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232 lines
8.1 KiB
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\documentclass[a4paper]{article}
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\usepackage[utf8]{inputenc}
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\usepackage[italian]{babel}
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\usepackage{amsfonts}
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\usepackage{amsthm}
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\usepackage{amssymb}
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\usepackage{amsopn}
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\usepackage{mathtools}
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\usepackage{marvosym}
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\newcommand{\dual}[1]{#1^{*}}
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\title{$V$ e $\dual V$ a confronto}
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\author{Gabriel Antonio Videtta}
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\date{\today}
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\DeclareMathOperator{\tr}{tr}
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\DeclareMathOperator{\Ker}{Ker}
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\DeclareMathOperator{\Imm}{Im}
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\setlength\parindent{0pt}
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\begin{document}
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\maketitle
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\newcommand{\BB}{\mathcal{B}}
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\newcommand{\FF}{\mathbb{F}_2}
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\newcommand{\NN}{\mathbb{N}}
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\newcommand{\ZZ}{\mathbb{Z}}
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\newcommand{\KK}{\mathbb{K}}
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\newcommand{\LL}[2]{\mathcal{L} \left(#1, \, #2\right)}
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\newcommand{\MM}[2]{\mathcal{M}_{#1 \times #2}\left(\KK\right)}
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\newcommand{\M}[1]{\mathcal{M}_{#1}\left(\KK\right)}
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\newcommand{\Mbb}[3]{\mathcal{M}^{#1}_{#2} \left( #3 \right)}
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\newcommand{\Mb}[2]{\mathcal{M}^{#1}_{#2}}
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\theoremstyle{definition}
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\newtheorem{definition}{Definizione}[section]
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\renewcommand{\vec}[1]{\underline{#1}}
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\newtheorem{example}{Esempio}[section]
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\newtheorem{exercise}{Esercizio}[section]
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\newtheorem{theorem}{Teorema}[section]
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\newtheorem{proposition}{Proposizione}[section]
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\newtheorem{corollary}{Corollario}[section]
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\tableofcontents
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\section{Premessa e motivazione}
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Lo studio delle applicazioni lineari è riconosciuto come uno
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degli aspetti fondamentali della geometria contemporanea. Non è
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infatti una mera coincidenza che nella maggior parte delle
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applicazioni impiegate nello studio dei sistemi lineari si
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riconoscano proprietà che sono proprie delle applicazioni lineari. \\
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Uno dei primi esempi importanti di applicazione lineare è
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quello della funzione traccia $\tr : \M{n} \to \KK$, che
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associa a una matrice quadrata la somma degli elementi della
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diagonale principale. Un altro esempio è quello del determinante
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$\det : \left(\KK^{n}\right)^n \to \KK$, un'applicazione che generalizza
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il concetto di linearità a più argomenti. Si parla infatti in
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questo caso di un'applicazione multilineare. \\
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In ogni caso, queste due importanti applicazioni sono
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accomunate dallo spazio di arrivo, il campo $\KK$, sul
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quale si fonda lo spazio di partenza. Per approfondire lo
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studio di questo tipo di applicazioni, si introduce
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pertanto il concetto di \textbf{spazio duale}.
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\section{Lo spazio duale e le sue proprietà}
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\begin{definition}
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Si dice \textbf{spazio duale} di uno spazio vettoriale $V$
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lo spazio delle applicazioni lineari $\LL{V}{\KK}$, indicato con $\dual V$.
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\end{definition}
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\subsection{Il caso finito}
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Prima di dedurre la dimensione e una base ``naturale'' di
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$\dual V$, introduciamo il seguente teorema, che mette
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in correlazione due spazi apparentemente scollegati.
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\vskip 10pt
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\begin{theorem} Siano $V$ e $W$ due spazi vettoriali di dimensione finita su $\KK$, e siano $\dim V = n \in \NN$, $\dim W = m \in \NN$. Allora $\LL{V}{W} \cong \MM{m}{n}$.
