý. Cho : → là axtt.
Xét = {, , … , } là tập sinh của .
Giả sử biết: , , … , (). Khi đó:
∀ ∈ ↔ = + + ⋯+ Suy ra:
= + + ⋯ + =
= + + ⋯ + =
= + + ⋯ +
Ánh xạ tuyến tính được hoàn toàn xác định nếu biết được
ảnh của một tập sinh của 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 5 Định nghĩa
Ví dụ. Cho : → là axtt, biết:
1,1,0 = 2, −1 , 1,1,1 = 1,2 , 1,0,1 = −1,1 . a. Tìm (3,1,5). b. Tìm ().
a. Ta có: 3,1,5 = 1,1,0 + 1,1,1 + 1,0,1 . + + = 3
↔ + = 1 ↔ = −2, = 3, = 2 . + = 5 Do đó:
3,1,5 = 1,1,0 + 1,1,1 + 1,0,1 =
= 1,1,0 + 1,1,1 + 1,0,1 =
= −2 2, −1 + 3 1,2 + 2 −1,1 = (−3,10) 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 6 Định nghĩa Ví dụ (tiếp)
b. Ta có: = , , = 1,1,0 + 1,1,1 + (1,0,1). + + = = −
↔ + = ↔ = − + + . + = = − Do đó:
= (, , ) = 1,1,0 + 1,1,1 + 1,0,1 =
= 1,1,0 + 1,1,1 + 1,0,1 =
= − 2, −1 + − + + 1,2 +
+( − ) −1,1 = (2 − , −2 + + 3)
Vậy = (2 − , −2 + + 3). 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 7 Định nghĩa
Ánh xạ nào sau đây là ánh xạ tuyến tính?
1. : → ; , = 2 + 3,
2. : → ; , = + 2,0
3. : → ; , = 2 − , + 1
4. : → ; , = 1, − 5. :
→ ; , = + ,
6. : → ; , = , 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 8
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính
Nhân của ánh xạ tuyến tính
Cho axtt: : → , nhân của axtt là tập hợp tất cả các véc tơ
∈ sao cho = .
= ∈ : = . V W Kerf 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 9
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính
Ảnh của ánh xạ tuyến tính
Cho axtt: : → , ảnh của axtt là tập hợp tất cả các véc tơ
∈ sao cho tồn tại ∈ để = .
= ∈ : ∃ ∈ , = . V W Imf 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 10
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính
Tính chất Cho axtt: : → = .
− = − , ∀ ∈ .
− = − , ∀, ∈ .
Định lý Cho axtt: : →
1. Nhân của axtt là không gian con của .
2. Ảnh của axtt là không gian con của .
3. dim = dim + dim .
Định nghĩa. Cho axtt: : → , khi đó dim() được gọi
là hạng của axtt , ký hiệu: (). 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 11
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính Tính chất
Mệnh đề. Cho axtt: : → , ảnh của axtt là không gian
con được sinh ra bởi ảnh của một tập sinh của .
Chứng minh: Giả sử tập sinh của là = {, , … , }.
∀ ∈ ↔ ∃ ∈ : = .
Mặt khác: = + + ⋯ + , do đó:
= = + + ⋯+ =
= + + ⋯ + ()
→ = { , , … , } sinh ra .
Hay = , , … , . 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 12
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính
Chú ý. Các bước tìm ảnh của ánh xạ tuyến tính Cho axtt: : →
1. Chọn một cơ sở của là = {, , … , }.
2. Xác định , , … , .
3. = , , … , .
Còn có các cách giải khác.
Tùy theo bài toán mà ta chọn cơ sở (ở bước 1) phù hợp, để
việc tìm ảnh của cơ sở đó thuận tiện. 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 13
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính
Ví dụ. Cho axtt: : → , biết:
, , = + − , 2 + 3 − , 3 + 5 − .
Tìm cơ sở, số chiều của Giải
∀ = , , ∈ ↔ = .
↔ + − , 2 + 3 − , 3 + 5 − = (0,0,0). + − = 0
↔ 2 + 3 − = 0 ↔ = 2, = −, tùy ý.
