fix(geometria): corregge la dimostrazione del teorema di Sylvester reale

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@ -86,9 +86,9 @@
\end{theorem} \end{theorem}
\begin{proof} \begin{proof}
Si dimostra il teorema per induzione su $n := \dim V$. Per $n \leq 1$, la tesi è triviale (ogni base è Si dimostra il teorema per induzione su $n := \dim V$. Per $n \leq 1$, la tesi è triviale (se esiste una base, tale base è
già una base ortogonale). Sia già ortogonale). Sia
allora il teorema vero per $i \leq n$. Se $V$ ammette un vettore non isotropo $\vec w$, sia $W = \Span(\vec w)$, e si consideri la decomposizione $V = W \oplus W^\perp$. Poiché $W^\perp$ ha dimensione $n-1$, per ipotesi induttiva allora il teorema vero per $i \leq n$. Se $V$ ammette un vettore non isotropo $\vec w$, sia $W = \Span(\vec w)$ e si consideri la decomposizione $V = W \oplus W^\perp$. Poiché $W^\perp$ ha dimensione $n-1$, per ipotesi induttiva
ammette una base ortogonale. Inoltre, tale base è anche ortogonale a $W$, e quindi l'aggiunta di $\vec w$ a ammette una base ortogonale. Inoltre, tale base è anche ortogonale a $W$, e quindi l'aggiunta di $\vec w$ a
questa base ne fa una base ortogonale di $V$. Se invece $V$ non ammette vettori non isotropi, ogni forma quadratica questa base ne fa una base ortogonale di $V$. Se invece $V$ non ammette vettori non isotropi, ogni forma quadratica
è nulla, e quindi il prodotto scalare è nullo per la proposizione precedente. Allora in questo caso è nulla, e quindi il prodotto scalare è nullo per la proposizione precedente. Allora in questo caso
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in essi sia diversa da zero. in essi sia diversa da zero.
\end{proof} \end{proof}
\begin{remark} \begin{remark}\nl
Si possono effettuare alcune considerazioni sul teorema di Sylvester
complesso. \\
\li Si può immediatamente concludere che il rango è un invariante \li Si può immediatamente concludere che il rango è un invariante
completo per la congruenza in un campo in cui tutti gli elementi completo per la congruenza in un campo $\KK$ in cui tutti gli elementi
sono quadrati, ossia che $A \cong B \iff \rg(A) = \rg(B)$, se $A$ e sono quadrati, ossia che $A \cong B \iff \rg(A) = \rg(B)$, se $A$ e
$B$ sono matrici simmetriche: infatti $B$ sono matrici simmetriche con elementi in $\KK$. \\
ogni matrice simmetrica rappresenta una prodotto scalare, ed è
Ogni matrice simmetrica rappresenta infatti un prodotto scalare, ed è
pertanto congruente ad una matrice della forma desiderata pertanto congruente ad una matrice della forma desiderata
nell'enunciato del teorema di Sylvester complesso. Poiché il rango nell'enunciato del teorema di Sylvester complesso. Poiché il rango
è un invariante della congruenza, si ricava che $r$ nella forma è un invariante della congruenza, si ricava che $r$ nella forma
della matrice di Sylvester, rappresentando il rango, è anche della matrice di Sylvester, rappresentando il rango, è anche
il rango di ogni sua matrice congruente. In particolare, se due il rango di ogni sua matrice congruente. \\
In particolare, se due
matrici simmetriche hanno lo stesso rango, allora sono congruenti matrici simmetriche hanno lo stesso rango, allora sono congruenti
alla stessa matrice di Sylvester, e quindi, essendo la congruenza alla stessa matrice di Sylvester, e quindi, essendo la congruenza
una relazione di equivalenza, sono congruenti a loro volta tra di loro. \\ una relazione di equivalenza, sono congruenti a loro volta tra di loro. \\
\li Due matrici simmetriche con stesso rango, allora, non solo
\li Due matrici simmetriche in $\KK$ con stesso rango, allora, non solo
sono SD-equivalenti, ma sono anche congruenti. \\ sono SD-equivalenti, ma sono anche congruenti. \\
\li Ogni base ortogonale deve quindi avere lo stesso numero \li Ogni base ortogonale deve quindi avere lo stesso numero
di elementi nulli. di vettori isotropi, dal momento che tale numero rappresenta
la dimensione del radicale $V^\perp$.
