1.Sean V y W dos K-espacios vectoriales. Entonces 0:V-->W, definida por 0(x)=0w ∀ x ∈ V, es una transformación lineal.
2. Si V es un K-espacio vectorial, id : V --> V definida por id(x) = x es una transformación
lineal.
3. Sea A ∈ Km×n. Entonces fA : Kn → Km definida por fA(x) = (A.xt
)
t
es una
transformación lineal.
4. f : K[X] → K[X], f(P) = P
0
es una transformación lineal.
5. F : C(R) → R, donde C(R) = {f : R --> R | f es continua}, F(g) = R
1
0
g(x) dx es una
transformación lineal.
Las transformaciones lineales respetan la estructura
de K-espacio vectorial. Esto hace que en algunos casos se respete la estructura de subespacio,
por ejemplo en las imágenes y pre-imágenes de subespacios por transformaciones lineales:
Sea f : V → W una transformación lineal. Entonces:
1. Si S es un subespacio de V , entonces f(S) es un subespacio de W.
2. Si T es un subespacio de W, entonces f
−1
(W) es un subespacio de V .
Demostración.
1. Sea S ⊆ V un subespacio y consideremos f(S) = {w ∈ W / ∃ s ∈ S, f(s) = w}.
(a) 0W ∈ f(S), puesto que f(0V ) = 0W y 0V ∈ S.
(b) Sean w, w0 ∈ f(S). Entonces existen s, s0 ∈ S tales que w = f(s) y w
0 = f(s
0
).
Luego w + w
0 = f(s) + f(s
0
) = f(s + s
0
) ∈ f(S), puesto que s + s
0 ∈ S.
(c) Sean λ ∈ K y w ∈ f(S). Existe s ∈ S tal que w = f(s). Entonces λ·w = λ·f(s) =
f(λ · s) ∈ f(S), puesto que λ · s ∈ S.
2. Sea T un subespacio de W y consideremos f ^−1
(T) = {v ∈ V / f(v) ∈ T}.
(a) 0V ∈ f^ −1
(T), puesto que f(0V ) = 0W ∈ T.
(b) Sean v, v0 ∈ f^ −1
(T). Entonces f(v), f(v
0
) ∈ T y, por lo tanto, f(v + v
0
) = f(v) +
f(v
0
) ∈ T. Luego v + v
0 ∈ f^ −1
(T).
(c) Sean λ ∈ K, v ∈ f ^−1
(T). Entonces f(v) ∈ T y, en consecuencia, f(λ·v) = λ·f(v) ∈
T. Luego λ · v ∈ f ^−1
(T).
No hay comentarios:
Publicar un comentario