3 + 5 − = 0
→ = 2, −, = (2, −1,1). Do đó: = {(2, −1,1)} là tập
sinh và cơ sở của → dim = 1. 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 14
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính
Ví dụ. Cho axtt: : → , biết:
, , = + − , 2 + 3 − , 3 + 5 − .
Tìm cơ sở, số chiều của Im Giải
Chọn cơ sở chính tắc của : = 1,0,0 , 0,1,0 , 0,0,1 . Do đó:
= 1,0,0 , 0,1,0 , 0,0,1 =
= 1,2,3 , 1,3,5 , −1, −1, −1
Lập ma trận , dùng phép bđsc hàng đưa ma trận về dạng bậc
thang → dim = 2, cơ sở = { 1,1,1 , 0,1,2 }. 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 15
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính
Ví dụ. Cho axtt: : → , biết:
1,1,1 = 1,2,1 ; 1,1,2 = 2,1, −1 ; 1,2,1 = 5,4, −1
Tìm cơ sở, số chiều của .
Cách 1: Hệ cơ sở của : = { 1,1,1 , 1,1,2 , 1,2,1 }.
∀ = , , ∈ , ta có:
= , , = 1,1,1 + 1,1,2 + (1,2,1). + + =
= 3 − −
↔ + + 2 = ↔ = − . + 2 + = = − 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 16
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính Ví dụ (tiếp)
= 3 − − 1,2,1 + − (2,1, −1) +( − )(5,4,1)
→ = −4 + 4 + , + 2 − ,5 − 2 − 2 .
∀ = , , ∈ ↔ = .
−4 + 4 + = 0
↔ + 2 − = 0 ↔ = 2, = 4, tùy ý.
5 − 2 − 2 = 0
→ = 2, ,4 = (2,1,4). Do đó: = {(2,1,4)} là tập
sinh và cơ sở của → dim = 1. 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 17
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính Ví dụ (tiếp). Cách 2
Chọn cơ sở của : = 1,1,1 , 1,1,2 , 1,2,1 .
∀ ∈ ↔ = .
Giả sử []= [, , ], khi đó:
= 1,1,1 + 1,1,2 + 1,2,1 .
Do đó: = 1,1,1 + 1,1,2 + 1,2,1 .
↔ = ( + 2 + 5, 2 + + 4, − − ).
Từ = ↔ = −, = −2, tùy ý.
Do đó []= [−, −2, ].
Nên = − 1,1,1 − 2 1,1,2 + 1,2,1 = −(2,1,4).
Cơ sở của là = {(2,1,4)}, dim() = 1. 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 18
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính
Ví dụ. Cho axtt: : → , biết:
1,1,1 = 1,2,1 ; 1,1,2 = 2,1, −1 ; 1,2,1 = 5,4, −1
Tìm cơ sở, số chiều của . Giải:
Hệ cơ sở của : = { 1,1,1 , 1,1,2 , 1,2,1 }.
Do đó: = 1,1,1 , 1,1,2 , 1,2,1 =
= 1,2,1 , 2,1, −1 , 5,4, −1 .
Lập ma trận , dùng phép bđsc hàng đưa về dạng bậc thang.
dim() = 2, cơ sở = { 1,2,1 , 0,1,1 }. 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 19
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính
Ví dụ Tìm một ánh xạ tuyến tính : → , biết:
Im =< = 1,1,1 , = 1,2,1 >,
Ker =< = 1,1,1,0 , = 2,1,0,1 >
Chọn cơ sở của : = { 1,1,1,0 , 2,1,0,1 , 0,0,1,1 , 0,0,0,1 }.
1,1,1,0 + 2,1,0,1 + 0,0,1,1 + 0,0,0,1 = , , , 1 e (1,1,1,0) 2 e (2,1,0,1) ( 0,0,0) 3 e (0,0,1,1) f (1,1,1) 1 4 e (0,0,0,1) f (1, 2,1) 2 f (
f (e ) (1,1,1), f (e ) (1, 2,1) 1 e ) f ( 2 e ) 0 3 4 f (x)
Chú ý: lời giải không duy nhất! 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 20
Nhân, ảnh của ánh xạ tuyến tính Ví dụ (tiếp)
Chọn cơ sở của : = { 1,1,1,0 , 2,1,0,1 , 0,0,1,1 , 0,0,0,1 }.
