Aplicaciones Lineales (Curso )

Documentos relacionados
Aplicaciones Lineales (Curso )

Aplicaciones Lineales (Curso )

ÁLGEBRA LINEAL I Práctica 6

ÁLGEBRA LINEAL I Práctica 6

Aplicaciones lineales (Curso )

Espacios vectoriales (Curso )

Espacios vectoriales (Curso )

ÁLGEBRA LINEAL I Práctica 5

ÁLGEBRA Algunas Soluciones a la Práctica 6

ÁLGEBRA LINEAL I Práctica 7

ÁLGEBRA LINEAL I Práctica 7

ÁLGEBRA LINEAL I Práctica 7

3.8 Ejercicios propuestos

EJERCICIOS DE ÁLGEBRA LINEAL TEMA 2 APLICACIONES LINEALES

Tema 3. Aplicaciones lineales Doble Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas Curso 2012/13 Profesor: Rafael López Camino

Tema 4: Aplicaciones lineales

Aplicaciones bilineales y formas cuadráticas (Curso )

ÁLGEBRA LINEAL E.T.S. DE INGENIERÍA INFORMÁTICA INGENIERÍAS TÉCNICAS EN INFORMÁTICA DE SISTEMAS Y GESTIÓN BOLETÍN DE PROBLEMAS DE

ÁLGEBRA LINEAL II Práctica

TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA

Tema 1: Espacios vectoriales

Tema 1: Espacios vectoriales

Problemas de Álgebra Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas. Curso 2009/10

Ejercicio 2 (Examen de septiembre de 2009) Razona cuáles de los siguientes conjuntos son subespacios vectoriales:

Álgebra y Álgebra II - Segundo Cuatrimestre 2017 Práctico 4 - Espacios Vectoriales

Hoja de diagonalización MATEMÁTICAS I

Hoja de diagonalización MATEMÁTICAS I

FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS Departamento de Matemáticas

ALGEBRA LINEAL Práctica 2: Transformaciones lineales

TEMA 4. APLICACIONES LINEALES

Geometría afín y proyectiva, 2016 SEMANA 3

Aplicaciones Lineales

5. Aplicaciones lineales

Aplicaciones Lineales

ÁLGEBRA LINEAL I Soluciones a la Práctica 6

Tema 3: Aplicaciones Lineales

ESPACIOS VECTORIALES Y APLICACIONES LINEALES

Práctica 3: Transformaciones lineales. 1. Determinar cuales de las siguientes aplicaciones son transformaciones lineales: a 21 a 22 0 a 11 a 22 a 11

Hoja de diagonalización MATEMÁTICAS I

Aplicaciones Lineales

Aplicaciones lineales.

Aplicaciones Lineales. Diagonalización de matrices.

Tema 3 APLICACIONES LINEALES

TEMA 5: Aplicaciones Lineales. Diagonalización.

INGENÍERIA INFORMÁTICA. PROBLEMAS DE ALGEBRA

APLICACIONES LINEALES.

PROBLEMAS DE ÁLGEBRA LINEAL INGENIERÍA DE TELECOMUNICACIONES - E.T.S.I.T. CURSO 2005/06

Álgebra y Álgebra II - Primer Cuatrimestre 2018 Práctico 4 - Espacios Vectoriales

Problemas de exámenes de Aplicaciones Lineales y Matrices

Aplicaciones lineales

Examen Final Soluciones (3 horas) 8 de julio de 2015

Aplicaciones Lineales

ETS Arquitectura. UPM Geometría afín y proyectiva. 1. Hoja 1

Matemática 2. Transformaciones lineales y Determinantes

Universidad de Buenos Aires - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales - Departamento de Matemática Segundo Cuatrimestre de 2002 ÁLGEBRA LINEAL

Relación 1. Espacios vectoriales

5. Aplicaciones Lineales

Álgebra Lineal Grupo A Curso 2011/12. Espacios vectoriales. Bases...

PRÁCTICO 5. Coordenadas y matriz de cambio de bases

Núcleo e Imagen de una aplicación lineal.

f(1; 1;1;2); (0;1;3;1)g; f(1;0;4;3); (1;1;0; 1)g:

Aplicaciones Lineales

Problemas de Aplicaciones Lineales

Tema 2. Aplicaciones lineales. Diagonalización de endomorfismos.

