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Note per Studenti Esercizio 28 · matrice rispetto a una base non canonica (appello 8/7/2025)

Esercizio 28matrice rispetto a una base non canonica (appello 8/7/2025)

Esame
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Testo (2° appello dell'8 luglio 2025, esercizio 2). In R3\mathbb{R}^3 sono assegnati i vettori v1=(1,0,−1)v_1 = (1, 0, -1), v2=(0,1,1)v_2 = (0, 1, 1), v3=(1,0,1)v_3 = (1, 0, 1). Sia f:R3→R4f: \mathbb{R}^3 \to \mathbb{R}^4 una funzione lineare tale che f(v1)=(−2,2,−2,4)f(v_1) = (-2, 2, -2, 4), f(v2)=(5,−1,−1,0)f(v_2) = (5, -1, -1, 0), f(v3)=(6,−2,0,−2)f(v_3) = (6, -2, 0, -2).

(a) Scrivere la matrice AA di ff rispetto alla base {v1,v2,v3}\{v_1, v_2, v_3\} di R3\mathbb{R}^3 e alla base canonica di R4\mathbb{R}^4. (b) Scrivere la matrice BB di ff rispetto alle basi canoniche di R3\mathbb{R}^3 e di R4\mathbb{R}^4. (c) Trovare una base del nucleo e una base dell'immagine di ff. (d) Determinare per quale valore del parametro tt il vettore wt=(t,−1,−2,1)w_t = (t, -1, -2, 1) appartiene all'immagine di ff. Per tale valore di tt determinare f−1(wt)f^{-1}(w_t). (e) Esiste una funzione lineare g:R4→R3g: \mathbb{R}^4 \to \mathbb{R}^3 tale che la funzione composta g∘f:R3→R3g \circ f: \mathbb{R}^3 \to \mathbb{R}^3 sia l'identità? (La risposta deve essere giustificata.)

Teoria usata: Matrice associata a una funzione lineareFissate una base del dominio e una del codominio, una funzione lineare si codifica in una matrice m×n la cui colonna j contiene le coordinate di f(v_j); le coordinate di f(v) si ottengono moltiplicando la matrice per le coordinate di v, e il rango di f è il numero di colonne indipendenti.Matrice associata a una funzione lineare →, Cambiamenti di baseLa matrice di cambiamento di base è la matrice dell'identità rispetto a due basi diverse: trasforma le coordinate in una base nelle coordinate nell'altra ed è invertibile; la matrice di f in nuove basi è M(id)·A·M(id), e per un endomorfismo A' = P⁻¹AP (matrici simili).Cambiamenti di base →, Nucleo e immagineIl nucleo (vettori mandati in 0) e l'immagine (vettori raggiunti) di una funzione lineare sono sottospazi; f è iniettiva se e solo se Ker f = {0}; dim Ker f + dim Im f = dim V (nullità + rango); l'antimmagine di un vettore è una soluzione particolare più il nucleo.Nucleo e immagine →, Sistemi lineari e teorema di Rouché-CapelliUn sistema lineare si scrive AX = B; ha soluzioni se e solo se B sta nell'immagine di A, cioè se rango(A) = rango(A|B) (Rouché-Capelli); le soluzioni sono una soluzione particolare più il nucleo e dipendono da n − r parametri.Sistemi lineari e teorema di Rouché-Capelli →.


{v1,v2,v3}\{v_1, v_2, v_3\} è una base? det⁡(101010−111)\det \begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \\ -1 & 1 & 1 \end{pmatrix} (vettori in colonna), sviluppando lungo la seconda riga (che ha un solo elemento non nullo, al posto (2,2)(2,2)): 1⋅det⁡(11−11)=1+1=2≠01 \cdot \det \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ -1 & 1 \end{pmatrix} = 1 + 1 = 2 \ne 0. Sì. Quindi, per il teorema delle immagini di una baseUna funzione lineare è determinata dalle immagini dei vettori di una base, che si possono scegliere liberamente.Funzioni lineari e isomorfismi →, la funzione ff esiste ed è unica.

