Prof. Márcio Nascimento. 22 de julho de 2015

Transcrição

1 Núcleo e Imagem Prof. Márcio Nascimento marcio@matematicauva.org Universidade Estadual Vale do Acaraú Centro de Ciências Exatas e Tecnologia Curso de Licenciatura em Matemática Disciplina: Álgebra Linear de julho de / 31

2 Sumário 1 Núcleo e Imagem 2 / 31

3 Sumário 1 Núcleo e Imagem 3 / 31

4 A toda transformação linear T : E F estão associados dois subespaços vetoriais que ajudam a compreender o comportamento de T : 1 Imagem de T : Im(T ), que é um subespaço de F ; 2 Núcleo de T : N(T ) ou ker(t ), que é um subespaço de E. 4 / 31

5 Imagem de uma Transformação Linear A Imagem de uma Transformação Linear T : E F é o subconjunto de F formado por todas as imagens dos elementos de E. Isto é: Im(T ) = {w F ; w = T (v), para algum v E} 5 / 31

6 Im(T ) é subespaço vetorial de F A Imagem Im(T ) de uma Transformação Linear T : E F é sempre subespaço vetorial do espaço vetorial de chegada, isto é, de F. Sejam w 1, w 2 Im(T ). Então w 1 + w 2 Im(T )? Veja que w 1, w 2 Im(T ) implica que w 1 = T (v 1 ) e w 2 = T (v 2 ) para v 1, v 2 E. Daí, w 1 + w 2 = T (v 1 ) + T (v 2 ) = T (v 1 + v 2 ). Como v 1 + v 2 E, segue que w 1 + w 2 Im(T ). Sejam α R e w Im(T ). Então α.w Im(T )? α.w = α.t (v) = T (α.v). Como α.v E, segue que α.w Im(T ). 6 / 31

7 Transformação Sobrejetiva Seja T : E F uma transformação linear. Sempre que Im(T ) = F dizemos que T é sobrejetiva. 7 / 31

8 Teorema Seja X = {u 1, u 2,..., u n } um conjunto de geradores do espaço vetorial E. Então, T : E F é sobrejetiva se, e somente se, {T (u 1 ), T (u 2 ),..., T (u n )} é um conjunto de geradores de F. Prova (= ) Suponha T sobrejetiva. Devemos mostrar que todo elemento de F se escreve como uma combinação linear de T (u 1 ), T (u 2 ),..., T (u n ). Seja w F. Então existe v E tal que T (v) = w. Sendo X um conjunto de geradores de E, podemos escrever: Portanto, v = α 1 u 1 + α 2 u α n u n w = T (v) = T (α 1 u 1 + α 2 u α n u n ) = = α 1 T (u 1 ) + α 2 T (u 2 ) α n T (u n ) 8 / 31

9 Teorema Seja X = {u 1, u 2,..., u n } um conjunto de geradores do espaço vetorial E. Então, T : E F é sobrejetiva se, e somente se, {T (u 1 ), T (u 2 ),..., T (u n )} é um conjunto de geradores de F. Prova ( ) Suponha que {T (u 1 ), T (u 2 ),..., T (u n )} é um conjunto de geradores para F. Mostremos que T é sobrejetiva: Im(T ) = F. Por definição, Im(T ) F. Portanto, resta mostrar que F Im(T ). Tomemos w F e mostremos que w Im(T ). Sendo {T (u 1 ), T (u 2 ),..., T (u n )} um conjunto de geradores para F, temos que w = β 1 T (u 1 ) + β 2 T (u 2 ) β n T (u n ) Sendo T uma transformação linear, podemos escrever: w = T (β 1 u 1 + β 2 u β n u n ) = T (v) para algum v E. Portanto, w Im(T ) e F Im(T ). 9 / 31

10 Núcleo ou Kernel de uma Transformação Linear Seja T : E F uma transformação linear. O núcleo (ou kernel) de T é definido por: N(T ) = {v E ; T (v) = 0 F } N(T ) ou Ker(T) 10 / 31

11 Teorema Seja T : E F uma transformação linear. O núcleo de T é um subespaço vetorial de E. Prova Sejam u, v N(T ). Devemos mostrar que u + v N(T ), isto é, T (u + v) = 0 F. Sejam α R e u N(T ). Devemos mostrar que α.u N(T ), isto é, que T (α.v) = 0 F. 11 / 31

12 Injetividade Uma transformação linear T : E F é injetiva quando elementos diferentes no domínio têm imagens diferentes. Isto é: u v = T (u) T (v) 12 / 31

13 Exemplo Considere T : R 3 R 3 definida por T (x, y, z) = (2y, 3z, x). T é injetiva? 13 / 31

14 Teorema Uma transformação linear T : E F é injetiva se, e somente se, N(T ) = { 0 E }. Prova ( ) Suponha T injetiva e mostremos que N(T ) se resume ao vetor nulo de E. Lembre que T ( 0 E ) = 0 F. Portanto, 0 E N(T ). Se T é injetiva, nenhum outro elemento de E pode ter imagem igual a imagem de 0 E. Logo, o único elemento que tem imagem igual a 0 F é 0 E. Conclusão: N(T ) = { 0 E }. 14 / 31