Ejercicio 3.1 Estudiar si son subespacios vectoriales los siguientes subconjuntos de los espacios R n indicados:

Geometría afín y proyectiva, 2016 SEMANA 4

COMPLEMENTOS DE MATEMATICA 3 - Segundo cuatrimestre de 2007 Práctica 3 - Transformaciones lineales

Matemáticas para la Empresa

Álgebra Lineal y Geometría I. 1 o Matemáticas

ESPACIOS VECTORIALES. VARIEDADES LINEALES, APLICACIONES ENTRE ESPACIOS VECTORIALES. TEOREMAS DE ISOMORFIA.

Matemáticas para la Empresa

ALGEBRA LINEAL - Práctica N 1 - Segundo cuatrimestre de 2017 Espacios Vectoriales

Solución a los problemas adicionales Aplicaciones lineales (Curso )

ÁLGEBRA Algunas soluciones a la Práctica 8

Tema 3: MATRICES. Prof. Rafael López Camino Departamento de Geometría y Topología Universidad de Granada

TEMA V. Espacios vectoriales

EJERCICIOS DE ÁLGEBRA LINEAL TEMA 1 ESPACIOS VECTORIALES

1. DIAGONALIZACIÓN. FORMAS CANÓNICAS

2. Problemas. Espacios Vectoriales. Álgebra Lineal- Propedéutico Mayo de 2012

Problemas de exámenes de Formas Bilineales y Determinantes

Tema 2: APLICACIONES LINEALES

Universidad de Salamanca

ÁLGEBRA Ejercicios no resueltos de la Práctica 5

Tema 5 - Aplicaciones lineales y diagonalización de matrices (v1.0) Pág. 1. *** Apuntes realizados por Victor Gayoso Martinez

Grado en Física. Problemas. Temas 1 4

ALGEBRA LINEAL - Práctica N 3 - Segundo Cuatrimestre de 2016

Álgebra Lineal y Geometría I. Prueba 3. Grupo A. 12 de marzo de (

Soluciones de la hoja de diagonalización MATEMÁTICAS I

Espacios vectoriales y aplicaciones lineales

Tema 1. Espacios Vectoriales Definición de Espacio Vectorial

Examen Final Ejercicio único (3 horas) 20 de enero de n(n 1) 2. C n,3 = n(n 3) n =

Álgebra II (61.08, 81.02) Primer cuatrimestre 2018 Práctica 2. Transformaciones lineales.

Matemáticas Empresariales II. Aplicaciones Lineales

Cuestiones de Álgebra Lineal

Ejercicios de Álgebra Básica. Curso 2014/15

la matriz de cambio de base de B 1 en B 2. = M 1 B 2,B 1 [1 + x + x 2 ] B1 = M B2.

Transcripción:

ÁLGEBRA Práctica 6 Aplicaciones Lineales (Curso 2010 2011) 1. De las siguientes aplicaciones definidas entre espacios vectoriales reales determinar cuáles son homomorfismos monomorfismos epimorfismos o isomorfismos. Obtener también con respecto a bases que se definirán la expresión matricial base y ecuaciones del núcleo y la imagen de todos los homomorfismos. (a) f : IR IR f(x) 3x + 2 (b) g : IR 2 IR 3 g(x y) (x y x + y) (c) h : IR 2 IR 2 h(x y) (xy x 2y) (d) u : P 3 (IR) P 2 (IR) (e) v : M 2 3 S 3 u(p(x)) p (x) a b c v d e f a + b a b c a b d e + f c e + f e f 2. Dada la matriz A 1 3 0 2 2 1 y las bases B 1 {(2 1) (1 1)} en IR 2 y B 2 {(0 1 1) (1 1 1) ( 1 2 0)} en IR 3 se pide hallar las matrices en las bases canónicas respectivas de las siguientes aplicaciones lineales f : IR 2 IR 3 : (a) la que tiene asociada la matriz A considerando en IR 2 la base B 1 y en IR 3 la canónica (b) la que tiene asociada la matriz A considerando en IR 2 la canónica y en IR 3 la base B 2 (c) la que tiene asociada la matriz A considerando en IR 2 la base B 1 y en IR 3 la base B 2. 3. Sea P 2 (IR) el espacio vectorial de polinomios con coeficientes reales de grado menor o igual que dos. Consideramos las aplicaciones lineales: f : IR 3 IR 3 f(x y z) (x + y y + z x + z) g : P 2 (IR) IR 3 g(ax 2 + bx + c) (a b c + a b 2b a) y las bases de IR 3 y P 2 (IR) B {(1 ) ( 1) (0 1 1)} y C {1 x x 2 }. Hallar la matriz asociada a la aplicación f g respecto de las bases C y B. (Examen final junio 2009) 4. En el espacio vectorial real de las matrices 2 2 con elementos reales M 2 2 (IR) se consideran los subconjuntos U {A M 2 2 (IR) traza(a) 0} V L{Id}

