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Note per Studenti Esercizio 42 · rango con parametro e condizione sui termini noti (compitino 2026)

Esercizio 42rango con parametro e condizione sui termini noti (compitino 2026)

Esame
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Testo (1° compitino del 10 aprile 2026, esercizio 2). Consideriamo la matrice

A=(12124a2−1−1−2a).A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 2 & 4a^2 & -1 \\ -1 & -2 & a \end{pmatrix}.

(a) Determinare il rango di AA al variare del parametro a∈Ra \in \mathbb{R}. (b) Determinare la dimensione dello spazio delle soluzioni del sistema AX=0AX = 0 al variare di aa. (c) Poniamo a=1a = 1 e consideriamo il vettore colonna B=(b1,b2,b3)B = (b_1, b_2, b_3). Che relazione deve esistere tra le variabili b1,b2,b3b_1, b_2, b_3 se vogliamo che il sistema AX=BAX = B abbia soluzioni? (d) Poniamo a=−1a = -1 e consideriamo il vettore colonna C=(2,7,c)C = (2, 7, c). Trovare il valore di cc per cui il sistema AX=CAX = C ha soluzioni e, per tale valore di cc, trovare tutte le soluzioni di tale sistema.

Teoria usata: 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 →, 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 →, 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 →.


(a) Rango al variare di aa

Strategia. Con un parametro conviene fare l'eliminazione di Gauss scegliendo come pivot elementi che non dipendono da aa (così non si rischia di dividere per qualcosa che potrebbe essere zero), e solo alla fine discutere i casi.

Pivot a11=1a_{11} = 1:

  • R2←R2−2R1R_2 \leftarrow R_2 - 2R_1: (2,4a2,−1)−(2,4,2)=(0, 4a2−4, −3)(2, 4a^2, -1) - (2, 4, 2) = (0, \ 4a^2 - 4, \ -3);
  • R3←R3+R1R_3 \leftarrow R_3 + R_1: (−1,−2,a)+(1,2,1)=(0, 0, a+1)(-1, -2, a) + (1, 2, 1) = (0, \ 0, \ a + 1).

A⟶(12104(a2−1)−300a+1)A \longrightarrow \begin{pmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 0 & 4(a^2 - 1) & -3 \\ 0 & 0 & a + 1 \end{pmatrix}

È già triangolare. Il rango dipende da quali elementi diagonali si annullano: 4(a2−1)=0  ⟺  a=±14(a^2 - 1) = 0 \iff a = \pm 1 e a+1=0  ⟺  a=−1a + 1 = 0 \iff a = -1.

  • a≠±1a \ne \pm 1: i tre elementi diagonali sono non nulli, tre pivot: rango⁡(A)=3\operatorname{rango}(A) = 3.
  • a=1a = 1: la matrice è (12100−3002)\begin{pmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & -3 \\ 0 & 0 & 2 \end{pmatrix}; con R3←R3+23R2R_3 \leftarrow R_3 + \frac23 R_2 l'ultima riga si annulla: rango⁡(A)=2\operatorname{rango}(A) = 2.
  • a=−1a = -1: (12100−3000)\begin{pmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & -3 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}, rango⁡(A)=2\operatorname{rango}(A) = 2.

Controllo con il determinante. Le operazioni fatte (sommare a una riga un multiplo di un'altra) non cambiano il determinanteIl determinante è lineare in ogni riga, cambia segno scambiando due righe, non cambia sommando a una riga un multiplo di un'altra: così si calcola con Gauss riducendo a triangolare. Binet: det(AB) = det A · det B. Laplace: sviluppo lungo una riga o colonna con i complementi algebrici.Proprietà del determinante, Binet e Laplace →, e il determinante di una matrice triangolare è il prodotto degli elementi diagonali; quindi, scomponendo la differenza di quadrati a2−1=(a−1)(a+1)a^2 - 1 = (a - 1)(a + 1), det⁡A=1⋅4(a2−1)⋅(a+1)=4(a−1)(a+1)2\det A = 1 \cdot 4(a^2 - 1) \cdot (a + 1) = 4(a - 1)(a + 1)^2, nullo esattamente per a=±1a = \pm 1 ✓. Il determinante dice quando il rango è massimo, ma non quanto vale il rango negli altri casi: per quello serve la forma a scala.

