13 Funciones lineales en espacios vectoriales de dimensión finita

Theorem 13.1.

Sean EE y EE^{\prime} dos 𝕂\mathbb{K}-e.v., {u1,,un}\left\{u_{1},\ldots,u_{n}\right\}, base de EE , {v1,,vn}\left\{v_{1},\ldots,v_{n}\right\} un sistema de cualquiera de nn vectores de EE^{\prime}. En estas condiciones existe una unica funcion lineal f:EEf\colon E\to E^{\prime} tal que i{1,,n},f(ui)=vi\forall i\in\left\{1,\ldots,n\right\},f(u_{i})=v_{i}.

Ademas se verifica:

  1. 1.

    ff es inyectiva {v1,,vn}\iff\left\{v_{1},\ldots,v_{n}\right\} es libre.

  2. 2.

    ff es sobrectiva v1,,vn=E\iff\langle v_{1},\ldots,v_{n}\rangle=E^{\prime}

  3. 3.

    ff es biyectiva {v1,,vn}\iff\left\{v_{1},\ldots,v_{n}\right\} es base de EE^{\prime}.

Proof 13.2.
  1. i)

    Existencia. Sea uEu\in E, como B={u1,,un}B=\left\{u_{1},\ldots,u_{n}\right\} !(α1,,αn)𝕂n\exists!(\alpha_{1},\ldots,\alpha_{n})\in\mathbb{K}^{n} tal que u=i=1nαiuiu=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}u_{i}.

    Entonces definimos f(u)=i=1nαivif(u)=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}v_{i}. Veamos que la funcion ff asi definida para cada uEu\in E satisface las dos condiciones requeridas.

    1. (a)

      ff es lineal: dados u,vEu,v\in E y λ,μ𝕂\lambda,\mu\in\mathbb{K}, si u=i=1nαiuiu=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}u_{i} y v=i=1nβiuiv=\sum_{i=1}^{n}\beta_{i}u_{i}, resulta que f(λu+μv)=f(λ(i=1nαiui)+μ(i=1nβiui))=f((i=1n(λαi+μβi)ui))=i=1n(λαi+μβi)vi=λ(i=1nαvi)+μ(i=1nβiui)=λf(u)+μf(v)f(\lambda u+\mu v)=f(\lambda\cdot(\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}u_{i})+\mu\cdot(\sum% _{i=1}^{n}\beta_{i}u_{i}))=f((\sum_{i=1}^{n}(\lambda\alpha_{i}+\mu\beta_{i})u_% {i}))=\sum_{i=1}^{n}(\lambda\alpha_{i}+\mu\beta_{i})v_{i}=\lambda(\sum_{i=1}^{% n}\alpha v_{i})+\mu(\sum_{i=1}^{n}\beta_{i}u_{i})=\lambda f(u)+\mu f(v).

    2. (b)

      i{1,,n}\forall i\in\left\{1,\ldots,n\right\}, f(ui)=vif(u_{i})=v_{i}. Dado i{1,,n}i\in\left\{1,\ldots,n\right\}, se tiene

      ui=0u1++1ui+0unu_{i}=0\cdot u_{1}+\cdots+1\cdot u_{i}+\cdots 0\cdot u_{n}

      y por tanto

      f(ui)=0v1++1vi++0vnf(u_{i})=0\cdot v_{1}+\cdots+1\cdot v_{i}+\cdots+0\cdot v_{n}
  2. ii)

    Unicidad. Si g:EEg\colon E\to E^{\prime} es una funcion lineal tal que i{1,,n}g(ui)=vi\forall i\in\left\{1,\ldots,n\right\}\;g(u_{i})=v_{i}, siendo ww un vector cualquiera de EE, (α1,,αn)𝕂n\exists(\alpha_{1},\ldots,\alpha_{n})\in\mathbb{K}^{n} tal que

    w=i=1nαiui.w=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}u_{i}.

    Entonces g(w)=g(i=1nαiui)=i=1nαig(ui)=i=1nαivi=i=1nαif(ui)=f(i=1nαiui)=f(w)g(w)=g(\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}u_{i})=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}g(u_{i})=\sum_{i% =1}^{n}\alpha_{i}v_{i}=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}f(u_{i})=f(\sum_{i=1}^{n}\alpha% _{i}u_{i})=f(w). Luego f=gf=g.

Por ultimo, comprobamos que se verifican a), b) y c).

  1. a)

    \Rightarrow” Sea i=1nαivi=0\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}v_{i}=0. Entonces

    0=i=1nαivi=i=1nαif(ui)=f(i=1nαiui).0=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}v_{i}=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}f(u_{i})=f(\sum_{i=1}^% {n}\alpha_{i}u_{i}).