(c) Calcular la matriz asociada respecto a la base canónica de la aplicación proyección sobre U paralelamente a V : p : M 2 2 (IR) M 2 2 (IR). (d) Calcular la proyección de la matriz (Primer parcial enero de 2008) sobre V paralelamente a U. 0 0 5. (a) Decidir si existe alguna aplicación lineal f : IR 3 IR 4 tal que ker f {(x 1 x 2 x 3 ) IR 3 : x 1 x 3 x 2 0} Im f {(y 1 y 2 y 3 y 4 ) IR 4 : y 1 y 2 y 2 y 3 0}. Si existe dar la matriz (con respecto a las bases canónicas de IR 3 y IR 4 ) de una que verifique estas condiciones. Si no existe demostrarlo. (b) Idem para ker f {(x 1 x 2 x 3 ) IR 3 : 2x 1 x 2 + x 3 0} Im f {(y 1 y 2 y 3 y 4 ) IR 4 : y 1 + 2y 2 y 1 y 3 0}. (Primer parcial febrero 2001) 6. Sea U un espacio vectorial y f g endomorfismos de U. Discutir la veracidad de las siguientes afirmaciones probando aquellas que sean ciertas y descartando las falsas con un contraejemplo. (a) Ker(f) + Ker(g) Ker(f + g). (b) Ker(f + g) Ker(f) + Ker(g). (c) Ker(f) Ker(g) Ker(f + g). (Examen extraordinario diciembre 2007) 7. En el espacio vectorial IR 3 consideramos las bases C {ē 1 ē 2 ē 3 } y B {ū 1 ū 2 ū 3 }. ē 1 ( 0); ē 2 (0 ); ē 3 (0 0 1). ū 1 (1 ); ū 2 ( 0); ū 3 ( 1). Consideramos la aplicación lineal f : IR 3 IR 3 dada por: Calcular: f(ē 1 ) ū 1 + ū 2 ; f(ē 2 ) ū 3 ū 1 ; f(ē 3 ) ū 2 + ū 3. (a) La matriz asociada a f respecto a la base canónica C. (b) La matriz asociada a f respecto a la base B. (c) Calcular las ecuaciones paramétricas e implícitas del núcleo y de la imagen de f respecto a las bases B y C. (Examen final septiembre 2006)