Risposta: rango⁡(A)=3\operatorname{rango}(A) = 3 per a≠±1a \ne \pm 1, rango⁡(A)=2\operatorname{rango}(A) = 2 per a=±1a = \pm 1.

(b) Dimensione delle soluzioni di AX=0AX = 0

Lo spazio delle soluzioni di AX=0AX = 0 è il nucleo di AA e, per il teorema nullità + rangoIl 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 →, ha dimensione 3−rango⁡(A)3 - \operatorname{rango}(A) (33 = numero di incognite):

aa rango⁡(A)\operatorname{rango}(A) dim⁡{X:AX=0}\dim \{X : AX = 0\}
a≠±1a \ne \pm 1 33 00 (solo X=0X = 0)
a=±1a = \pm 1 22 11

Per a=±1a = \pm 1 le soluzioni si trovano dalla forma a scala: la seconda riga è (0,0,−3)(0, 0, -3) in entrambi i casi (perché 4(a2−1)=04(a^2 - 1) = 0), cioè −3x3=0-3x_3 = 0, quindi x3=0x_3 = 0; la terza riga dà 2x3=02x_3 = 0 (per a=1a = 1) o 0=00 = 0 (per a=−1a = -1), niente di nuovo. Poi la prima riga dà x1+2x2+0=0x_1 + 2x_2 + 0 = 0, cioè x1=−2x2x_1 = -2x_2 con x2x_2 libera; ponendo x2=1x_2 = 1 si trova (−2,1,0)(-2, 1, 0). Lo spazio è ⟨(−2,1,0)⟩\langle (-2, 1, 0) \rangle in entrambi i casi (si vede anche guardando AA: la seconda colonna è il doppio della prima solo quando 4a2=44a^2 = 4).

(c) a=1a = 1: condizione su b1,b2,b3b_1, b_2, b_3

Si riduce la matrice completa con le stesse operazioni, portandosi dietro la colonna dei termini noti:

(121b124−1b2−1−21b3)→R3+R1R2−2R1(121b100−3b2−2b1002b3+b1)→R3+23R2(121b100−3b2−2b1000b3+b1+23(b2−2b1))\left(\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & b_1 \\ 2 & 4 & -1 & b_2 \\ -1 & -2 & 1 & b_3 \end{array}\right) \xrightarrow[R_3 + R_1]{R_2 - 2R_1} \left(\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & b_1 \\ 0 & 0 & -3 & b_2 - 2b_1 \\ 0 & 0 & 2 & b_3 + b_1 \end{array}\right) \xrightarrow{R_3 + \frac23 R_2} \left(\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & b_1 \\ 0 & 0 & -3 & b_2 - 2b_1 \\ 0 & 0 & 0 & b_3 + b_1 + \frac23(b_2 - 2b_1) \end{array}\right)

L'ultimo termine noto si semplifica: b3+b1+23b2−43b1=−13b1+23b2+b3b_3 + b_1 + \frac23 b_2 - \frac43 b_1 = -\frac13 b_1 + \frac23 b_2 + b_3.

L'ultima riga dice 0=−13b1+23b2+b30 = -\frac13 b_1 + \frac23 b_2 + b_3. Per Rouché-CapelliAX = B ha soluzioni se e solo se rango(A) = rango(A|B).Sistemi lineari e teorema di Rouché-Capelli → il sistema ha soluzioni se e solo se questo numero è 00 (altrimenti la riga sarebbe un'equazione impossibile 0=0 = numero non nullo, e il rango della completa salirebbe a 33). Moltiplicando per −3-3:

 b1−2b2−3b3=0 \boxed{\ b_1 - 2b_2 - 3b_3 = 0\ }

Interpretazione. I BB per cui AX=BAX = B ha soluzione sono quelli dell'immagine di AA (lo spazio generato dalle colonne, perché le immagini di una base generano l'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 → e AejAe_j è la colonna jj), che per a=1a = 1 ha dimensione rango⁡(A)=2\operatorname{rango}(A) = 2: un piano per l'origine di R3\mathbb{R}^3, descritto da una equazione cartesianaProcedura da esame per i sottospazi di K^n: base da generatori (riduzione a scala delle righe), base da equazioni (incognite libere), equazioni cartesiane da una base (eliminare i parametri), intersezione (mettere a sistema), somma (unire i generatori) e Grassmann come controllo.Metodo - basi, equazioni cartesiane, intersezione e somma di sottospazi → (3−2=13 - 2 = 1 equazione). Controllo sulle colonne di AA: prima colonna (1,2,−1)(1, 2, -1): 1−4+3=01 - 4 + 3 = 0 ✓; seconda colonna (2,4,−2)(2, 4, -2), il doppio della prima: 2−8+6=02 - 8 + 6 = 0 ✓; terza colonna (1,−1,1)(1, -1, 1): 1+2−3=01 + 2 - 3 = 0 ✓.