15 Teorema Uma transformação linear T : E F é injetiva se, e somente se, N(T ) = { 0 E }. Prova ( ) Reciprocamente, suponha N(T ) = { 0 E } e mostremos que T é injetiva. Sejam u, v E com u v. Então u v 0 E Com isso, T (u v) 0 F, isto é, T (u) T (v) 0 E e T (u) T (v). Conclusão: u v = T (u) T (v) e portanto T é injetiva. 15 / 31

16 Exemplo Considere T : R 2 2 R 2 2 definida por T (A) = 2.A T. T é injetiva? 16 / 31

17 Teorema Uma transformação linear T : E F é injetiva se, e somente se, transforma vetores LI em vetores LI. Prova ( ) Suponha T injetiva e seja u 1, u 2,..., u n um conjunto de vetores LI em E. Devemos mostrar que T (u 1 ), T (u 2 ),..., T (u n ) são LI em F. Tomemos a seguinte combinação linear em F : β 1 T (u 1 ) + β 2 T (u 2 ) +...β n T (u n ) = 0 F Então T (β 1 u 1 + β 2 u β n u n ) = T ( 0 E ) Pela injetividade de T, a única opção é: β 1 u 1 + β 2 u β n u n = 0 E Sendo u 1, u 2,..., u n LI, a única solução é β 1 = β 2 =... = β n = 0 17 / 31

18 Teorema Uma transformação linear T : E F é injetiva se, e somente se, transforma vetores LI em vetores LI. Prova ( ) Reciprocamente, suponha que T transforma vetores LI em vetores LI. Mostremos que T é injetiva. Procuremos N(T ). Seja v E tal que T (v) = 0 F. Se {e 1, e 2,..., e m } é uma base de E, então v = α 1 e 1 + α 2 e α m e m Portanto, 0 F = T (v) = α 1 T (e 1 ) + α 2 T (e 2 ) α m T (e m ) Sendo T (e 1 ), T (e 2 ),..., T (e m ) LI em F, segue que a equação acima tem como única solução α 1 = α 2 =... = α m = 0. Portanto, v = 0 E. 18 / 31

19 Exemplo É possível que exista uma Transformação Linear injetiva T : P 5 R 5? 19 / 31

20 Observação Do Teorema anterior, podemos concluir que se T : E F é injetiva, então dim F dim E Prova Suponha T : E F injetiva. Então T transforma vetores LI em vetores LI. Seja n = dim E e considere B = {v 1, v 2,..., v n } uma base para E. Do Teorema, T (B) é um conjunto LI. Portanto, dim F não pode ser menor do que n pois, como sabemos, qualquer quantidade de vetores maior do que a dimensão do espaço, sempre será LD. Conclusão: dim F dim E. 20 / 31

21 Teorema da Dimensão Seja T : E F uma transformação linear. Então: dim E = dim N(T ) + dim Im(T ) Prova Como sabemos, N(T ) é um subespaço de E. Seja v 1, v 2,..., v k uma base para N(T ). Sendo v 1, v 2,..., v k LI, este conjunto pode ser completado de modo a obtermos uma base para o espaço vetorial E. Digamos, v 1, v 2,..., v k, w 1, w 2,..., w r Objetivo: mostrar que T (w 1 ), T (w 2 ),..., T (w r ) é uma base para Im(T ); daí, dim Im(T ) = r. 21 / 31

22 Teorema da Dimensão Seja T : E F uma transformação linear. Então: dim E = dim N(T ) + dim Im(T ) Prova Seja w Im(T ). Então existe v E tal que w = T (v). Além disso, podemos escrever: v = α 1 v 1 + α 2 v α k v k + β 1 w 1 + β 2 w β r w r Daí, T (v) = α 1 T (v 1 ) + α 2 T (v 2 ) α k T (v k )+ +β 1 T (w 1 ) + β 2 T (w 2 ) β r T (w r ) Como v i N(T ), temos T (v i ) = 0 F e: T (v) = β 1 T (w 1 ) + β 2 T (w 2 ) β r T (w r ) Conclusão: [T (w 1 ), T (w 2 ),..., T (w r )] = Im(T ) 22 / 31

23 Teorema da Dimensão Seja T : E F uma transformação linear. Então: dim E = dim N(T ) + dim Im(T ) Prova Resta provar que T (w 1 ), T (w 2 ),..., T (w r ) são LI. Tomando ξ 1 T (w 1 ) + ξ 2 T (w 2 ) ξ r T (w r ) = 0 F devemos concluir que ξ i = 0 para cada i {1, 2,..., r}. A igualdade acima equivale a T (ξ 1 w 1 + ξ 2 w ξ r w r ) = 0 F Conclusão: z = ξ 1 w 1 + ξ 2 w ξ r w r N(T ) 23 / 31