(a) Matrice rispetto a {v1,v2,v3}\{v_1, v_2, v_3\} e alla base canonica

La colonna jj è formata dalle coordinate di f(vj)f(v_j) nella base del codominio. Il codominio ha la base canonica, quindi le coordinate sono semplicemente le componenti: si copiano in colonna le immagini date.

A=(−2562−1−2−2−1040−2).A = \begin{pmatrix} -2 & 5 & 6 \\ 2 & -1 & -2 \\ -2 & -1 & 0 \\ 4 & 0 & -2 \end{pmatrix}.

È 4×34 \times 3 (codominio di dimensione 44, dominio di dimensione 33). Nessun calcolo: questa è la matrice che il testo "dà gratis".

(b) Matrice rispetto alle basi canoniche

Servono f(e1),f(e2),f(e3)f(e_1), f(e_2), f(e_3). Il metodo più diretto: scrivere e1,e2,e3e_1, e_2, e_3 come combinazione di v1,v2,v3v_1, v_2, v_3 e usare la linearità.

  • v1+v3=(1,0,−1)+(1,0,1)=(2,0,0)v_1 + v_3 = (1, 0, -1) + (1, 0, 1) = (2, 0, 0), quindi e1=12(v1+v3)e_1 = \frac12(v_1 + v_3) e f(e1)=12(f(v1)+f(v3))=12((−2,2,−2,4)+(6,−2,0,−2))=12(4,0,−2,2)=(2,0,−1,1).f(e_1) = \tfrac12\big(f(v_1) + f(v_3)\big) = \tfrac12\big((-2, 2, -2, 4) + (6, -2, 0, -2)\big) = \tfrac12(4, 0, -2, 2) = (2, 0, -1, 1).
  • v3−v1=(0,0,2)v_3 - v_1 = (0, 0, 2), quindi e3=12(v3−v1)e_3 = \frac12(v_3 - v_1) e f(e3)=12(f(v3)−f(v1))=12(8,−4,2,−6)=(4,−2,1,−3).f(e_3) = \tfrac12\big(f(v_3) - f(v_1)\big) = \tfrac12(8, -4, 2, -6) = (4, -2, 1, -3).
  • v2=(0,1,1)=e2+e3v_2 = (0, 1, 1) = e_2 + e_3, quindi e2=v2−e3e_2 = v_2 - e_3 e f(e2)=f(v2)−f(e3)=(5,−1,−1,0)−(4,−2,1,−3)=(1,1,−2,3).f(e_2) = f(v_2) - f(e_3) = (5, -1, -1, 0) - (4, -2, 1, -3) = (1, 1, -2, 3).

B=(21401−2−1−2113−3).B = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 4 \\ 0 & 1 & -2 \\ -1 & -2 & 1 \\ 1 & 3 & -3 \end{pmatrix}.

Lo stesso con la formula. Con P=MEV(id)P = M^{\mathcal V}_{\mathcal E}(\mathrm{id}), la matrice con v1,v2,v3v_1, v_2, v_3 in colonna, la formula di cambiamento di baseLa matrice di cambiamento di base è la matrice dell'identità rispetto a due basi diverse: trasforma le coordinate in una base nelle coordinate nell'altra ed è invertibile; la matrice di f in nuove basi è M(id)·A·M(id), e per un endomorfismo A' = P⁻¹AP (matrici simili).Cambiamenti di base → dà A=BPA = B P, quindi B=AP−1B = A P^{-1}. Le colonne di P−1P^{-1} sono le coordinate di e1,e2,e3e_1, e_2, e_3 rispetto a {v1,v2,v3}\{v_1, v_2, v_3\}, cioè proprio i coefficienti trovati sopra: (12,0,12)(\frac12, 0, \frac12), (12,1,−12)(\frac12, 1, -\frac12), (−12,0,12)(-\frac12, 0, \frac12). Il calcolo a mano è il prodotto AP−1AP^{-1} fatto colonna per colonna.

Verifica: Bv1=(2−4, 0+2, −1−1, 1+3)=(−2,2,−2,4)=f(v1)B v_1 = (2 - 4, \ 0 + 2, \ -1 - 1, \ 1 + 3) = (-2, 2, -2, 4) = f(v_1) ✓.

