
Transformaciones lineales
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Nancy Márquez_Lazaro
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1
Transformaciones lineales
By Nancy Lazaro
2
Sean V y W espacios vectoriales reales.
Una transformación lineal T de V en W es una función que asigna a cada vector v en V un vector único Tv en W y que satisface, para cada u y v en V y cada escalar k
T(u+v)=Tu + Tv
T(kv)=kTv
Transformaciones lineales
Al no cumplir cualquiera de estas condiciones no se trata de una transformación lineal.
3
•La imagen del vector cero de V es el vector cero de W.
•Preserva la suma vectorial y la multiplicación por escalar, es decir, preserva las combinaciones lineales ( la imagen de una combinación lineal es la combinación lineal de las imágenes).
Propiedades de las transformaciones lineales
Al no cumplir cualquiera de estas condiciones no se trata de una transformación lineal
4
Núcleo e imagen de una transformación lineal.
Sean V y W dos espacios vectoriales y sea T: V -> W una transformación lineal. Entonces
El núcleo de T, denotado por nu T, está dado por
nu T={v en V: Tv=0}
La imagen de T, denotado por Im T, está dado por
Im T= {w en W: w =Tv para
alguna v en V}
El núcleo o kernel está formado por todos los vectores en V que la transformación T lleva al vector cero en W.
La imagen de T, son todos los vectores en W que son imágenes de al gún vector en V. Es decir, es el recorrido de la función T.
5
Teorema
Si T: V->W es una transformación lineal, entonces
nu T es un subespacio de V
Im T es un subespacio de W
La nulidad de T es dimensión del núcleo de T.
El rango de T es la dimensión de la imagen de T.
6
Representación matricial de una transformación lineal.
Toda transformación lineal entre espacios vectoriales de dimensión finita se puede representar por una matriz. Dicha matriz se denomina matriz de transformación.
Sea T: Rn->Rm una transformación lineal. Existe una única matriz mxn , AT tal que
Tv = ATv para toda v en Rn
Los vectores columna de AT son las imágenes de los vectores que forman una base para V.
7
Ejemplo
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