🎓 Ui, schon Prüfungszeit? Hier geht's zur Mathe-Prüfungsvorbereitung.
Springe zum Inhalt oder Footer
SerloDie freie Lernplattform
Dieser Inhalt wurde gelöscht.

Charakterisierung: Linearkombinationen werden auf Linearkombinationen abgebildet

Neben der definierenden Eigenschaft, dass lineare Abbildungen sich gut mit der zugrundeliegenden Vektorraumstruktur vertragen, können lineare Abbildungen auch über folgende Eigenschaft charakterisiert werden:

Lineare Abbildungen sind genau die Abbildungen, die Linearkombinationen auf Linearkombinationen abbilden.

Dies ist eine wichtige Eigenschaft, weil über Linearkombinationen wichtige Struktureigenschaften von Vektoren wie die lineare Unabhängigkeit oder das Erzeugendensystemen definiert werden. Auch die Definition der Basis gründet sich auf den Begriff der Linearkombination. Den Zusammenhang zu den Linearkombinationen erkennt man, wenn man sich die beiden charakteristischen Gleichungen linearer Abbildungen anschaut:

f(v1+v2)=f(v1)+f(v2)f(λ⋅v)=λ⋅f(v)

Wir können auf eine Linearkombination wie 3⋅u+5⋅w−2⋅z für Vektoren u,w und z aus V die beiden obigen Formeln schrittweise anwenden. So können wir diese Linearkombination aus der Funktion schrittweise „herausziehen“:

f(3⋅u+5⋅w−2⋅z)↓ Additivität von f=f(3⋅u)+f(5⋅w−2⋅z)↓ Additivität von f=f(3⋅u)+f(5⋅w)+f(−2⋅z)↓ Homogenität von f=3⋅f(u)+5⋅f(w)−2⋅f(z)

Die Linearkombination 3⋅u+5⋅w−2⋅z wird durch f auf 3⋅f(u)+5⋅f(w)−2⋅f(z) abgebildet und bleibt damit in ihrer Struktur erhalten. Ähnlich verhält es sich bei anderen Linearkombinationen. Denn durch die Eigenschaft f(v1+v2)=f(v1)+f(v2) sind Summen und durch die Eigenschaft f(λ⋅v)=λ⋅f(v) sind skalare Multiplikationen herausziehbar. Wir erhalten damit folgende alternative Charakterisierung der linearen Abbildung:

Satz

Eine Abbildung f:V→W zwischen zwei K-Vektorräumen V und W ist genau dann eine lineare Abbildung, wenn sie Linearkombinationen erhält. Sprich: Jede lineare Abbildung bildet die Linearkombination von Elementen auf die Linearkombination von den Bildern der Elemente ab. Formal bedeutet das, dass für endlich viele v1,…,vn∈V und λ1,…,λn∈K gilt:

f(∑i=1nλi⋅Vvi)=∑i=1nλi⋅Wf(vi)

Beweis

Beweisschritt 1(∀v1,…,vn∈V∀λ1,…,λn∈K:f(∑i=1nλi⋅Vvi)=∑i=1nλi⋅Wf(vi))⟹f ist eine lineare Abbildung.

Seien v,v1,v2∈V und λ∈K. Die beiden Terme v1+v2 und λ⋅v sind zwei Linearkombinationen in V. Wenn wir diese in die Formel f(∑i=1nλi⋅Vvi)=∑i=1nλi⋅Wf(vi) einsetzen, so erhalten wir

f(v1+v2)=f(v1)+f(v2)f(λ⋅v)=λ⋅f(w)

Damit erfüllt f die Definition einer linearen Abbildung.

Beweisschritt 2

f ist eine lineare Abbildung ⟹(∀v1,…,vn∈V∀λ1,…,λn∈K:f(∑i=1nλi⋅Vvi)=∑i=1nλi⋅Wf(vi)).

Sei f eine lineare Abbildung. Wir beweisen die Gleichung mit vollständiger Induktion über n:

Wir zeigen für n∈ℕ, dass ∀v1,…,vn∈V∀λ1,…,λn∈K:f(∑i=1nλi⋅Vvi)=∑i=1nλi⋅Wf(vi)

Induktionsanfang: Wir fangen die Induktion bei n=1 an und stellen fest, dass hierfür die Eigenschaft der Homogenität ausreicht:

f(λ1⋅Vv1)↓ Homogenität von f=λ1⋅Wf(v1)

Induktionsvoraussetzung: ∀v1,…,vn∈V∀λ1,…,λn∈K:f(∑i=1nλi⋅Vvi)=∑i=1nλi⋅Wf(vi)

Induktionsbehauptung: ∀v1,…,vn,vn+1∈V∀λ1,…,λn,λn+1∈K:f(∑i=1n+1λi⋅Vvi)=∑i=1n+1λi⋅Wf(vi)

Induktionsschritt: Seien v1,…,vn+1∈V und λ1,…,λn+1∈K. Dann

f(∑i=1n+1λi⋅Vvi)↓ Summe aufteilen=f((∑i=1nλi⋅Vvi)+V(λn+1⋅Vvn+1))↓ Additivität von f=f(∑i=1nλi⋅Vvi)+Wf(λn+1⋅Vvn+1)↓ Homogenität von f=f(∑i=1nλi⋅Vvi)+W(λn+1⋅Wf(vn+1))↓ Induktionsannahme=(∑i=1nλi⋅Wf(vi))+W(λn+1⋅Wf(vn+1))↓ Summe zusammenfassen=∑i=1n+1λi⋅Wf(vi)

Übungsaufgaben

Weitere Aufgaben zum Thema findest du im folgenden Aufgabenordner:
Aufgaben zu linearen Abbildungen

Du hast noch nicht genug vom Thema?

Hier findest du noch weitere passende Inhalte zum Thema:

Artikel


Dieses Werk steht unter der freien Lizenz
CC BY-SA 4.0 → Was bedeutet das?