(c) Nucleo e immagine

Riduzione a scala di BB (Eliminazione di GaussCon tre operazioni elementari sulle righe (scambio, moltiplicazione per uno scalare non nullo, somma di un multiplo di un'altra riga) ogni matrice si riduce a scala senza cambiare il rango; serve a calcolare ranghi, risolvere sistemi, trovare relazioni di dipendenza e matrici che riducono a scala.Eliminazione di Gauss →). Pivot b11=2b_{11} = 2; per non introdurre frazioni si combinano le righe con coefficienti interi. R3←2R3+R1R_3 \leftarrow 2R_3 + R_1 è la composizione di due operazioni elementari lecite (moltiplicare R3R_3 per 2≠02 \ne 0, poi sommarle R1R_1), quindi non cambia il rango né le soluzioni di BX=0⃗BX = \vec 0:

  • R3←2R3+R1R_3 \leftarrow 2R_3 + R_1: (−2,−4,2)+(2,1,4)=(0,−3,6)(-2, -4, 2) + (2, 1, 4) = (0, -3, 6);
  • R4←2R4−R1R_4 \leftarrow 2R_4 - R_1: (2,6,−6)−(2,1,4)=(0,5,−10)(2, 6, -6) - (2, 1, 4) = (0, 5, -10).

Le nuove R3R_3 e R4R_4 sono multiple di R2=(0,1,−2)R_2 = (0, 1, -2) (rispettivamente −3-3 e 55 volte), quindi R3+3R2R_3 + 3R_2 e R4−5R2R_4 - 5R_2 si annullano:

B⟶(21401−2000000),rango⁡(B)=2.B \longrightarrow \begin{pmatrix} 2 & 1 & 4 \\ 0 & 1 & -2 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}, \qquad \operatorname{rango}(B) = 2 .

Immagine: dim⁡Im⁡f=2\dim \operatorname{Im} f = 2; base = colonne di BB nelle posizioni dei pivot (colonne 1 e 2):

Im⁡f=⟨(2,0,−1,1), (1,1,−2,3)⟩.\operatorname{Im} f = \langle (2, 0, -1, 1), \ (1, 1, -2, 3) \rangle .

(Le colonne di BB nelle posizioni dei pivot sono indipendenti perché le operazioni sulle righe non cambiano le relazioni lineari tra le colonne; la terza colonna è superflua: dalla forma a scala si legge C3=3C1−2C2C_3 = 3C_1 - 2C_2, e infatti 3(2,0,−1,1)−2(1,1,−2,3)=(4,−2,1,−3)3(2, 0, -1, 1) - 2(1, 1, -2, 3) = (4, -2, 1, -3) ✓.)

Nucleo: per nullità + rangodim Ker f + dim Im f = dimensione del dominio.Nucleo e immagine → dim⁡Ker⁡f=3−2=1\dim \operatorname{Ker} f = 3 - 2 = 1. Dal sistema ridotto 2x1+x2+4x3=02x_1 + x_2 + 4x_3 = 0, x2−2x3=0x_2 - 2x_3 = 0 con x3x_3 libera: x2=2x3x_2 = 2x_3, 2x1=−x2−4x3=−6x32x_1 = -x_2 - 4x_3 = -6x_3, x1=−3x3x_1 = -3x_3. Con x3=1x_3 = 1:

Ker⁡f=⟨(−3,2,1)⟩.\operatorname{Ker} f = \langle (-3, 2, 1) \rangle .

Verifica: B(−3,2,1)T=(−6+2+4, 0+2−2, 3−4+1, −3+6−3)=(0,0,0,0)B(-3, 2, 1)^T = (-6 + 2 + 4, \ 0 + 2 - 2, \ 3 - 4 + 1, \ -3 + 6 - 3) = (0, 0, 0, 0) ✓.

