FONDAMENTI DI ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA INGEGNERIA CHIMICA E DEI MATERIALI 27 GIUGNO 2016

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1 FONDAMENTI DI ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA INGEGNERIA CHIMICA E DEI MATERIALI 7 GIUGNO 06 MATTEO LONGO Ogni versione del compito contiene solo due tra i quattro esercizi Esercizio. Considerare i sottospazi U e W t di R 4 definiti, al variare del parametro t R, dalle condizioni: x + x + x 3 + x 4 = 0 U : x x 4 = 0 e W t = (,, 0, 0), (0, t, 0, t ). () Determinare tutti i valori del parametro t per i quali U e W t sono in somma diretta. () In tutti i casi in cui U e W t non sono in somma diretta, trovare una base di U W t e completarla ad una base di U + W t. Soluzione. Una base di U è data dai vettori (, 0,, 0) e (,, 0, ). I sottospazi U e W t sono in somma diretta se e solo U + W t = R 4, dunque se e solo se (, 0,, 0), (,, 0, ), (,, 0, 0), (0, t, 0, t )} è una base di R 4. Questo avviene se e solo se il determinante della matrice t 0 t è non zero. Un semplice calcolo (ad esempio sviluppando il determinante lungo la terza colonna) mostra che questo avviene se e solo se t 5/4. Per t = 5/4 si calcola facilmente U W 5/4 = (,, 0, ), impostando ad esempio il sistema x (, 0,, 0) + x (,, 0, ) = x 3 (,, 0, 0) + x 4 (0, 5, 0, ). Segue che una base di U + W 5/4 come richiesto è (,, 0, ), (, 0,, 0), (,, 0, 0)}. Esercizio. Considerare al variare del parametro k R il sistema x x 3 = 0 x + x + x 3 x 4 = 0 Σ k : x + x + (k )x 3 = x + kx 3 + (k )x 4 = k nelle variabili x, x, x 3, x 4. () Discutere la risolubilità del sistema Σ k al variare di k R. () Determinarne, quando possibile, la soluzione, esprimendola nella forma X + W con X soluzione del sistema e W un spazio vettoriale di R 4.

2 MATTEO LONGO Svolgimento. La matrice completa del sistema è k 0 0 k k k ed applicando il metodo di riduzione a scalini si ottiene facilmente la matrice k k k Se k 0 e k, il determinante di questa matrice è diverso da 0, quindi il sistema ammette un unica soluzione, che si calcola facilmente in modo ricorsivo: (0,, 0, ). Se k = 0 oppure k = il rango della matrice completa ed incompleta del sistema è 3, quindi le soluzioni sono del tipo R + W con dim(w ) =, W soluzione del sistema omogeneo associato, e X una soluzione particolare; facendo i calcoli si ottiene che le soluzioni sono (0,, 0, ) + (, 0,, 0) se k = 0 e (0,, 0, ) + (,,, ) se k =. Esercizio 3. Al variare del parametro k R, si consideri l endomorfismo di R 3 rappresentato, rispetto alle basi canoniche, dalla matrice A k = k k k k k + k () Discutere la diagonalizzabilit di A k al variare del parametro k. () In tutti i casi in cui A k risulti diagonalizzabile, trovarne una base di autovettori e determinare due matrici P e D tali che A k = P DP, dove D è una matrice diagonale. Soluzione. Il calcolo del polinomio caratteristico si ottiene sviluppando il determinante ad esempio lungo l ultima riga, ottenendo: A k := det k t k k k k + t k + = (t )(t ). 0 0 t L endomorfismo è diagonalizzabile se e solo se la molteplicità geometrica dell autovalore è pari a, e questo avviene se e solo se il rango della matrice A k è 3 =. Osservo che la matrice k k k A k = t k k k ha rango uguale a se e solo se k = 0, quindi l endomorfismo risulta diagonalizzabile se e solo se k = 0. (Non è necessario discutere l autovalore t =, visto che la sua molteplicità geometrica è necessariamente.) Un facile calcolo mostra ora che una base dell autospazio relativo a per A 0 è (, 0, 0), (0,, 0)} e che una base dell autospazio relativo all autovalore è (0,, )}. Le matrici richieste sono quindi D = ; ep =

3 FALG 3 Esercizio 4. Sia V = R[X] 3 lo spazio vettoriale dei polinomi di grado minore o uguale a 3 nella variabile X, a coefficienti reali. Sia inoltre W = R[X] lo spazio vettoriale dei polinomi di grado minore o uguale a nella variabile X, a coefficienti reali. () Scrivere la matrice rispetto alle basi, X, X, X 3 } di V e, X, X } di W della funzione lineare φ : V W definita sulla base + X, X, X + X, X 3 } di V dalle condizioni + X + X, X X, X + X X, X 3 X X. () Determinare il nucleo e l immagine di φ. Svolgimento. Noto che = +X ( + X φ() = φ + X, quindi + X ) ( + X = φ ) + φ ( ) X = φ( + X) φ( X) = + = + X + X = + X + X per cui la prima colonna della matrice cercata è / /. / Con calcoli simili otteniamo le altre colonne: dalla relazione X = +X ottengo φ(x) = +X X, dalla relazione X = X +X X (usando il fatto che ho già calcolato φ(x)) ottengo φ(x ) = X+3X ; infine è noto dalle ipotesi che φ(x ) = X + X. La matrice cercata è dunque: / / / 0 / / / / / 3/ E facile verificare che questa matrice ha rango 3: ad esempio, la prima, seconda e quarta colonna sono indipendenti: il sistema x / / + x / / + x 3 0 = 0 / / X si traduce come x + x = 0 x + x x 3 = 0 x x + x 3 = 0 che ha come unica soluzione x = x = x 3 = 0. Perciò una base dell immagine di φ è, X, X }, perchè φ è suriettiva. Inoltre, il nucleo di φ deve avere dimensione, e risolvendo il sistema / / / 0 / / / x x = 0 0 / / 3/ x 3 0 si mostra facilmente che ker(φ) che è generato dal vettore (,,, 0). Esercizio 5. Consideriamo le due rette sghembe di A 3 R r ed s definite dalle equazioni x + y + z = 0 r = ; s = (,, ) + (,, 0). x y = () Trovare la retta t che interseca sia r che s ed è parallela al vettore (, 0, ). () Indicati con P e Q i punti di intersezione tra t e le due rette r ed s, e detto π il piano che contiene sia t che r, determinare tutti i quadrati di lato P Q contenuti in π.