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\label{isom}
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\end{theorem}
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\begin{proof}
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Siano $\BB = \left(\vec v_1, \, \dots, \, \vec v_n\right)$ e
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$\BB' = \left(\vec w_1, \, \dots, \, \vec w_m\right)$
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basi ordinate rispettivamente di $V$ e di $W$. \\
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Si considera l'applicazione lineare
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$\Mb{\BB}{\BB'} : \LL{V}{W} \to \MM{m}{n}$, che
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associa ad ogni applicazione lineare la sua matrice di
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cambiamento di base. \\
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Tale applicazione è iniettiva, dal momento che l'unica
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applicazione a cui è associata la matrice nulla è l'applicazione
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che associa ad ogni vettore lo zero di $W$. \\
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Inoltre, $\Mb{\BB}{\BB'}$ è surgettiva, poiché data una
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matrice $\mathbf{m} \in \MM{m}{n}$ si può costruire l'applicazione
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$\phi : V \to W$ t.c. $\left[ \phi \left( v_i \right) \right]_{\BB'} = \mathbf{m}^i \; \forall \, i \in \NN \mid 1 \leq i \leq n$. \\
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Dal momento che $\Mb{\BB}{\BB'}$ è sia iniettiva che
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surgettiva, tale applicazione è bigettiva, e quindi
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un isomorfismo.
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\end{proof}
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\vskip 10pt
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\begin{corollary}
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Sia $V$ uno spazio vettoriale di dimensione finita su $\KK$.
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Allora $\dim V = \dim \dual V$.
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\label{isom2}
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\end{corollary}
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\begin{proof}
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Dal \textit{Teorema \ref{isom}} si deduce che
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$\dim \dual V = \dim \LL{V}{\KK} = \dim \KK \cdot \dim V =
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\dim V$.
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\end{proof}
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\vskip 10pt
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\begin{corollary}
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Sia $V$ uno spazio vettoriale di dimensione finita su $\KK$.
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Allora $V \cong \dual V$.
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\label{isom3}
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\end{corollary}
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\begin{proof}
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Poiché $V$ è di dimensione finita, la dimostrazione segue dal
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\textit{Corollario \ref{isom2}}, dal momento che
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$\dim V = \dim \dual V \iff V \cong \dual V$.
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\end{proof}
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\begin{proof}[Dimostrazione alternativa.]
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Sia $\dim V = n \in N$ e sia $\BB = \left(\vec v_1, \, \dots, \, \vec v_n\right)$ una base ordinata di $V$. \\
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Si costruisce un'applicazione $\phi : V \to \dual V$ che,
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detto $\vec v = \sum_{i=0}^{n} \alpha_i \, \vec v_i$ con
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$\alpha_i \in \KK \; \forall \, i \in \NN \mid 1 \leq i \leq n$, sia tale che:
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\[\phi(\vec v) = \sum_{i=0}^{n} \alpha_i \, \vec v_i^{*}\]
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con $\vec v_i^{*}$ costruito nel seguente modo\footnote{Si sarebbe potuto
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semplificare la grafia introducendo la notazione del \textit{delta di Dirac}, ossia $\delta_{ij}$. Si è
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tuttavia preferito esplicitare la definizione del funzionale.}:
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\[\vec v_{i}^*\left(\vec v_j\right) = \begin{cases}1 & \text{se } i = j \\ 0 & \text{altrimenti} \end{cases}\]
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L'applicazione $\phi$ è chiaramente lineare. Poiché i vari
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$\vec v_i^{*}$ sono linearmente indipendenti, segue che
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$\Ker \phi = \{\vec 0\}$, e quindi che $\phi$ è iniettiva. \\
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Sia $\xi \in \dual V$. Allora $\xi \left( \vec v \right) =
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\sum_{i=1}^{n} \alpha_i \, \xi(\vec v_i) =
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\sum_{i=1}^{n} \vec v_i^{*} \left( \vec v \right) \xi(\vec v_i) \, $. Quindi $\xi = \sum_{i=1}^n \xi(\vec v_i) \, \vec v_i^{*}$.