(Attenzione: se si cercasse il nucleo usando AA si troverebbero le coordinate del vettore del nucleo rispetto a {v1,v2,v3}\{v_1, v_2, v_3\}, non le sue componenti. Risolvendo AY=0⃗AY = \vec 0 si trova Y=(−1,2,−2)Y = (-1, 2, -2), a meno di multipli: infatti A(−1,2,−2)T=(2+10−12, −2−2+4, 2−2+0, −4+0+4)=0⃗A(-1, 2, -2)^T = (2 + 10 - 12,\ -2 - 2 + 4,\ 2 - 2 + 0,\ -4 + 0 + 4) = \vec 0. Il vettore corrispondente è −v1+2v2−2v3=(−1+0−2, 0+2−0, 1+2−2)=(−3,2,1)-v_1 + 2v_2 - 2v_3 = (-1 + 0 - 2,\ 0 + 2 - 0,\ 1 + 2 - 2) = (-3, 2, 1): lo stesso trovato con BB. Dare (−1,2,−2)(-1, 2, -2) come risposta sarebbe sbagliato, perché B(−1,2,−2)T=(−8,6,−5,11)≠0⃗B(-1, 2, -2)^T = (-8, 6, -5, 11) \ne \vec 0. Bisogna stare attenti a quale matrice si usa e a che cosa rappresentano i vettori (Coordinate rispetto a una baseFissata una base, ogni vettore ha una e una sola lista di coordinate; la funzione vettore → coordinate è un isomorfismo con K^n, quindi ogni spazio di dimensione n si comporta come K^n (ma l'isomorfismo dipende dalla base).Coordinate rispetto a una base →).)

(d) Per quale tt si ha wt∈Im⁡fw_t \in \operatorname{Im} f, e f−1(wt)f^{-1}(w_t)

wt∈Im⁡fw_t \in \operatorname{Im} f significa che il sistema BX=wtBX = w_t ha soluzione. Per Rouché-CapelliIl sistema AX = B è risolubile se e solo se rango(A) = rango della matrice completa (A|B).Sistemi lineari e teorema di Rouché-Capelli → si riduce la matrice completa con le stesse operazioni di prima:

(214t01−2−1−1−21−213−31)⟶(214t01−2−1000t−70007−t)\left(\begin{array}{ccc|c} 2 & 1 & 4 & t \\ 0 & 1 & -2 & -1 \\ -1 & -2 & 1 & -2 \\ 1 & 3 & -3 & 1 \end{array}\right) \longrightarrow \left(\begin{array}{ccc|c} 2 & 1 & 4 & t \\ 0 & 1 & -2 & -1 \\ 0 & 0 & 0 & t - 7 \\ 0 & 0 & 0 & 7 - t \end{array}\right)

Conti dell'ultima colonna: 2R3+R12R_3 + R_1 dà −4+t-4 + t, poi +3R2+3R_2 dà t−4−3=t−7t - 4 - 3 = t - 7; 2R4−R12R_4 - R_1 dà 2−t2 - t, poi −5R2-5R_2 dà 2−t+5=7−t2 - t + 5 = 7 - t.

Il rango della completa è 22 (come quello di BB) solo se t−7=0t - 7 = 0. Risposta: t=7t = 7.

Antimmagine. Per t=7t = 7 il sistema ridotto è

{2x1+x2+4x3=7x2−2x3=−1⟹x2=−1+2x3,x1=7−x2−4x32=8−6x32=4−3x3.\begin{cases} 2x_1 + x_2 + 4x_3 = 7 \\ x_2 - 2x_3 = -1 \end{cases} \qquad \Longrightarrow \qquad x_2 = -1 + 2x_3, \quad x_1 = \frac{7 - x_2 - 4x_3}{2} = \frac{8 - 6x_3}{2} = 4 - 3x_3 .

Con x3=1x_3 = 1 si trova la soluzione particolare (1,1,1)(1, 1, 1). Tutte le soluzioni sono una particolare più il nucleo (struttura delle soluzioniLe soluzioni di AX = B, se esistono, sono X₀ + Ker A, con X₀ una soluzione qualsiasi.Sistemi lineari e teorema di Rouché-Capelli →):

f−1(w7)=(1,1,1)+Ker⁡f={(1−3s, 1+2s, 1+s):s∈R}.f^{-1}(w_7) = (1, 1, 1) + \operatorname{Ker} f = \{(1 - 3s, \ 1 + 2s, \ 1 + s) : s \in \mathbb{R}\} .