(d) a=−1a = -1, C=(2,7,c)C = (2, 7, c)

(121224−17−1−2−1c)→R3+R1R2−2R1(121200−33000c+2)\left(\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 2 \\ 2 & 4 & -1 & 7 \\ -1 & -2 & -1 & c \end{array}\right) \xrightarrow[R_3 + R_1]{R_2 - 2R_1} \left(\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 2 \\ 0 & 0 & -3 & 3 \\ 0 & 0 & 0 & c + 2 \end{array}\right)

I conti delle righe: R2−2R1=(2−2, 4−4, −1−2 ∣ 7−4)=(0,0,−3 ∣ 3)R_2 - 2R_1 = (2 - 2,\ 4 - 4,\ -1 - 2 \,|\, 7 - 4) = (0, 0, -3 \,|\, 3) e R3+R1=(−1+1, −2+2, −1+1 ∣ c+2)=(0,0,0 ∣ c+2)R_3 + R_1 = (-1 + 1,\ -2 + 2,\ -1 + 1 \,|\, c + 2) = (0, 0, 0 \,|\, c + 2). (La terza riga si annulla del tutto nella parte dei coefficienti, perché per a=−1a = -1 è l'opposta della prima.) Per Rouché-Capelli serve rango⁡(A ∣ C)=rango⁡(A)=2\operatorname{rango}(A \,|\, C) = \operatorname{rango}(A) = 2, cioè c+2=0c + 2 = 0: c=−2c = -2.

Soluzioni per c=−2c = -2. Dalla seconda equazione −3x3=3-3x_3 = 3, cioè x3=−1x_3 = -1. Dalla prima x1+2x2+x3=2x_1 + 2x_2 + x_3 = 2, cioè x1=2−2x2+1=3−2x2x_1 = 2 - 2x_2 + 1 = 3 - 2x_2, con x2x_2 libera:

X=(3−2t, t, −1)=(3,0,−1)⏟soluzione particolare+t (−2,1,0)⏟nucleo,t∈R.X = (3 - 2t, \ t, \ -1) = \underbrace{(3, 0, -1)}_{\text{soluzione particolare}} + t\,\underbrace{(-2, 1, 0)}_{\text{nucleo}}, \qquad t \in \mathbb{R}.

È la struttura generaleUn 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 →: una soluzione particolare più il nucleo trovato in (b).

Verifica con t=0t = 0: A(3,0,−1)T=(3+0−1, 6+0+1, −3+0+1)=(2,7,−2)A(3, 0, -1)^T = (3 + 0 - 1, \ 6 + 0 + 1, \ -3 + 0 + 1) = (2, 7, -2) ✓.

Errori comuni

  • Dividere per un'espressione con il parametro (per esempio usare 4(a2−1)4(a^2 - 1) come pivot senza dire "se a≠±1a \ne \pm 1"): nei casi esclusi va rifatto il conto.
  • Fermarsi al determinante: det⁡A=0\det A = 0 dice solo che il rango è minore di 33, non che è 22.
  • Dimenticare il nucleo in (d): le soluzioni sono infinite, una retta di R3\mathbb{R}^3, non il solo (3,0,−1)(3, 0, -1).

Versione ripasso

Testo. Consideriamo la matrice

A=(12124a2−1−1−2a).A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 2 & 4a^2 & -1 \\ -1 & -2 & a \end{pmatrix}.