    Ya que ff es inyectiva, i=1nαiui=0\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}u_{i}=0 y, como {u1,,un}\left\{u_{1},\ldots,u_{n}\right\} es libre, α1==αn=0\alpha_{1}=\cdots=\alpha_{n}=0.

    \Leftarrow” Si wKer(f)w\in Ker(f), siendo w=i=1nαiuiw=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}u_{i}, tenemos que

    f(w)=0=f(i=1nαiui)=i=1nαif(ui)=i=1nαivif(w)=0=f(\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}u_{i})=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}f(u_{i})=\sum_% {i=1}^{n}\alpha_{i}v_{i}

    y como {v1,,vn}\left\{v_{1},\ldots,v_{n}\right\} es libre, α1==αn=0\alpha_{1}=\cdots=\alpha_{n}=0. Por tanto, w=0w=0 y ff es inyectiva.

  2. b)

    Tenemos que probar que Im(f)=v1,,vnIm(f)=\langle v_{1},\ldots,v_{n}\rangle. En ese caso, ff es sobreyectiva si y solo si v1,,vn=E\langle v_{1},\ldots,v_{n}\rangle=E^{\prime}.

    Como v1,,vnIm(f)\langle v_{1},\ldots,v_{n}\rangle\leq Im(f), solo hace falta comprobar que Im(f)v1,,vnIm(f)\subseteq\langle v_{1},\ldots,v_{n}\rangle. Si vIm(f)v\in Im(f), existe u=i=1nαiuiEu=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}u_{i}\in E tal que

    v=f(u)=f(i=1nαiui)=i=1nαif(ui)=i=1nαiviv1,,vn.v=f(u)=f(\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}u_{i})=\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}f(u_{i})=\sum_% {i=1}^{n}\alpha_{i}v_{i}\in\langle v_{1},\ldots,v_{n}\rangle.

    Asi que Im(f)=v1,,vn=EIm(f)=\langle v_{1},\ldots,v_{n}\rangle=E^{\prime}.

  3. c)

    Es consecuencia de los dos apartados anteriores.

13.1 Determinación de aplicaciones lineales

Corollary 13.3.

Si EE y EE^{\prime} son 𝕂\mathbb{K}-e.v. y {u1,,un}\left\{u_{1},\ldots,u_{n}\right\} es una base de EE, cualquier funcion lineal f:EEf\colon E\to E^{\prime} queda completamente determinada por el sistema {f(u1),,f(un)}\left\{f(u_{1}),\ldots,f(u_{n})\right\}.

Corollary 13.4.

Si EE y EE^{\prime} son dos 𝕂\mathbb{K}-e.v. de dimension finita, entonces

E y E son isomorfosdim(E)=dim(E)E\text{ y }E^{\prime}\text{ son isomorfos}\iff dim(E)=dim(E^{\prime})
Proof 13.5.

\Rightarrow” Si EE y EE^{\prime} son isomorfos, f:EEf\colon E\to E^{\prime} es un isomorfismo y {u1,,un}\left\{u_{1},\ldots,u_{n}\right\} es una base de EE. Por el teorema anterior, {f(u1),,f(un)}\left\{f(u_{1}),\ldots,f(u_{n})\right\} es una base de EE^{\prime} y, por tanto, dim(E)=dim(E)=ndim(E)=dim(E^{\prime})=n.

\Leftarrow” Si dim(E)=dim(E)=ndim(E)=dim(E^{\prime})=n, {u1,,un}\left\{u_{1},\ldots,u_{n}\right\} es una base de EE y {v1,,vn}\left\{v_{1},\ldots,v_{n}\right\} es una base de EE^{\prime}. Si consideramos la funcion lineal f:EEf\colon E\to E^{\prime} tal que i{1,,n}f(ui)=vi\forall i\in\left\{1,\ldots,n\right\}\;f(u_{i})=v_{i}, tenemos que ff es un isomorfismo (demostrado anteriormente) y EE y EE^{\prime} son isomorfos.

13.2 Dimensiones del núcleo y de la imagen

Theorem 13.6 (de la dimensión para funciones lineales).

Si f:EEf\colon E\to E^{\prime} es una funcion lineal tal que los subespacios Ker(f)Ker(f) e Im(f)Im(f) son de dimension finita, entonces EE es tambien de dimension finita y su dimension viene dada por

dim(E)=dim(Ker(f))+dim(Im(f)).dim(E)=dim(Ker(f))+dim(Im(f)).
Proof 13.7.

Sean {u1,,ur}\left\{u_{1},\ldots,u_{r}\right\} una base de Ker(f)Ker(f) y {v1,,vp}\left\{v_{1},\ldots,v_{p}\right\} una base de Im(f)Im(f). Sean, por otra parte, {w1,,wp}\left\{w_{1},\ldots,w_{p}\right\} tales que i{1,,p},f(wi)=vi\forall i\in\left\{1,\ldots,p\right\},\;f(w_{i})=v_{i}.

