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Einführung in Lineare Abbildungen

7Beispiel: Streckung in x-Richtung

Unser erstes Beispiel ist die Streckung um den Faktor β\beta in xx-Richtung in der Ebene R2 \R^2. Dabei wird jeder Vektor a=(ax,ay)TR2a=(a_x, a_y)^T \in\R^2 abgebildet auf f(a)=(βax,ay)Tf(a)=(\beta a_x, a_y)^T. Die folgende Grafik zeigt diese Abbildung für β=2\beta = 2. Die yy-Koordinate bleibt dabei gleich und die xx-Koordinate wird verdoppelt:

Steckung eines Vektors

Schauen wir uns nun an, ob diese Abbildung verträglich mit der Addition ist. Nehmen wir also zwei Vektoren aa und bb, bilden die Summe a+ba+b und strecken diese dann in xx-Richtung. Das Ergebnis ist dasselbe, als wenn wir beide Vektoren zuerst in xx-Richtung strecken und dann addieren:

Streckung der Summe zweier Vektoren

Das lässt sich auch mathematisch zeigen. Unsere Abbildung ist die Funktion f:R2R2, f((x,y)T)=(βx,y)Tf: \R^2 \to \R^2, \ f(\left(x, y)^T\right)=(\beta x, y)^T. Wir können nun die Eigenschaft f(a+b)=f(a)+f(b)f(a+b)=f(a)+f(b) nachprüfen:

f(a+b)=f((axay)+(bxby))=f((ax+bxay+by))=(β(ax+bx)ay+by)=(βax+βbxay+by)=(βaxay)+(βbxby)=f((axay))+f((bxby))=f(a)+f(b)\def\arraystretch{1.25} \begin{array}{c l} f(a+b) &= f\left(\begin{pmatrix}a_x\\a_y\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}b_x\\b_y\end{pmatrix}\right) \\ &= f\left(\begin{pmatrix}a_x + b_x\\a_y + b_y\end{pmatrix}\right) \\ &= \begin{pmatrix}\beta(a_x+b_x)\\a_y+b_y\end{pmatrix} \\ &= \begin{pmatrix}\beta a_x+\beta b_x\\a_y+b_y\end{pmatrix} \\ &= \begin{pmatrix}\beta a_x\\a_y\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}\beta b_x\\b_y\end{pmatrix} \\ &= f\left(\begin{pmatrix}a_x\\a_y\end{pmatrix}\right)+f\left(\begin{pmatrix}b_x\\b_y\end{pmatrix}\right) \\ &= f(a)+f(b) \end{array}

Schauen wir uns nun die Verträglichkeit mit der skalaren Multiplikation an. Die folgende Grafik zeigt, dass es egal ist, ob der Vektor aa zuerst mit einem Faktor λ\lambda skaliert und dann in xx-Richtung gestreckt wird oder zuerst in xx-Richtung gestreckt und dann mit λ\lambda skaliert wird:

Streckung und Skalierung eines Vektors

Auch das lässt sich formal zeigen: Für aR2a\in\R^2 und \lambda R\in\R gilt

f(λa)=f(λ(axay))=f((λaxλay))=(β(λax)λay)=(λβaxλay)=λ(βaxay)=λf((axay))=λf(a).\def\arraystretch{1.25} \begin{array}{c l} f(\lambda a) &= f\left(\lambda \begin{pmatrix}a_x\\a_y\end{pmatrix} \right) = f\left(\begin{pmatrix}\lambda a_x\\\lambda a_y\end{pmatrix}\right) \\[0.5em] &= \begin{pmatrix} \beta (\lambda a_x)\\\lambda a_y\end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \lambda\beta a_x\\\lambda a_y\end{pmatrix}\\[0.5em] &=\lambda \begin{pmatrix}\beta a_x\\a_y\end{pmatrix} = \lambda f\left(\begin{pmatrix}a_x\\a_y\end{pmatrix}\right)\\[0.5em] &= \lambda f(a). \end{array}

Damit ist unser f eine lineare Abbildung.


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