4 4 MATTEO LONGO Svolgimento. Le equazioni parametriche di r sono r : (, 0, ) + (,, ), quindi il piano σ che contiene r e t è dato dalle equazioni parametriche π : (, 0, ) + (,, ), (, 0, ) ed un semplice calcolo permette di ricavare la sua equazione cartesiana Le equazioni cartesiane di s sono: π : x 3y z = 0. s : x + y = 0 z = Intersecando π con s ottengo il sistema x 3y z = 0 x + y = 0 z = la cui soluzione è il pounto Q = (9/4, /4, ). Quindi Q t, da cui t : Q + (, 0, ). Le equazioni cartesiane di t sono quindi x z = 5/4 t : y = /4 ed intersecando con r ottengo il punto P dal sistema x z = 5/4 y = /4 x + y + z = 0 x y = che restituisce P = (3/4, /4, /). Ottengo quindi Q P = (3/, 0, 3/) da cui Q P = 8/4. Il piano che contiene t ed r è π, il cui sottospazio direttore è (,, ), (, 0, ) ; quindi un vettore generico di questo piano è dato da a(,, ) + b(, 0, ) = (a + b, a, a + b). Se richiedo che un vettore di questo tipo sia ortogonale a Q P, devo risolvere il sistema (a + b, a, a + b) 0 = 0 e quindi ottengo a = b. Il vettore richiesto è quindi (3,, 3), la cui norma è. Un vettore di norma 8/4 parallelo a (3,, 3) è quindi v = ( 8/88)(3,, 3) = (3/ 44)(3,, 3). I quadrati cercati sono dunque quelli di lati P, P ± v, Q, Q ± v. Esercizio 6. Dimostrare che m vettori v,..., v m } di uno spazio vettoriale V sono linearmente dipendenti se e solo se uno di essi può essere scritto come combinazione lineare degli altri. Svolgimento. Standard: vedere un qualunque libro di algebra lineare. Ad esempio, Bottacin, Algebra lineare e Geometria, Ed. Esculapio, Prop Esercizio 7. Indichiamo con (v, w) v w il prodotto scalare standard di R n, e con v = v v la norma ad esso associata. Sia φ : R n R n un endomorfismo di R n. Dimostrare che se v = φ(v), per ogni v in R n allora gli autovalori di φ sono oppure..

5 FALG 5 Svolgimento. Sia λ un autovalore, e v un autovettore corrispondente. Poichè (λv) (λv) = λ (v v), l ipotesi implica che (λ )(v v) = 0. Poichè v 0, ottengo λ =, da cui la tesi. Esercizio 8. Sia V uno spazio vettoriale su R di dimensione finita e sia φ : V V un endomorfismo. Dimostrare o fornire un controesempio per ciascuna delle seguenti due affermazioni: () Due autovettori relativi a due autovalori distinti sono tra essi linearmente indipendenti. () Se due autovettori sono linearmente indipendenti, allora gli autovettori corrispondenti sono distinti. Svolgimento. La prima affermazione è vera: vedere un qualunque libro di algebra lineare. Ad esempio, Bottacin, Algebra lineare e Geometria, Ed. Esculapio, Prop In realtà, l esercizio è più semplice, non richiedendo di ricorrere all induzione: siano φ(v)λv e φ(w)µw, con λ µ. Se fosse x v + x w = 0, applicando φ otterrei x λv + x µw = 0; moltiplicando la relazione x v+x w = 0 per λ ottengo x λv+x λw = 0; sottraendo le relazioni x λv+x µw = 0 e x λv + x λw = 0 ottengo (λ µ)x w = 0 e, poich e w 0 e λ µ 0, ottengo x = 0. Dalla relazione x v + x w = 0 ottengo per sostituzione x v = 0, da cui x = 0. La seconda affermazione è palesemente falsa: come controesempio basta considerare un endomorfismo che abbia un autospazio di dimensione maggiore di ; ad esempio, l identità di R n in R n è un contresempio. molteplicità Esercizio 9. Indichiamo con (v, w) v w il prodotto scalare standard di R n. Siano v,..., v n vettori non nulli di R n tali che v i v j = 0 se i j. Provare che v,..., v n } è una base di R n. Svolgimento. Standard: vedere un qualunque libro di algebra lineare. Ad esempio, Bottacin, Algebra lineare e Geometria, Ed. Esculapio, Prop Per completezza, ricordo la dimostrazione: Basta dimostrare che questi n vettori sono linearmente indipendenti. Supponiamo di avere una relazione x v +... x n v n = 0. Moltiplicando per il vettore v i ed usando la linearità di, ottengo la relazione x (v v i ) + + x i (v i v i ) + x i (v i v i ) + x i+ (v i+ v i )... x n (v n v i ) = 0. Usando l ipotesi, questa relazione diventa x i (v i v i ) = 0. Poichè v i v i 0, ottengo x i = 0. Poichè questo calcolo vale per ogni i, ottengo x = = x n = 0. Quindi i vettori considerati sono linearmente indipendenti.