8. Sea f : IR 4 IR 4 un endomorfismo del que se sabe: (i) Im(f) Ker(f). (ii) Entonces: f( 1 1) (1 0). f(0 0 0 1) ( 1 1). (a) Calcular la matriz asociada a f respecto de la base canónica. (b) Calcular la matriz asociada a f respecto de la base: B {(1 0) (0 1 ) (0 0 1 1) (0 0 0 1)}. (c) Hallar las ecuaciones implícitas y paramétricas de ker(f) Im(f) con respecto a la base canónica. (Examen final junio 2010) 9. En IR 2 se definen los endomorfismos f g : IR 2 IR 2 como: f(u 1 ) 2u 1 u 2 f(u 2 ) e 1 e 2 ; g(e 1 ) u 1 + u 2 ; g(e 2 ) e 1 e 2 donde {e 1 e 2 } son los vectores de la base canónica y u 1 (1 2) u 2 (2 3). (a) Calcular las matrices asociadas a f y g respecto a la base canónica. (b) Calcular la matriz asociada respecto a la base {u 1 u 2 } de f g. (Prime parcial enero 2008) 10. Para cada a R definimos la aplicación lineal: f a : IR 4 IR 3 f a (x y z t) (ax + ay x + az y + t) i) Calcular los valores de a para los que f a es una aplicación lineal sobreyectiva. ii) Para cada valor de a calcular una base de ker(f a ). iii) Sea V {(x y z t) IR 4 x + y t x + 2y 0}. paramétricas de ker(f 0 ) V. Calcular las ecuaciones implícitas y iv) Para a 1 calcular la matriz de f a respecto de la base canónica de IR 4 y la base {( 1) (0 1 1) (1 )} de IR 3. (Examen final diciembre 2009) 11. En el espacio vectorial IR 3 dados dos valores reales a b R se definen los subespacios: U L{(1 a 1) (b 1 a)} V L{(0 1 1) (a 1 1 b)}. (c) Para a 1 y b 1 y respecto de la base canónica calcular las matrices asociadas a la aplicación proyección sobre U paralelamente a V y a la aplicación proyección sobre V paralelamente a U. (Examen final septiembre 2008)

12. Encontrar la (única) respuesta correcta de entre las indicadas a las siguientes cuestiones: (a) Dado un espacio vectorial real V de dimensión n y en él un endomorfismo f que cumple que f 2 f f θ (homomorfismo nulo) Ker f Img f. Img f Ker f. Ker f V. Ker f Img f V. (Primer parcial febrero 1997) (b) De las aplicaciones lineales de IR 3 en IR 4 Todas son inyectivas. Ninguna es sobreyectiva. Algunas son biyectivas. Ninguna de las restantes respuestas es correcta. (Primer parcial enero 2004) (c) Sea f : V V un endomorfismo de un espacio vectorial V tal que f f f Kerf Imf. (f id) (f id) f. (f id) (f id) f id. (id f) (id f) id f. (Primer parcial enero 2008) (d) Sean B 1 { v 1 v 2 } y B 2 { v 2 ( v 1 } dos ) bases de un espacio vectorial V. Sea f : V V 1 2 un endomorfismo de V. Si A es la matriz de f respecto a la base B 3 4 1 entonces la matriz de f respecto a la base B 2 es: 4 3 F B2 B 2 2 1 1 2 F B2 B 2 3 4 1 3 F B2 B 2 2 4 3 4 F B2 B 2 (Primer parcial enero 2006) 1 2 (e) Sean U y V espacios vectoriales reales tales que dim(u) 15 dim(v ) 10. Sea f : U V un aplicación lineal de U en V : dim(ker(f)) 5. f siempre es sobreyectiva. f puede ser inyectiva. dim(ker(f)) 5. (Primer parcial enero 2006)

ÁLGEBRA Problemas adicionales Aplicaciones lineales (Curso 2010 2011) I. Dada la aplicación: (a) Probar que es una aplicación lineal. f : M 2 2 (IR) M 2 2 (IR) f(a) A (b) Calcular la matriz asociada a f respecto de la base: { 0 1 B 0 0 ( 0 1 ) 1 3 2 6 } 0 0. 0 1 (c) Hallar las ecuaciones paramétricas e implícitas del núcleo y de la imagen respecto de la base canónica. Dar además una base del núcleo. II. De la aplicación lineal: se sabe que: f : P 3 (IR) P 3 (IR) f(x) 2f(1) f(x 3 ) 2f(x 2 ) f(1 + x) 3 + 9x f(x 3 x 2 ) x 2 + 3x 3. (a) Calcular la matriz asociada a f respecto de la base canónica. (b) Calcular la matriz asociada a f respecto de la base: B { 1 x + x 2 x x 2 x 3}. (c) Hallar las ecuaciones paramétricas e implícitas del núcleo y de la imagen respecto de la base canónica. Dar además una base de la imagen. III. De la aplicación lineal: se sabe que: f : IR 4 IR 4 f( 0 0) (2 3 0 0) f(1 0) (3 9 0 0) f(0 1 ) (2 6 1 3) f(0 0 1 1) (0 0 3 9) (a) Calcular la matriz asociada a f respecto de la base canónica. (b) Calcular la matriz asociada a f respecto de la base: B {( 0 0) (0 1 ) (0 1 ) (0 0 0 1)}. (c) Hallar las ecuaciones paramétricas e implícitas del núcleo y de la imagen respecto de la base canónica y la base B.

