Para determinar um isomorfismo de R2 em S, basta determinarmos uma transformação linear T : R2 −→ R3 que seja injetora, ou seja, que o núcleo possua apenas o elemento neutro do R2, e que sua imagem seja todo o subespaço S.
Definição. Dizemos que a transformação linear T é Injetora se a aplicação T for injetora. De mesmo modo, a transformação linear T é Sobrejetora se a aplicação T for sobrejetora. A transformação linear T é Bijetora se for injetora e sobrejetora.
Dizemos que T é um Isomorfismo de U em V se T é uma transformação linear bijetora, ou seja, injetora e sobrejetora. Quando existe um isomorfismo de U em V, dizemos que os dois espaços vetoriais são Isomorfos, ou que U é Isomorfo a V.
Para mostrar que T é uma transformação linear, basta mostrar que T(v1+αv2) = T(v1)+αT(v2), para todo v1,v2 ∈ V e α ∈ R. De fato, temos que: T(v1 + αv2) = eV = eV + eV = eV + αeV = T(v1) + αT(v2) O que mostra que a aplicação é uma transformação linear de V em V .
A aplicação (função) T:V→W, T é sobrejetora se a imagem de T coincidir com W, ou seja T(V) = W (imagem = contra-domínio). Em outras palavras, T é sobrejetora se dado w ∈ W, existir v ∈ V tal que T(v) = w. 2. Uma transformação linear T: V→W é injetora se, e somente se, N(T) = {0}.
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Análogo ao conceito usual de sobrejetividade, uma transformação linear é sobrejetora se a imagem for igual ao contradomínio. Explicitando esta afirmação em condições, sendo T: U Þ V uma aplicação linear: i) Im(T) é um subespaço vetorial de V; ii) T é sobrejetora se, e somente se, Im(T) = V, isto é, dim [Im(T)] = dim V.
Na hora de decidir se uma função é invertível ou não, duas propriedades são essenciais: cada elemento de ser a imagem de no máximo um elemento de , caso em que é dita injetora ou injetiva; a imagem de ser igual ao contradomínio, caso em que diz-se sobrejetora ou sobrejetiva.
Se T : V → W é uma transformação linear então T(0) = 0. Podemos concluir desta propriedade que se T(0) ≠ 0, então T não é uma transformação linear. Da mesma forma, o fato de T(0) = 0 não é suficiente para afirmarmos que T é uma transformação linear (Exemplo 3).
Dizemos que um operador linear A está definido em V se A : V → V. Dois operadores lineares importantes: Operador identidade em V: IV|v〉 := |v〉 para todo |v〉 ∈ V.
Significado de Isomorfismo
substantivo masculino Caráter dos corpos isomorfos, de formas iguais. [Matemática] Caráter de dois conjuntos isomorfos, com uma relação de correspondência de modo que cada elemento de um corresponde a um, somente um, elemento do outro, preservando as operações de ambos.
Isto é, como determinar se dois grafos são isomorfos? A palavra isomorfismo vem do grego iso (mesmo) e morfo (mesma forma). Dizemos que dois grafos G e H são isomorfos se existir uma correspondência biunívoca entre os vértices de G e os vértices de H que preserve a relação de adjacência entre vértices e arestas.
Duas estruturas matemáticas são ditas isomorfas se há um mapeamento bijetivo entre elas. Essencialmente, dois objetos são isomorfos se eles são indistinguíveis dado apenas pela seleção de sua característica, e isomorfismo é o mapeamento entre objetos que mostra um relacionamento entre duas propriedades ou operações.
Vamos determinar a imagem da transformação linear T. E, portanto, 1(1,-1),(0,-1)l é uma base para Im(T) e dim(Im(T))=2= dim(R2). Como Im(T) é um subespaço do R2 e tem a mesma dimensão que R2, concluímos que Im(T) = R2. Logo, N(T) = 1(0,0)l.
Teorema: Sejam U e V espaços vetoriais sobre um corpo K e T : U −→ V uma transfor- mação linear. Então, T é injetora se, e somente se, N(T) = {eU }, ou seja, se o núcleo de T possui apenas o elemento neutro do domínio U.
Exemplo 1: Considere a transformação linear: T : R3 −→ R dada por T(x, y, z) = x+y−z. Vamos determinar uma base e a dimensão do núcleo e da imagem de T. Um elemento (x, y, z) de R3 pertence ao núcleo de T se T(x, y, z) = x+y −z = 0 ⇒ x = −y +z.
Em matemática, mais especificamente em álgebra linear e análise funcional, o núcleo (kernel, em inglês) ou espaço nulo de uma transformação linear L : V → W entre dois espaços vetoriais V e W, é o conjunto de todos os elementos v de V para os quais L(v) = 0, em que 0 denota o vetor nulo de W.
Transformações lineares são usadas para descrever vários tipos de mudanças geométricas, como: rotação, homotetia, cisalhamento, reflexão, além de outras deformações no plano ou no espaço.
As transformações lineares são de fundamental importância nos estudos de Álgebra Linear, Cálculo, Equações Diferenciais, Geometria Diferencial e muitas outras áreas da Matemática, mais também, é de grande utilidade em aplicações nas mais diversas áreas.
Dizemos que T é um operador diagonalizável se existe uma base de E cujos elementos s˜ao autovetores de T. Diagonalizaç˜ao de um Operador Seja T : E -→ E um operador linear. Diagonalizar o operador T é encontrar - quando poss´ıvel - uma matriz associada `a T com relaç˜ao a uma base de E formada por autovetores de T..
Em álgebra linear, uma matriz quadrada A é chamada de diagonalizável se é semelhante a uma matriz diagonal, isto é, se existe uma matriz invertível P tal que P−1AP seja uma matriz diagonal.
A função é sobrejetora quando o contradomínio é igual ao conjunto imagem da função. Se todos os elementos do domínio estiverem relacionados a um elemento do contradomínio, a função é sobrejetora. A função afim é um exemplo de função sobrejetora, e a função quadrática é um exemplo de função não sobrejetora.
Um conjunto é dito linearmente independente se não for possível a existência de um vetor que compõe esta conjunto ser escrito como combinação linear dos demais.
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