1,1,1,0 = 2,1,0,1 = 0, 0,0,1,1 = 1,1,1 , 0,0,0,1 = (1,2,1)
∀ = , , , ∈
1,1,1,0 + 2,1,0,1 + 0,0,1,1 + 0,0,0,1 = , , , + 2 = = 2 − + = = − + c = →
c = − 2 + + + =
= −2 + 3 − +
= 0,0,0 + 0,0,0 + 1,1,1 + 1,2,1
= (− + + ,−3 + 4 − + 2, − + + )
Nếu chọn = { 1,1,1,0 , 2,1,0,1 , 0,0,1,0 , 0,0,0,1 }.
= (− + + , − + + 2, − + + ) 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 21
Ma trận của ánh xạ tuyến tính
Ma trận của ánh xạ tuyến tính Cho axtt : →
= {, , … , } là cơ sở của .
= {, , … , } là cơ sở của .
Ma trận cấp mxn với cột thứ là tọa độ của véc tơ () trên hệ
cơ sở được gọi là ma trận của axtt trên cặp cơ sở , .
= [()] [()] … [()] . 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 22
Ma trận của ánh xạ tuyến tính
Ví dụ Cho axtt : → , biết:
= ( + 2 − 3,2 + )
Tìm ma trận của axtt trên cặp cơ sở:
= 1,1,1 , 1,0,1 , 1,1,0 ; = { 1,1 , 1,2 }
1,1,1 = 0,3 → 1,1,1 = −3,3
1,0,1 = −2,3 → 1,0,1 = −7,5
1,1,0 = 3,2 → 1,1,0 = 4, −1
Vậy ma trận của axtt là: = −3 −7 4 3 5 −1 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 23
Ma trận của ánh xạ tuyến tính
Định lý. 1. Cho axtt : → , giả sử:
= {, , … , } là cơ sở của , = {, , … , } là cơ sở của , khi
đó tồn tại duy nhất một ma trận của axtt f là sao cho: () = .
2. Cho ma trận = ()
, khi đó tồn tại duy nhất
trên trường số
một axtt : → sao cho: () = .
Chú ý 1. Mỗi axtt tương ứng duy nhất một ma trận và ngược lại.
2. Ta coi axtt là ma trận, thông thường không phân biệt 2 khái niệm này.
Định lý. Cho axtt : → , khi đó () bằng hạng của ma trận của
đối với cặp cơ sở bất kỳ nào đó. 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 24
Ma trận của ánh xạ tuyến tính
Ví dụ. Cho axtt : → , biết ma trận của trên cặp cơ sở
B1. = 1,1,1 , 1,0,1 , 1,1,0 ; = { 1,1 , 2,1 } là: = 2 1 −3 0 3 4 . Tìm (3,1,5).
Tìm tọa độ của (3,1,5) trong cơ sở : (3,1,5) = 3,2, −2 .
B2: Sử dụng công thức: () = 3 (3,1,5) = 2 1 −3 0 3 4 2 = 14 −2 −2 .
B3: Đổi tọa độ của ảnh cần tìm:
3,1,5 = 14. 1,1 − 2. 2,1 = 10,12 . 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 25
Ma trận của ánh xạ tuyến tính
Ví dụ. Cho axtt : → , biết ma trận của trên cặp cơ sở
= 1,1,1 , 1,0,1 , 1,1,0 ; = { 1,1 , 2,1 } là: = 2 1 −3 0 3 4 . Tìm ().
Giải. ∀ = , , = 1,1,1 + 1,0,1 + 1,1,0 .
= − + + − + + ↔ = − ↔ = − . = − −
Theo công thức ta có: () = . − + + ↔ () = 2 1 −3 0 3 4 −
= −4 + + 5 . 7 − 3 − 4 −
↔ = −4 + + 5 . 1,1 + 7 − 3 − 4 . 2,1 .
↔ = 10 − 5 − 3, 3 − 2 + . 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 26
Ma trận của ánh xạ tuyến tính
Ví dụ. Cho axtt : → , biết ma trận của trên cơ sở
= 1,1,1 , 1,0,1 , 1,1,0 là: 1 1 −1 = 2 3 3 1 2 4 1. Tìm (2,3, −1)
2. Tìm cơ sở, số chiều của .
Cách 1: tìm có thể tìm thông qua ().