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Detto $\vec u = \sum_{i=1}^n \xi \left( \vec v_i \right) \vec v_i$, si verifica che $\phi \left( \vec u \right) = \xi$.
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Pertanto $\phi$ è surgettiva\footnote{Alternativamente, per il teorema del rango, $\dim V$ = $\dim \Imm \phi + \underbrace{\dim \Ker \phi}_{=\,0} = \dim \Imm \phi \implies \dim \Imm \phi = \dim V = \dim \dual V \implies \Imm \phi = \dual V$, ossia che $\phi$ è surgettiva.}. \\
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Poiché iniettiva e surgettiva, $\phi$ è bigettiva, e pertanto
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un isomorfismo.
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\end{proof}
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\vskip 10pt
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\begin{corollary} Sia $V$ uno spazio vettoriale di dimensione
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finita su $\KK$, con $\dim V = n \in \NN$.
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L'insieme $\dual \BB = \left( \vec v_i^{*} \right)_{i=1\to n}$ è una base di $\dual V$.
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\end{corollary}
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\begin{proof}
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Dal \textit{Corollario \ref{isom3}} si desume che la dimensione
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di $\dual V$ è esattamente $n$. Poiché $\dual \BB$ è un insieme
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linearmente indipendente di $n$ elementi, si conclude
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che è una base di $\dual V$.
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\end{proof}
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\subsection{Il caso infinito}
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Le dimostrazioni presentate precdentemente non prendono in considerazione
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il caso degli spazi vettoriali di dimensione infinita;
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ciononostante vale in particolare un risultato correlato:
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\vskip 10pt
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\begin{theorem} Sia $V$ uno spazio vettoriale su $\KK$.
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$\dim V = \infty \iff \dim \dual V = \infty$\footnote{Ciò
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tuttavia non implica che $V$ e $\dual V$ siano equipotenti se di dimensione infinita; al contrario, $| \dual V | > |V|$.}.
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\end{theorem}
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\begin{proof}
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Se $\dual V$ è di dimensione infinita, anche $V$ deve esserlo
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necessariamente, altrimenti, per il \textit{Teorema \ref{isom}}
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dovrebbe esserlo anche $\dual V$. \\
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Sia allora $V$ di dimensione infinita e sia $A_i$ una famiglia
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di indici che enumeri $i$ elementi della base di $V$.
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Si consideri l'insieme linearmente indipendente $I_n = \{\vec v_{\alpha}^* \}_{\alpha \in A_n}$ con\footnote{Ancora una volta
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questa definizione ricalca il delta di Dirac.}:
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\[\vec v_{\alpha}^*\left(\vec v_{\beta}\right) = \begin{cases}1 & \text{se } \alpha = \beta \\ 0 & \text{altrimenti} \end{cases}\]
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Si assuma l'esistenza di una base $\BB$ di $\dual V$ di
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cardinalità finita, e sia $| \BB | = n \in \NN$. Ogni insieme $P \subset V$ linearmente indipendente è t.c. $|P| \leq n$.
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Tuttavia $|I_{n+1}|=n+1>n$, \Lightning.
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\end{proof}
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\section{Esercizi}
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\begin{exercise}
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Si dimostri che l'insieme $I_n$ è linearmente indipendente in $\dual V$, dato $V$ spazio vettoriale di dimensione infinita.
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\end{exercise}
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\begin{exercise}
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Dato $V$ uno spazio vettoriale di dimensione finita, si esibisca
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una base per $\dual {\left( \dual V \right)} = \LL{\LL{V}{ \KK}}{\KK}$, il cosiddetto \textbf{spazio biduale}.
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\end{exercise}
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\end{document}
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