IV. De la aplicación lineal: f : P 3 (IR) IR 4 se sabe que: i) El núcleo está generador por los vectores 2 x 2x 2 x 3. ii) f(x) (2 6 0 0). iii) f(1 + x 3 ) (1 3 2 6). Entonces: (a) Calcular la matriz asociada a f respecto de las bases canónicas. (b) Calcular f((1 + x) 3 ). (c) Hallar las ecuaciones paramétricas e implícitas del núcleo y de la imagen respecto de la base canónica. (d) Hallar un subespacio vectorial de IR 4 suplementario a la imagen de f. V. Dada la aplicación: f : M 2 2 (IR) IR ( f(a) traza A ) 1 3 2 6 (a) Probar que es una aplicación lineal. (b) Probar que ker(f) y U L{Id} son subespacios suplementarios. (c) Hallar la matriz asociada respecto de la base canónica de la aplicación proyección sobre U paralelamente a ker(f). VI. Sea f una aplicación lineal del espacio vectorial real S 2 de las matrices simétricas de dimensión 2 en el espacio vectorial real M 2 2 de las matrices cuadradas de dimensión 2 siendo: f Se pide: 1 1 1 1 2 0 f 1 1 1 1 1 1 f 2 1 (a) Matriz de f indicando las bases en las que está definida. (b) {( Ecuaciones) paramétricas ( de la imagen ) ( de f en )} la base 1 1 1 0 0 0. 0 0 0 0 1 1 1 1 { 2 2 (c) Ecuaciones cartesianas del núcleo de f en la base 2 2 0 0 0 1 ( 0 ) 2 3 3 } 2 1. (d) Encontrar un subespacio de S 2 y otro de M 2 2 ambos de dimensión 2 entre los que la restricción de f a ellos sea biyectiva. (Primer parcial enero de 2002)

VII. Sea V un espacio vectorial real de dimensión 3. Sean U y W dos subespacios suplementarios de V de dimensiones 2 y 1 respectivamente. Llamamos f : V V a la aplicación proyección sobre U paralelamente a W. Sea B una base de V. Probar que la matriz asociada a f respecto a la base B cumple: (Primer parcial enero 2006) F BB n F BB para cualquier n 1. VIII. Sea V el espacio vectorial de los polinomios reales de grados menor o igual que 2; sean: y sean p(x) 1 + x + x 2 ; q(x) 1 + 2x 2 ; r(x) x + x 2 u (2 0 1); v (3 ); w (1 2 3). Considérese la aplicación lineal f : V IR 3 definida por: f(p(x)) u; f(q(x)) v; f(r(x)) w. (a) Hallar la matriz de f respecto de las bases canónicas de V y IR 3. (b) Hallar una base B de V y otra base C de IR 3 tales que respecto de ellas la matriz de f sea la identidad I 3. (Examen extraordinario diciembre 2005) IX. Sea f : IR 4 P 2 (IR) una aplicación lineal dada por: f(a b c d) (a + b)x 2 + bx + (c d) a) Hallar la matriz asociada a f respecto de las bases B y B con: B {(1 0) (1 0) (0 0 1 1) (0 0 1 1)} B {1 + x + x 2 1 + x 1}. b) Calcular las ecuaciones implícitas y paramétricas de Ker(f) respecto de la base canónica. (Primer parcial junio 2010) X. Sea S 2 (IR) el espacio vectorial de matrices reales simétricas 2 2. Sea P 2 (IR) el espacio de polinomios con coeficientes reales de grado menor o igual que 2. Definimos la aplicación: ( p f : P 2 (IR) S 2 (IR); f(p(x)) (0) p ) (1) p (1) p ( 1) (a) Probar que f es una aplicación lineal y escribir la matriz asociada a f con respecto a las bases canónicas de P 2 (IR) y S 2 (IR). (b) Probar que B {x 2 (x 1) 2 (x + 1) 2 } es base de P 2 (IR). (c) Calcular las ecuaciones cartesianas del núcleo de f expresadas en coordenadas en la base B. (d) Calcular una base de la imagen de f y escribir las ecuaciones cartesianas de un espacio suplementario. (e) Sea U {A S 2 (IR)/traza(A) 0}. Probar que U es un subespacio vectorial de S 2 (IR). Calcular las ecuaciones paramétricas y cartesianas de U U Im(f) y U + Im(f).