Verifica: B(1,1,1)T=(2+1+4, 0+1−2, −1−2+1, 1+3−3)=(7,−1,−2,1)=w7B(1, 1, 1)^T = (2 + 1 + 4, \ 0 + 1 - 2, \ -1 - 2 + 1, \ 1 + 3 - 3) = (7, -1, -2, 1) = w_7 ✓. Seconda verifica con i dati del testo: (1,1,1)=12v1+v2+12v3(1, 1, 1) = \frac12 v_1 + v_2 + \frac12 v_3 (coordinate P−1(1,1,1)TP^{-1}(1,1,1)^T), quindi f(1,1,1)=12(−2,2,−2,4)+(5,−1,−1,0)+12(6,−2,0,−2)=(7,−1,−2,1)f(1, 1, 1) = \frac12(-2, 2, -2, 4) + (5, -1, -1, 0) + \frac12(6, -2, 0, -2) = (7, -1, -2, 1) ✓.

(e) Esiste gg con g∘f=idR3g \circ f = \mathrm{id}_{\mathbb{R}^3}?

No. Si prende v=(−3,2,1)∈Ker⁡fv = (-3, 2, 1) \in \operatorname{Ker} f, v≠0v \ne 0. Per qualunque gg lineare:

(g∘f)(v)=g(f(v))=g(0⃗)=0⃗≠v,(g \circ f)(v) = g(f(v)) = g(\vec 0) = \vec 0 \ne v ,

(una funzione lineare manda sempre 0⃗\vec 0 in 0⃗\vec 0), quindi g∘fg \circ f non è l'identità.

Il principio generale. Se g∘f=idg \circ f = \mathrm{id}, allora ff deve essere iniettiva: da f(u)=f(v)f(u) = f(v) segue u=g(f(u))=g(f(v))=vu = g(f(u)) = g(f(v)) = v. Qui ff non è iniettiva perché il nucleo non è nullo. (Viceversa, se ff fosse iniettiva una tale gg esisterebbe: si completa una base di Im⁡f\operatorname{Im} f a una base di R4\mathbb{R}^4, si definisce gg come inversa di ff sull'immagine e a piacere sugli altri vettori.)

Errori comuni

  • Copiare in (b) le immagini f(vj)f(v_j) come colonne di BB: quelle sono le colonne di AA; BB vuole f(ej)f(e_j).
  • Trovare il nucleo con AA e darlo come vettore di R3\mathbb{R}^3 senza ritrasformare le coordinate.
  • Dimenticare il nucleo nell'antimmagine: f−1(w7)f^{-1}(w_7) non è un solo vettore, perché ff non è iniettiva.

Versione ripasso

Testo. In R3\mathbb{R}^3 sono assegnati i vettori v1=(1,0,−1)v_1 = (1, 0, -1), v2=(0,1,1)v_2 = (0, 1, 1), v3=(1,0,1)v_3 = (1, 0, 1). Sia f:R3→R4f: \mathbb{R}^3 \to \mathbb{R}^4 una funzione lineare tale che f(v1)=(−2,2,−2,4)f(v_1) = (-2, 2, -2, 4), f(v2)=(5,−1,−1,0)f(v_2) = (5, -1, -1, 0), f(v3)=(6,−2,0,−2)f(v_3) = (6, -2, 0, -2).

(a) Scrivere la matrice AA di ff rispetto alla base {v1,v2,v3}\{v_1, v_2, v_3\} di R3\mathbb{R}^3 e alla base canonica di R4\mathbb{R}^4. (b) Scrivere la matrice BB di ff rispetto alle basi canoniche di R3\mathbb{R}^3 e di R4\mathbb{R}^4. (c) Trovare una base del nucleo e una base dell'immagine di ff. (d) Determinare per quale valore del parametro tt il vettore wt=(t,−1,−2,1)w_t = (t, -1, -2, 1) appartiene all'immagine di ff. Per tale valore di tt determinare f−1(wt)f^{-1}(w_t). (e) Esiste una funzione lineare g:R4→R3g: \mathbb{R}^4 \to \mathbb{R}^3 tale che la funzione composta g∘f:R3→R3g \circ f: \mathbb{R}^3 \to \mathbb{R}^3 sia l'identità? (La risposta deve essere giustificata.)