∈ ↔ = . ↔ () = 0,0,0 ↔ = 0,0,0 . Giả sử
= , , , khi đó: 1 1 −1 0 6
↔ 2 3 3 = 0 ↔ = −5 1 2 4 0
→ = + + = 6 1,1,1 − 5 1,0,1 + 1,1,0 = (2,7,1).
Vậy = {(2,7,1)} là tập sinh, cơ sở của . → dim = 1. 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 27
Ma trận chuyển cơ sở, đồng dạng
Nhắc lại. Ma trận chuyển cơ sở
Xét hai cơ sở của kgvt : =
, , … , ; = {, , … , }
∀ ∈ : = + .+ ⋯ + . (1) =
+ + ⋯ + . (2) Mặt khác:
= + + ⋯ + .
= + + ⋯+ . .......
= + + ⋯ + . 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 28
Ma trận chuyển cơ sở, đồng dạng Lập ma trận a a ... a 11 12 1n a a ... a 21 22 2n P ... ... ... ... a a ... a n1 n 2 nn
được gọi là ma trận chuyển cơ sở từ cơ sở sang cơ sở . Hơn nữa ta có:
= + + ⋯+ +
+ + + ⋯ + + ⋯+
+( + + ⋯ + ) 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 29
Ma trận chuyển cơ sở, đồng dạng
So sánh đẳng thức này với (1), và viết lại dưới dạng ma trận ta có: ' x a a ... a x 1 11 12 1n 1 ' x a a ... a x 2 21 22 2n 2 ... ... ... ... ... ... ' x a a ... a x n n1 n 2 nn n
Hay: []= . [] .
Chú ý: cấu trúc ma trận : chuyển cơ sở từ → : =
… 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 30
Ma trận chuyển cơ sở, đồng dạng
Ví dụ. Trong cho cặp cơ sở:
= 1,1,1 , 1,0,1 , 1,1,0 , = 1,1,2 , 1,2,1 , 1,1,1 .
Tìm ma trận chuyển cơ sở từ → .
Giải Tìm tọa độ của = (1,1,2) trên cơ sở : []= [2,0, −1] Tương tự:
= (1,2,1): []= [2, −1,0].
= 1,1,1 : []= [1,0,0] 2 2 1
Do đó ma trận chuyển cơ sở từ → : = 0 −1 0 −1 0 0 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 31
Ma trận chuyển cơ sở, đồng dạng Định lý
Cho axtt : → , trên cho 2 cơ sở: =
, , … , , = {, , … , }
Gọi là ma trận chuyển cơ sở từ → .
là ma trận của axtt trên cơ sở . là ma trận của axtt
trên cơ sở . Khi đó: = . E A E P P E’ P-1AP E’ 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 32
Ma trận chuyển cơ sở, đồng dạng
Ví dụ. Cho axtt : → , biết ma trận của axtt trên cơ sở
= { 1,2,1 , 1,1,2 , 1,1,1 } là: 1 0 1 = 2 1 4 .
Tìm ma trận của trên cơ sở chính tắc. 1 1 3
Cơ sở chính tắc: = { 1,0,0 , 0,1,0 , 0,0,1 }.
Gọi ma trận chuyển cơ sở từ → là . là ma trận của axtt
trên cơ sở chính tắc . Khi đó: = . −1 1 0 1 1 1 18 −4 −6 = −1 0
1 ; = 2 1 1 → = 20 −4 −7 . 3 −1 −1 1 2 1 27 −6 −9 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 33
Ma trận chuyển cơ sở, đồng dạng
Định nghĩa. Ma trận đồng dạng
Cho 2 ma trận vuông , cấp nxn trên cùng trường .
và được gọi là đồng dạng nếu tồn tại một ma trận khả
nghịch sao cho: = .
Cho axtt : → , giả sử:
là ma trận của axtt trên cơ sở . là ma trận của axtt
trên cơ sở . Khi đó và là hai ma trận đồng dạng.