\end{remark} \end{remark}
\begin{definition}[somma diretta ortogonale] \begin{definition}[somma diretta ortogonale]
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\end{enumerate} \end{enumerate}
\end{solution} \end{solution}
\begin{definition} \begin{definition} [indici e segnatura]
Data una base ortogonale $\basis$ di $V$ rispetto al prodotto Data una base ortogonale $\basis$ di $V$ rispetto al prodotto
scalare $\varphi$, scalare $\varphi$,
si definiscono i seguenti indici: si definiscono i seguenti indici:
\begin{align*} \begin{align*}
\iota_+(\varphi) &= \max\{ \dim W \mid W \subseteq V \E \restr{\varphi}{W} > 0 \}, &\text{(}\textbf{indice di positività}\text{)} \\ \iota_+(\varphi) &= \max\{ \dim W \mid W \subseteq V \E \restr{\varphi}{W} > 0 \}, &\text{(}\textbf{indice di positività}\text{)} \\
\iota_-(\varphi) &= \max\{ \dim W \mid W \subseteq V \E \restr{\varphi}{W} < 0 \}, &\text{(}\textbf{indice di negatività}\text{)}\\ \iota_-(\varphi) &= \max\{ \dim W \mid W \subseteq V \E \restr{\varphi}{W} < 0 \}, &\text{(}\textbf{indice di negatività}\text{)}\\
\iota_0(\varphi) &= \dim V^\perp. &\text{(}\textbf{indice di nullità}\text{)} \iota_0(\varphi) &= \dim V^\perp. &\text{(}\textbf{indice di nullità}\text{)}
\end{align*} \end{align*}
Quando il prodotto scalare $\varphi$ è noto dal contesto, si omette Quando il prodotto scalare $\varphi$ è noto dal contesto, si
e si scrive solo $\iota_+$, $\iota_-$ e $\iota_0$. In particolare, semplifica la notazione
scrivendo solo $\iota_+$, $\iota_-$ e $\iota_0$. In particolare,
la terna $\sigma(\varphi) = \sigma = (i_+, i_-, i_0)$ è detta \textbf{segnatura} del la terna $\sigma(\varphi) = \sigma = (i_+, i_-, i_0)$ è detta \textbf{segnatura} del
prodotto $\varphi$. prodotto $\varphi$.
\end{definition} \end{definition}
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la cui matrice associata del prodotto scalare è come desiderata nella la cui matrice associata del prodotto scalare è come desiderata nella
tesi. \\ tesi. \\
Sia ora $a$ il numero di vettori della base con forma quadratica Sia ora $\basis$ una qualsiasi base ortogonale di $V$.
Siano inoltre $a$ il numero di vettori della base con forma quadratica
positiva, $b$ il numero di vettori con forma negativa e $c$ quello positiva, $b$ il numero di vettori con forma negativa e $c$ quello
dei vettori con forma nulla. Si consideri $W_+ = \Span(\vv 1, ..., \vv a)$, $W_- = \Span(\vv{a+1}, ..., \vv b)$, $W_0 = \Span(\vv{b+1}, ..., \vv c)$. \\ dei vettori con forma nulla. Si consideri $W_+ = \Span(\vv 1, ..., \vv a)$, $W_- = \Span(\vv{a+1}, ..., \vv b)$, $W_0 = \Span(\vv{b+1}, ..., \vv c)$. \\
@ -294,34 +298,42 @@
\begin{definition} \begin{definition}
Si dice \textbf{base di Sylvester} una base di $V$ tale per cui la Si dice \textbf{base di Sylvester} una base di $V$ tale per cui la
matrice associata di $\varphi$ sia esattamente nella forma matrice associata di $\varphi$ sia esattamente nella forma
vista nella dimostrazione del teorema di Sylvester. Analogamente vista nell'enunciato del teorema di Sylvester. Analogamente
si definisce tale matrice come \textbf{matrice di Sylvester}. si definisce tale matrice come \textbf{matrice di Sylvester}.
\end{definition} \end{definition}
\begin{remark} \nl \begin{remark} \nl
\li Si può dunque definire la segnatura di una matrice simmetrica \li Come conseguenza del teorema di Sylvester reale, si osserva che la segnatura di una matrice simmetrica reale
come la segnatura di una qualsiasi sua base ortogonale, dal è invariante per cambiamento di base, se la base è ortogonale. \\
momento che tale segnatura è invariante per cambiamento di base. \\
\li La segnatura è un invariante completo per la congruenza nel caso reale. Se infatti due matrici hanno la stessa segnatura, sono \li La segnatura è un invariante completo per la congruenza nel caso reale. Se infatti due matrici hanno la stessa segnatura, queste sono
entrambe congruenti alla matrice come vista nella dimostrazione entrambe congruenti alla stessa matrice di Sylvester, e quindi, essendo
della forma reale del teorema di Sylvester, e quindi, essendo
la congruenza una relazione di equivalenza, sono congruenti la congruenza una relazione di equivalenza, sono congruenti
tra loro. Analogamente vale il viceversa, dal momento che ogni tra loro. Analogamente vale il viceversa, dal momento che ogni
base ortogonale di due matrici congruenti devono contenere gli base ortogonale di due matrici congruenti deve contenere gli
stessi numeri $\iota_+$, $\iota_-$ e $\iota_0$ di vettori stessi numeri $\iota_+$, $\iota_-$ e $\iota_0$ di vettori
di base con forma quadratica positiva, negativa e nulla. \\ di base con forma quadratica positiva, negativa e nulla. \\
\li Se $\ww 1$, ..., $\ww k$ sono tutti i vettori di una base \li Se $\ww 1$, ..., $\ww k$ sono tutti i vettori di una base
ortogonale $\basis$ con forma quadratica nulla, si osserva che $W = \Span(\ww 1, ..., \ww k)$ altro non è che $V^\perp$ stesso. Infatti, come ortogonale $\basis$ con forma quadratica nulla, si osserva che $W = \Span(\ww 1, ..., \ww k)$ altro non è che $V^\perp$ stesso. \\
Infatti, come
visto anche nella dimostrazione del teorema di Sylvester reale, vale visto anche nella dimostrazione del teorema di Sylvester reale, vale
che $\dim W = \dim \Ker (M_\basis(\varphi)) = \dim V^\perp$. Inoltre, che $\dim W = \dim \Ker (M_\basis(\varphi)) = \dim V^\perp$.