XI. Sea P 3 (IR) el espacio vectorial de polinomios de grado menor o igual que 3. siguiente aplicación: Definimos la f : P 3 (IR) P 3 (IR) f(p(x)) p(x + 1) p(x). a) Probar que f es lineal. b) Probar que los polinomios B {q 0 (x) q 1 (x) q 2 (x) q 3 (x)} definidos como: q 0 (x) 1; q 1 (x) x 1; q 2 (x) (x 1)(x 2) ; q 3 (x) 2 (x 1)(x 2)(x 3) ; 6 son una base de P 3 (IR). c) Calcular la matriz asociada a f con respecto a la base B. d) Calcular las ecuaciones paramétricas e implícitas de la imagen y del núcleo de f con respecto a la base B y a la base canónica. (Examen extraordinario diciembre 2006) XII. En IR 4 consideramos los subespacios vectoriales: U L{(b b 1 1) ( 1 1) (1 1 1 1)} V L{(0 0 1 1) (0 a 1 1) (0 0 0 1)} (b) Para los valores de a b para los cuales tenga sentido calcular la matriz asociada respecto de la base canónica de la aplicación p : IR 4 IR 4 proyección sobre U paralelamente a V. (Examen final junio 2008) XIII. Sea el espacio vectorial V de las funciones reales de una variable definidas sobre IR con las operaciones habituales de suma de funciones y producto por un escalar. Si φ es la aplicación que hace corresponder a cada terna de números reales (a b c) la función f (abc) definida por: f (abc) (x) asen 2 x + bcos 2 x + c x IR Se pide: a) Probar que φ es una aplicación lineal de IR 3 en V. b) Hallar una base de la imagen y otra del núcleo analizando si φ es inyectiva o sobreyectiva. c) Comprobar que el conjunto U formado por las funciones constantes es un subespacio vectorial de V. Hallar su dimensión y una base. d) Hallar el conjunto origen de U si es un subespacio vectorial dar una base. (Primer parcial febrero 1999) XIV. Sean f : IR 5 IR 4 y g : IR 4 IR 5 aplicaciones lineales no nulas tales que g f es idénticamente cero y dim Img 3. Calcular dim Kerf. (Examen final septiembre 2007)

XV. Encontrar la (única) respuesta correcta de entre las indicadas a las siguientes cuestiones: (a) En el espacio vectorial real de las funciones derivables f : IR IR se considera el subespacio V generado por las funciones senx y cosx. La aplicación t : V V que lleva cada función de V a su derivada no está bien definida porque su imagen no está contenida en V. es inyectiva pero no sobreyectiva. es sobreyectiva pero no inyectiva. es un automorfismo. (Examen final junio 2000) (b) Sean dos espacios vectoriales reales U y V y dos homomorfismos f : U V y g : V U que cumplen g f θ Imf Kerg Img Kerf Kerf Img Kerg Imf (Primer parcial enero 2004) (c) Si U es un espacio vectorial y f g endomorfismos de U entonces. Ker(f) + Ker(g) Ker(f + g). Ker(f) Ker(g) Ker(f + g). Ker(f) Ker(g) Ker(f + g). Ninguna de las anteriores afirmaciones es correcta. (Primer parcial enero 2006) (d) Entre dos espacios vectoriales reales de dimensión finita V y W se define una aplicación lineal f : V W. Si V W entonces Ker(f) Im(f). Si Ker(f) V entonces W { 0}. Si W { 0} entonces Ker(f) V. Si V W e Im(f) Ker(f) entonces f θ. (Primer parcial enero 2005)