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Normas e Produtos Internos em Espaços Vectoriais, Exercícios de Geometria Analítica e Álgebra Linear

Este documento, apresentado pelo prof. Wagner ranter da ufal, aborda conceitos importantes de álgebra linear, como normas, produtos internos e transformações lineares, em espacos vectoriais de dimensão finita. São apresentadas e demonstradas diversas propriedades relacionadas a estes conceitos, tais como a relação entre a norma de uma transformação linear e a norma de seu vetor, a continuidade de transformações lineares entre espaços métricos normados, a existência de produtos internos em espaços de matrizes quadrada e a relação entre autovetores de operadores lineares e suas transformações adjuntas.

Tipologia: Exercícios

2020

Compartilhado em 23/08/2020

mfreire
mfreire 🇧🇷

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INSTITUTO DE MATEMÁTICA - UFAL PROF. WAGNER RANTER
LISTA 4: ÁLGEBRA LINEAR - IC / SEMANA: 27/07/2020 - 02/08/2020
IV.1 Fixemos KmeKnmunidos com as normas induzidas pelos seus produtos internos canônicos. Mostre
que kφk= max{kφ(v)k:kvk= 1}é uma norma em L(Km,Kn), para a qual vale a desigualdade
kφ(v)k≤kφkkvk. Além disso, se φ L(Km,Kn)eψ L(Kp,Km)então kφψk kφkkψk.
IV.2 Sejam (E, k·kE)e(F, k·kF)espaços vetoriais normados de dimensão finita. Mostre que toda
transformação linear φ:EFé uma função contínua entre espaços métricos munidos com a
distância induzida norma.
IV.3 Seja Mn(K)o espaço vetorial da matrizes quadradas de ordem n. Defina (A, B) = tr(BtA)para
todo A, B Mn(K), onde tr(A) = Pn
i=1 aii eAté a matriz transposta de A.
(a) Mostre que (A, B) = tr(BtA)é um produto interno em Mn(K).
(b) Sejam S={AMn(K) : At=A}eNS ={AMn(K) : At=A}. Determine que são Se
NS.
IV.4 Para toda transformação linear φ:EF, entre espaços de dimensão finita munidos de produto
interno, prove que a restrição de φà imagem de φdefine um isomorfismo φ: Im(φ)Im(φ).
Analogamente, φtransforma o subespaço Im(φ)isomorficamente sobre Im(φ). São estes isomorfis-
mos um o inverso do outro?
IV.5 (a) Se os autovetores do operador linear φ:EEgeram o espaço Ee, além disso, os subespaços
invariantes por φsão também invariantes por ψ L(E), prove que φψ=ψφ.
(b) Se os autovetores do operador linear φψ:EEgeram o espaço Eeφψ=ψφentão os
subespaços invariantes por φsão também invariantes por ψ?
IV.6 Se o espaço vetorial E possui uma base formada por autovetores do operador φ:EE, prove que
existe também uma base de Eformada por autovetores de φ:EE.
IV.7 Prove que se φ L(E)é normal então, para todo vE, tem-se kφ(v)k=kφ(v)ke conclua daí que
todo autovetor de φé também autovetor de φ, com o mesmo autovalor.
IV.8 Seja φ:EEum operador linear tal que φ2possui algum autovalor 0. Prove que φpossui
autovetor. um exemplo em que φ2possui autovetor mas φnão possui.
IV.9 (a) Se ψé um operador invertível e ψφψé auto-adjunto, prove que φé auto-adjunto.
(b) Seja φauto-adjunto. Prove que φk(v)=0implica φ(v) = 0.
IV.10 Seja φ:EEauto-adjunto. Para todo kZ+ímpar, mostre que existe um único operador
auto-adjunto ψ:EEtal que ψk=φ. Se ké par, existe ψauto-adjunto com φk=φse, e somente
se, φ0. Neste caso, ψpode ser escolhido 0e então é único.

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INSTITUTO DE MATEMÁTICA - UFAL PROF. WAGNER RANTER

LISTA 4: ÁLGEBRA LINEAR - IC / SEMANA: 27/07/2020 - 02/08/

IV.1 Fixemos Km^ e Kn^ munidos com as normas induzidas pelos seus produtos internos canônicos. Mostre que ‖φ‖ = max{‖φ(v)‖ : ‖v‖ = 1} é uma norma em L(Km, Kn), para a qual vale a desigualdade ‖φ(v)‖ ≤ ‖φ‖‖v‖. Além disso, se φ ∈ L(Km, Kn) e ψ ∈ L(Kp, Km) então ‖φ ◦ ψ‖ ≤ ‖φ‖‖ψ‖.

IV.2 Sejam (E, ‖ · ‖E ) e (F, ‖ · ‖F ) espaços vetoriais normados de dimensão finita. Mostre que toda transformação linear φ : E → F é uma função contínua entre espaços métricos munidos com a distância induzida norma.

IV.3 Seja Mn(K) o espaço vetorial da matrizes quadradas de ordem n. Defina (A, B) = tr(BtA) para todo A, B ∈ Mn(K), onde tr(A) =

∑n i=1 aii^ e^ A

t (^) é a matriz transposta de A.

(a) Mostre que (A, B) = tr(BtA) é um produto interno em Mn(K). (b) Sejam S = {A ∈ Mn(K) : At^ = A} e N S = {A ∈ Mn(K) : At^ = −A}. Determine que são S⊥^ e N S⊥.

IV.4 Para toda transformação linear φ : E → F , entre espaços de dimensão finita munidos de produto interno, prove que a restrição de φ à imagem de φ∗^ define um isomorfismo φ : Im(φ∗) → Im(φ). Analogamente, φ∗^ transforma o subespaço Im(φ) isomorficamente sobre Im(φ∗). São estes isomorfis- mos um o inverso do outro?

IV.5 (a) Se os autovetores do operador linear φ : E → E geram o espaço E e, além disso, os subespaços invariantes por φ são também invariantes por ψ ∈ L(E), prove que φ ◦ ψ = ψ ◦ φ. (b) Se os autovetores do operador linear φ ◦ ψ : E → E geram o espaço E e φ ◦ ψ = ψ ◦ φ então os subespaços invariantes por φ são também invariantes por ψ?

IV.6 Se o espaço vetorial E possui uma base formada por autovetores do operador φ : E → E, prove que existe também uma base de E formada por autovetores de φ∗^ : E → E.

IV.7 Prove que se φ ∈ L(E) é normal então, para todo v ∈ E, tem-se ‖φ(v)‖ = ‖φ∗(v)‖ e conclua daí que todo autovetor de φ é também autovetor de φ∗, com o mesmo autovalor.

IV.8 Seja φ : E → E um operador linear tal que φ^2 possui algum autovalor ≥ 0. Prove que φ possui autovetor. Dê um exemplo em que φ^2 possui autovetor mas φ não possui.

IV.9 (a) Se ψ é um operador invertível e ψ ◦ φ ◦ ψ∗^ é auto-adjunto, prove que φ é auto-adjunto. (b) Seja φ auto-adjunto. Prove que φk(v) = 0 implica φ(v) = 0.

IV.10 Seja φ : E → E auto-adjunto. Para todo k ∈ Z+^ ímpar, mostre que existe um único operador auto-adjunto ψ : E → E tal que ψk^ = φ. Se k é par, existe ψ auto-adjunto com φk^ = φ se, e somente se, φ ≥ 0. Neste caso, ψ pode ser escolhido ≥ 0 e então é único.