se $\w \in W$ e $\v \in V$, $\varphi(\w, \v) = \varphi(\sum_{i=1}^k Sia allora la base $\basis = \{\ww 1, \ldots, \ww k, \vv{k+1}, \ldots, \vv n\}$ un'estensione di $\{\ww 1, \ldots, \ww k\}$. Se $\w \in W$ e $\v \in V$, $\varphi(\w, \v) = \varphi(\sum_{i=1}^k
\alpha_i \ww i, \sum_{i=1}^k \beta_i \ww i + \sum_{i=k+1}^n \beta_i \vv i) \alpha_i \ww i, \sum_{i=1}^k \beta_i \ww i + \sum_{i=k+1}^n \beta_i \vv i)
= \sum_{i=1}^k \alpha_i \beta_i q(\ww i) = 0$, e quindi = \sum_{i=1}^k \alpha_i \beta_i q(\ww i) = 0$ (dove $\alpha_i$ e $\beta_i \in \KK$ rappresentano la $i$-esima coordinata di $\w$ e $\v$ nella base $\basis$), e quindi
$W \subseteq V^\perp$, da cui si conclude che $W = V^\perp$. \\ $W \subseteq V^\perp$. Si conclude allora, tramite l'uguaglianza
\li Vale in particolare che $\rg(\varphi) = \iota_+ + \iota_-$, mentre dimensionale, che $W = V^\perp$. \\
$\dim \Ker(\varphi) = \iota_0$, e quindi $n = \iota_+ + \iota_- + \iota_0$. \\
\li Se $V = U \oplusperp W$, allora $\iota_+(\varphi) = \iota_+(\restr{\varphi}{V}) + \iota_+(\restr{\varphi}{W})$, e \li Poiché $\dim \Ker(\varphi) = \iota_0$, vale in particolare che $\rg(\varphi) = n - \iota_0 = \iota_+ + \iota_-$ (infatti vale che $n = \iota_+ + \iota_- + \iota_0$, dal momento che $n$ rappresenta il numero di elementi di una base ortogonale). \\
analogamente per gli altri indici.
\li Se $V = U \oplusperp W$, allora $\iota_+(\varphi) = \iota_+(\restr{\varphi}{V}) + \iota_+(\restr{\varphi}{W})$.
Analogamente vale la stessa cosa per gli altri indici. Infatti,
prese due basi ortogonali $\basis_U$, $\basis_W$ di $U$ e $W$,
la loro unione $\basis$ è una base ortogonale di $V$. Pertanto
il numero di vettori della base $\basis$ con forma quadratica positiva
è esattamente $\iota_+(\restr{\varphi}{V}) + \iota_+(\restr{\varphi}{W})$.
\end{remark} \end{remark}
\begin{definition}[isometria tra due spazi vettoriali] \begin{definition}[isometria tra due spazi vettoriali]

@ -300,7 +300,7 @@
\begin{definition} [applicazione affine] Si definisce \textbf{applicazione affine} da $E$ a $E'$ un'applicazione $\varphi : E \to E'$ \begin{definition} [applicazione affine] Si definisce \textbf{applicazione affine} da $E$ a $E'$ un'applicazione $\varphi : E \to E'$
che conservi le combinazioni affini, ossia tale che: che conservi le combinazioni affini, ossia tale che:
\[ \varphi\left( \sum_{i=1}^k \lambda_i P_i \right) = \sum_{i=1}^k \lambda_i \varphi(P_i), \quad \se \sum_{i=1}^k \lambda_i = 0. \] \[ \varphi\left( \sum_{i=1}^k \lambda_i P_i \right) = \sum_{i=1}^k \lambda_i \, \varphi(P_i), \quad \se \sum_{i=1}^k \lambda_i = 0. \]
\end{definition} \end{definition}
\begin{remark}\nl \begin{remark}\nl

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