El teorema quedara demostrado si comprobamos que {u1,,ur,w1,,wp}\left\{u_{1},\ldots,u_{r},w_{1},\ldots,w_{p}\right\} es una base de EE.

  1. a)

    {u1,,ur,w1,,wp}\left\{u_{1},\ldots,u_{r},w_{1},\ldots,w_{p}\right\} es libre.

    Existen α1,,αr,β1,,βp\alpha_{1},\ldots,\alpha_{r},\beta_{1},\ldots,\beta_{p} tal que

    i=1rαiui+j=1pβjwj=0.\sum_{i=1}^{r}\alpha_{i}u_{i}+\sum_{j=1}^{p}\beta_{j}w_{j}=0.

    Entonces f(i=1rαiui+j=1pβjwj)=f(0)=0f(\sum_{i=1}^{r}\alpha_{i}u_{i}+\sum_{j=1}^{p}\beta_{j}w_{j})=f(0)=0.

    Como ff es lineal, i=1rαif(ui)+j=1pβjf(wj)=0\sum_{i=1}^{r}\alpha_{i}f(u_{i})+\sum_{j=1}^{p}\beta_{j}f(w_{j})=0 y puesto que los vectores u1,,urKer(f)u_{1},\ldots,u_{r}\in Ker(f), j=1pβjvj=0\sum_{j=1}^{p}\beta_{j}v_{j}=0. Al ser {v1,,vp}\left\{v_{1},\ldots,v_{p}\right\} libre, obtenemos que β1==βp=0\beta_{1}=\cdots=\beta_{p}=0.

    Volviendo a la ecuacion inicial, nos queda i=1rαiui=0\sum_{i=1}^{r}\alpha_{i}u_{i}=0, y como {u1,,ur}\left\{u_{1},\ldots,u_{r}\right\} es libre, α1==αr=0\alpha_{1}=\cdots=\alpha_{r}=0.

    Por lo tanto, α1==αr=β1==βp=0\alpha_{1}=\cdots=\alpha_{r}=\beta_{1}=\cdots=\beta_{p}=0 y es un sistema libre.

  2. 1.

    {u1,,ur,w1,,wp}\left\{u_{1},\ldots,u_{r},w_{1},\ldots,w_{p}\right\} es un sistema generador de EE. Sea uEu\in E. Como f(u)Im(f)f(u)\in Im(f) y {v1,,vp}\left\{v_{1},\ldots,v_{p}\right\} es una base de Im(f)Im(f), β1,,βp\exists\beta_{1},\ldots,\beta_{p} tal que f(u)=i=1pβivif(u)=\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}v_{i}. Por tanto,

    f(u)=i=1pβivi=i=1pβif(wi)=f(i=1pβiwi).f(u)=\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}v_{i}=\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}f(w_{i})=f(\sum_{i=1}% ^{p}\beta_{i}w_{i}).

    Luego

    0=f(u)f(i=1pβiwi)=f(ui=1pβiwi)Ker(f)0=f(u)-f(\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}w_{i})=f(u-\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}w_{i})\in Ker% (f)

    Como Ker(f)=u1,,urKer(f)=\langle u_{1},\ldots,u_{r}\rangle, α1,,αr\exists\alpha_{1},\ldots,\alpha_{r} tal que ui=1pβiwi=j=1rαjuju-\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}w_{i}=\sum_{j=1}^{r}\alpha_{j}u_{j}\Rightarrow

    u=i=1pβiwi+j=1rαjuju=\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}w_{i}+\sum_{j=1}^{r}\alpha_{j}u_{j}

13.3 Matriz asociada a una aplicación lineal

Sea f:EEf\colon E\to E^{\prime}, funcion lineal con EE y EE^{\prime} espacios vectoriales de dimension finita y B={u1,,un}B=\left\{u_{1},\ldots,u_{n}\right\} una base de EE, entonces ff queda completamente determinada por el sistema {f(u1),,f(un)}\left\{f(u_{1}),\ldots,f(u_{n})\right\}.

Sea B={v1,,vn}B^{\prime}=\left\{v_{1},\ldots,v_{n}\right\}. Conocido el sistema de vectores {(f(u1))B,,(f(un))B}\left\{(f(u_{1}))_{B^{\prime}},\ldots,(f(u_{n}))_{B^{\prime}}\right\} vamos a obtener una expresion que nos permita calcular wE\forall w\in E las coordenadas de f(w)f(w) respecto de BB^{\prime} sin más que conocer las coordenadas de ww respecto de BB.