(a) Determinare il rango di AA al variare del parametro a∈Ra \in \mathbb{R}. (b) Determinare la dimensione dello spazio delle soluzioni del sistema AX=0AX = 0 al variare di aa. (c) Poniamo a=1a = 1 e consideriamo il vettore colonna B=(b1,b2,b3)B = (b_1, b_2, b_3). Che relazione deve esistere tra le variabili b1,b2,b3b_1, b_2, b_3 se vogliamo che il sistema AX=BAX = B abbia soluzioni? (d) Poniamo a=−1a = -1 e consideriamo il vettore colonna C=(2,7,c)C = (2, 7, c). Trovare il valore di cc per cui il sistema AX=CAX = C ha soluzioni e, per tale valore di cc, trovare tutte le soluzioni di tale sistema.

Matrice: A=(12124a2−1−1−2a)A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 2 & 4a^2 & -1 \\ -1 & -2 & a \end{pmatrix}.

(a) Rango al variare di aa

Metodo: 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 →. Si riduce la matrice:

  1. R2←R2−2R1  ⟹  (0,4a2−4,−3)R_2 \leftarrow R_2 - 2R_1 \implies (0, 4a^2 - 4, -3)
  2. R3←R3+R1  ⟹  (0,0,a+1)R_3 \leftarrow R_3 + R_1 \implies (0, 0, a + 1) A⟶(12104(a2−1)−300a+1)A \longrightarrow \begin{pmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 0 & 4(a^2 - 1) & -3 \\ 0 & 0 & a + 1 \end{pmatrix}
  • a≠±1  ⟹  rango⁡(A)=3a \ne \pm 1 \implies \operatorname{rango}(A) = 3.
  • a=±1  ⟹  rango⁡(A)=2a = \pm 1 \implies \operatorname{rango}(A) = 2. Determinante: det⁡A=4(a−1)(a+1)2\det A = 4(a - 1)(a + 1)^2.

(b) Dimensione dello spazio delle soluzioni di AX=0AX = 0

Per il teorema nullità + rangoIl 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 →: dim⁡(ker⁡A)=3−rango⁡(A)\dim(\ker A) = 3 - \operatorname{rango}(A).

  • a≠±1  ⟹  dim⁡=0a \ne \pm 1 \implies \dim = 0.
  • a=±1  ⟹  dim⁡=1a = \pm 1 \implies \dim = 1. Lo spazio è ⟨(−2,1,0)⟩\langle (-2, 1, 0) \rangle.

(c) a=1a = 1: condizione su b1,b2,b3b_1, b_2, b_3

Riduzione matrice completa (A∣B)(A|B): (121b100−3b2−2b1000b3+b1+23(b2−2b1))\left(\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & b_1 \\ 0 & 0 & -3 & b_2 - 2b_1 \\ 0 & 0 & 0 & b_3 + b_1 + \frac23(b_2 - 2b_1) \end{array}\right) Per 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 →, il sistema è risolubile se l'ultima componente è 00: b3+b1+23b2−43b1=0  ⟺  −13b1+23b2+b3=0  ⟺  b1−2b2−3b3=0b_3 + b_1 + \frac23 b_2 - \frac43 b_1 = 0 \iff -\frac13 b_1 + \frac23 b_2 + b_3 = 0 \iff \mathbf{b_1 - 2b_2 - 3b_3 = 0}

(d) a=−1a = -1, C=(2,7,c)C = (2, 7, c)

Riduzione (A∣C)(A|C): (121200−33000c+2)\left(\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 2 \\ 0 & 0 & -3 & 3 \\ 0 & 0 & 0 & c + 2 \end{array}\right) Condizione di esistenza: c+2=0  ⟹  c=−2c + 2 = 0 \implies \mathbf{c = -2}. Soluzioni: dal sistema −3x3=3  ⟹  x3=−1-3x_3 = 3 \implies x_3 = -1; da x1+2x2+x3=2  ⟹  x1=3−2x2x_1 + 2x_2 + x_3 = 2 \implies x_1 = 3 - 2x_2. X=(30−1)+t(−210),t∈RX = \begin{pmatrix} 3 \\ 0 \\ -1 \end{pmatrix} + t \begin{pmatrix} -2 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix}, \quad t \in \mathbb{R}

Errori comuni

  • Dividere per espressioni contenenti il parametro senza discutere i casi.
  • Confondere det⁡A=0\det A = 0 (rango < 3) con il valore esatto del rango (potrebbe essere 1 o 2).
  • Non sommare il nucleo alla soluzione particolare in (d).

Teoria collegata