24 Teorema da Dimensão Seja T : E F uma transformação linear. Então: dim E = dim N(T ) + dim Im(T ) Prova Escrevendo z = ξ 1 w 1 + ξ 2 w ξ r w r como combinação linear da base de N(T ), temos: Ou seja, ξ 1 w 1 + ξ 2 w ξ r w r = γ 1 v 1 + γ 2 v γ k v k ξ 1 w 1 + ξ 2 w ξ r w r γ 1 v 1 γ 2 v 2... γ k v k = 0 E Ora, mas v 1,..., v k, w 1,..., w r são LI (base de E). Portanto, ξ i = 0 γ j = 0 Conclusão: T (w 1 ), T (w 2 ),..., T (w n ) é LI. 24 / 31

25 Corolário Seja T : E F uma transformação linear com dim E = dim F. T é injetora se, e somente se, é sobrejetora. Prova Suponha T injetora. Então N(T ) = { 0 E }, ou seja, dim N(T ) = 0. Por hipótese, dim E = dim F e pelo Teorema da Dimensão, dim E = dim Im(T ). Logo, dim Im(T ) = dim F. Reciprocamente, se T é sobrejetora, então do Teorema da Dimensão e da hipótese, temos: dim E = dim N(T )+dim E = dim N(T ) = 0 = N(T ) = { 0 E } 25 / 31

26 Corolário Seja T : E F uma transformação linear injetora. Se dim E = dim F então T leva base em base. Prova Seja {v 1, v 2,..., v n } uma base para E. Devemos mostrar que {T (v 1 ), T (v 2 ),..., T (v n )} é uma base para F. Tomando uma combinação linear nula dos vetores em F, temos: α 1 T (v 1 ) + α 2 T (v 2 ) α n T (v n ) = 0 F Sendo T linear, podemos escrever: T (α 1 v 1 + α 2 v α n v n ) = 0 F Por hipótese, T é injetora, ou seja, N(T ) = { 0 E }. Daí, α 1 v 1 + α 2 v α n v n = 0 E e como v 1, v 2,.., v n são LI, segue que α 1 = α 2 =... = α n = 0, ou seja, T (v 1 ), T (v 2 ),..., T (v n ) são LI. 26 / 31

27 ISOMORFISMO Seja T : E F uma transformação linear. Quando T for injetora e sobrejetora, diremos que tal transformação é um isomorfismo entre os espaços E e F e que tais espaços são isomorfos. 27 / 31

28 Exemplo Mostrar que o espaço das matrizes de ordem 2 2 é isomorfo ao R 4. Prova Devemos definir uma transformação T : R 2 2 R 4 e mostrar que esta é injetora e sobrejetora. Por exemplo, definamos ([ ]) x y T = (x, y, z, w) z w [ ] 0 0 Claramente, N(T ) = e, portanto, dim N(T ) = 0, ou 0 0 seja, dim R 2 2 = dim Im(T ) Como bem sabemos, dim R 4 também é 4. Logo, dim Im(T ) = dim F e T é um isomorfismo. 28 / 31

29 Exemplo Seja T : E E um operador linear. Para quaisquer vetores u N(T ) e v Im(T ), mostre que T (u) N(T ) e que T (v) Im(T ). Prova Se u N(T ), então u E. Além disso, T (u) = 0 E (E = F neste caso). Daí, T (T (u)) = T ( 0 E ) = 0 E, ou seja, T (u) N(T ). Por outro lado, se v Im(T ), então v E. Assim, T (v) = w com w também pertencente a E, pois se trata de um operador linear. Daí, T (T (v)) = T (w) com w E, isto é, T (w) = T (T (v)) Im(T ). 29 / 31

30 Exemplo Encontre números a, b, c e d de modo que o operador A : R 2 R 2 definido por A(x, y) = (ax + by, cx + dy) tenha como núcleo a reta y = 3x. Prova Por definição, N(T ) = {(x, y) R 2 ; A(x, y) = (0, 0)}. No nosso caso, (ax + by, cx + dy) = (0, 0), ou seja, ax + by = 0 e cx + dy = 0. Para que y = 3x, devemos ter: ax + b(3x) = 0 e cx + d(3x) = 0, isto é, a + 3b = 0 e c + 3d = 0. Tomando, por exemplo, b = 1 e d = 2 teremos a = 3 e c = 6, isto é, A(x, y) = ( 3x + y, 6x 2y) é um operador cujo núcleo é a reta y = 3x. 30 / 31

31 Exemplo Encontre números a, b, c e d de modo que o operador A : R 2 R 2 definido por A(x, y) = (ax + by, cx + dy) tenha como imagem a reta y = 3x. Prova Por definição, Im(T ) = {(r, 2r) R 2 ; (r, 2r) = A(x, y) para r R}. No nosso caso, (ax + by, cx + dy) = (r, 2r), ou seja, ax + by = r e cx + dy = 2r. Daí, cx + dy = 2(ax + by) e podemos escrever c = 2a e d = 2b. Tomando, por exemplo, a = 1 e b = 2 teremos c = 2 e d = 4, isto é, A(x, y) = (x + 2y, 2x + 4y) é um operador cuja imagem é a reta y = 2x. 31 / 31