(tồn tại ma trận P khả nghịch, P là ma trận chuyển cơ sở từ → ). 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 34 Ví dụ - Tổng quan
Bài 1. Cho : → , là ánh xạ tuyến tính. Với
= , , = + + , + + , + + 1. Tính f(2,1,5)
2. Tìm ma trận của ánh xạ tuyến tính f trên cơ sở
E ={(1,1,1); (1,1,2); (1,2,1)}
3. Tính f(2,1,5) sử dụng 2), so sánh với 1). Giải 1. 2,1,5 = 8,0,5 ;
2. 1,1,1 = 3,2,6 ; 1,1,1 = 3,2,6 = 1,3, −1
1,1,2 = 4,1,5 ; 1,1,2 = 4,1,5 = 6,1, −3
1,2,1 = 4,3,10 ; 1,2,1 = 4,3,10 = −1,6, −1 1 6 −1 = 3 1 6 −1 −3 −1 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 35 Ví dụ - Tổng quan Bài 1 (tiếp)
3. 2,1,5 = 0,3, −1 ; 2,1,5 = = 19, −3, −8
2,1,5 = 19 1,1,1 − 3 1,1,2 − 8 1,2,1 = (8,0,5)
Biểu diễn tọa độ các vec tơ qua cơ sở E, giải hệ ptr với các vế phải khác nhau
() 1 1 1 2 3 4 4 1 1 2 1 2 1 3 → 1 2 1 5 6 5 10 1 1 1 2 3 4 4 0 1 6 −1
0 0 1 −1 −1 −3 −1 → 3 3 1 6 0 1 0 3 3 1 6 −1 −1 −3 −1 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 36 Ví dụ - Tổng quan
Bài 2 Cho : → là ánh xạ tuyến tính, biết ma trận của f trên
cơ sở E = {(1,1,1); (1,1,0); (1,0,0)} là: 1 0 1 = 2 1 4 1 1 3 1. Tính f (4,3, 5).
2. Tìm cơ sở và số chiều của Imf.
3. Tìm cơ sở và số chiều của Kerf. 1 0 1 5 6
4,3,5 = 5, −2,1 ; 4,3,5 = 2 1 4 −2 = 12 1 1 3 1 6
4,3,5 = 6 1,1,1 + 12 1,1,0 + 6 1,0,0 = (24,12,6) 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 37 Ví dụ - Tổng quan Bài 2 (tiếp) 1
1,1,1 = 2 1,1,1 = 1 1,1,1 + 2 1,1,0 + 1 1,0,0 = (4,3,1) 1 0
1,1,0 = 1 1,1,0 = 0 1,1,1 + 1 1,1,0 + 1 1,0,0 = (2,1,0) 1 1
1,0,0 = 4 1,1,0 = 1 1,1,1 + 4 1,1,0 + 3 1,0,0 = (8,5,1) 3
= 1,1,1 , 1,1,0 , 1,0,0 = 4,3,1 , 2,1,0 , 8,5,1 .
Lập ma trận , dùng phép bđsc hàng đưa về dạng bậc thang.
dim() = 2, cơ sở = { 2,1,0 , 0,1,1 }. 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 38 Ví dụ - Tổng quan Bài 2(tiếp).
∀ ∈ ↔ = .
Giả sử []= [, , ], khi đó:
= 1,1,1 + 1,1,0 + 1,0,0
= 1,1,1 + 1,1,0 + 1,0,0
= 4,3,1 + 2,1,0 + 8,5,1
↔ = (4 + 2 + 8,3 + + 5, + ).
Từ = ↔ = −, = −2, tùy ý.
Do đó []= [−, −2, ].
Nên = − 1,1,1 − 2 1,1,2 + 1,2,1 = −(2,1,4).
Cơ sở của là = {(2,1,4)}, dim() = 1. 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 39 Ví dụ - Tổng quan
Bài 3. Cho : → là ánh xạ tuyến tính, biết ma trận của f trên
cơ sở = + + , + 2 + , 2 + + là 2 1 3 = 1 2 0 1 1 −1
Tìm ma trận của f trên cơ sở F= + + , + , + 1 −2 2 1 4 −2 = 0 1 0 0 1 0 0 1 −1 0 −1 1 A = = 1 4 −2 2 1 3 1 −2 2 4 4 13 0 1 0 1 2 0 0 1 0 = 1 0 2 0 −1 1 1 1 −1 0 1 −1 0 −2 1 08:49
Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội 40