(a) Matrice AA (rispetto a {vj}\{v_j\} e base canonica)

La matrice AA ha le immagini f(vj)f(v_j) come colonne: A=(−2562−1−2−2−1040−2)A = \begin{pmatrix} -2 & 5 & 6 \\ 2 & -1 & -2 \\ -2 & -1 & 0 \\ 4 & 0 & -2 \end{pmatrix}

(b) Matrice BB (basi canoniche)

Calcolo delle immagini dei vettori canonici eie_i tramite linearità:

  • e1=12(v1+v3)  ⟹  f(e1)=(2,0,−1,1)e_1 = \frac{1}{2}(v_1+v_3) \implies f(e_1) = (2, 0, -1, 1)
  • e3=12(v3−v1)  ⟹  f(e3)=(4,−2,1,−3)e_3 = \frac{1}{2}(v_3-v_1) \implies f(e_3) = (4, -2, 1, -3)
  • e2=v2−e3  ⟹  f(e2)=(1,1,−2,3)e_2 = v_2 - e_3 \implies f(e_2) = (1, 1, -2, 3) B=(21401−2−1−2113−3)B = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 4 \\ 0 & 1 & -2 \\ -1 & -2 & 1 \\ 1 & 3 & -3 \end{pmatrix}

(c) Nucleo e immagine

Riducendo BB a scala: B⟶(21401−2000000),rango⁡(B)=2B \longrightarrow \begin{pmatrix} 2 & 1 & 4 \\ 0 & 1 & -2 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}, \quad \operatorname{rango}(B) = 2

  • Immagine: Im⁡f=⟨(2,0,−1,1),(1,1,−2,3)⟩\operatorname{Im} f = \langle (2, 0, -1, 1), (1, 1, -2, 3) \rangle.
  • Nucleo: dal sistema 2x1+x2+4x3=02x_1+x_2+4x_3=0 e x2−2x3=0x_2-2x_3=0, posto x3=1x_3=1, si ottiene Ker⁡f=⟨(−3,2,1)⟩\operatorname{Ker} f = \langle (-3, 2, 1) \rangle.

(d) Parametro tt e antimmagine

wt∈Im⁡fw_t \in \operatorname{Im} f se il sistema BX=wtBX = w_t è risolubile. Riducendo la completa con wt=(t,−1,−2,1)w_t=(t, -1, -2, 1), il rango è 2 se t−7=0  ⟹  t=7t-7=0 \implies t=7. Per t=7t=7, la soluzione particolare è xp=(1,1,1)x_p=(1,1,1). f−1(w7)=(1,1,1)+Ker⁡f={(1−3s,1+2s,1+s):s∈R}f^{-1}(w_7) = (1,1,1) + \operatorname{Ker} f = \{ (1-3s, 1+2s, 1+s) : s \in \mathbb{R} \}.

(e) Esistenza di g:R4→R3g: \mathbb{R}^4 \to \mathbb{R}^3 tale che g∘f=idg \circ f = \text{id}

No. Poiché Ker⁡f≠{0}\operatorname{Ker} f \neq \{0\}, ff non è iniettivaUna funzione tra spazi vettoriali è lineare se rispetta somma e prodotto per uno scalare; manda 0 in 0, è determinata dalle immagini di una base e si chiama isomorfismo quando è anche biiettiva.Funzioni lineari e isomorfismi →. Per ogni v∈Ker⁡f,v≠0v \in \operatorname{Ker} f, v \neq 0, si ha g(f(v))=g(0)=0≠vg(f(v)) = g(0) = 0 \neq v.

Errori tipici:

  • In (b), scrivere le immagini dei viv_i invece di quelle degli eie_i.
  • In (c), dimenticare che il nucleo calcolato su AA fornisce le coordinate rispetto a {vj}\{v_j\} e non le componenti canoniche.
  • In (d), considerare l'antimmagine come un unico vettore e non come una varietà affine (punto + nucleo).

Teoria collegata