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Aufgabe:

Gegeben seien

\( \begin{aligned} L: \mathbb{R}^{3} \rightarrow \mathbb{R}^{2}, &\left(\begin{array}{l} a \\ b \\ c \end{array}\right) & \mapsto\left(\begin{array}{c} a-b \\ 2 c \end{array}\right) \\ K: \mathbb{R}^{3} \rightarrow \mathbb{R}^{2}, &\left(\begin{array}{l} a \\ b \\ c \end{array}\right) & \mapsto\left(\begin{array}{c} a-b c \\ 2 c \end{array}\right) \end{aligned} \)

(a) Untersuchen Sie die Funktionen \( L \) und \( K \) auf Linearität.

(b) Bestimmen Sie den \( \operatorname{Kern}(L) \) und geben Sie eine Basis des Kerns an.

(c) Ist \( \operatorname{Kern}(L) \) ein Teilraum des \( \mathbb{R}^{3} \) ?

(d) Überprüfen Sie ob \( \left(\begin{array}{l}4 \\ 6\end{array}\right) \) im Bild von \( L \) liegt. Wie sieht die Menge der Vektoren aus die nicht im Bild liegt?

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Aufgabe 2: https://www.mathelounge.de/235981/abbildungsvorschrift-matrix#c235997

Aufgabe 1: Weißt du was der Kern einer Abbildung ist? Weißt du was ein Teilraum ist? Weißt du was eine Basis ist?

Ja auf Matrizen bezogen schon. Aber bezogen auf diese Abbildung komme ich echt nicht weiter.

Habe im Tutorium nur gelernt, wie man dies auf Matrizen anwendet.

Dann haste ja noch Zeit und unten schon ziemlich was an Erklärungen. Tutorium ist ja schön und gut aber du musst lernen Sachen selbstständig zu erarbeiten. Das heißt Definitionen lernen und insbesondere verstehen. Wenn du konkrete Fragen hast wird dir hier schneller geholfen :).

Übrigens kannst du die Abbildung L auch mittels einer Abbildungsmatrix darstellen, womit sich dein eigenes Problem vielleicht verringert.

1 Antwort

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Ich hoffe, helfen zu können!
Brauche gerade etwas Abwechslung - hänge selbst an einem anderen Problem mit Lin. Algebra fest.


Der Einfachheit halber stehe für eine lineare Abbildung \(f\) der Ausdruck \(K(f)\) für den Kern von \(f\)...


1b)

Der Kern ist nach Definition das Urbild der Null.  Dementsprechend ist \(K(L) = \{x\in\mathbb{R}^3|L(x) = 0\}\).
 Sei jetzt \(x = (a,b,c)\). Nach der Aufgabe ist dann \(L(x) = (a-b,2c)\).
 Wir müssen uns fragen, wann \(L(x) = (a-b,2c) = 0 = (0,0)\) ist...
 ...und das ist schnell klar:
 \((a-b,2c) = 0\) genau dann, wenn \(a-b = 0\) und \(2c = 0\) und das ist wiederum genau dann der Fall, wenn \(a = b\) und \(c = 0\).
 Statt allgemein, wie am Anfang, \(K(L) = \{x\in\mathbb{R}^3|L(x) = 0\}\), kann man jetzt sagen, dass \(K(L) = \{(a,b,c)\in\mathbb{R}^3|a = b, c = 0\}\). Damit wäre der Kern "näher" bestimmt.

Bleibt noch die Basis...
\(\{(1,1,0)\}\) wäre eine Basis, weil sie den Kern voll aufspannt und linear unabhängig ist: Bei entsprechend gewähltem \(\lambda\) kann \(\lambda\cdot (1,1,0) = (\lambda,\lambda,0)\) offensichtlich alle möglichen Werte im Kern annehmen, denn, naja, \(\lambda = \lambda\) und \(0 = 0\). Also spannt die benannte Basis den Raum auf... Außerdem zur linearen Unabhängigkeit:
\(\lambda\cdot (1,1,0) = 0 \Rightarrow \lambda = 0\).

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Oft hilft es, sich die Definitionen sehr genau anzusehen, ihr habt hoffentlich Definitionen für Kern usw. behandelt, um sie dann "ohne groß nachzudenken" zu Papier zu bringen und dabei zu kombinieren, bei dieser Aufgabe führt das, wie man sieht, schnell zum Ziel...

1c)

Da frage ich zurück:
(i) Sei \(f\) eine lineare Abbildung. \(f(0) = f(0\cdot 0) = 0\cdot f(0) = 0\).
(ii) \((\lambda,\lambda,0) + (\mu,\mu,0) = (\lambda +\mu,\lambda +\mu,0)\)
(iii) [...] (Was sollte hier hin? - Stichwort: Definition für Teilraum...)
Ist \(K(L)\) Teilraum?

1d)

Dürfte im Kern ;) recht einfach sein, man sucht einfach ein Element des Urbildes von \((4,6)\):
Aus \((4,6) = (a-b,2c)\) folgt sofort \(a-b = 4\) und \(2c = 6\), deshalb unbedingt \(c = 3\), also wäre z.B. \((8,4,3)\) im Urbild von \((4,6)\), ebenso auch \((4,0,3)\),\((0,-4,3)\),\((6,2,3)\)...

Der Rest sei mal dahingestellt...

2b)

Finde ich blöd formuliert, nehme aber an, man soll die Matrizen multiplizieren, das wird schon so gehen...

Vielleicht wird auch etwas verlangt, das dem bei Aufgabe 1 gegebenen ähnlich ist:
Man würde dann \(Q\circ P \circ (a,b,c)^T\) nach den Gesetzen der gewöhnlichen Matrizenmultiplikation weitestgehend ausrechnen und dabei, das als Tipp, \((a,b,c)^T\) als \(3\times 1\)-Matrix ansehen.

Aufschreiben würde man \((a,b,c)^T \mapsto Q\circ P \circ (a,b,c)^T\).

2c)

Finde ich auch nicht gerade schön formuliert aber es soll wohl so sein, dass \(\vec{e_1} = (1,0,0)^T\).
Damit soll man dann so vorgehen, wie angenommener Weise unter 2b allgemein mit \((a,b,c)\).

Hier mal ein Kontrollergebnis, ich hoffe, das stimmt: \((2\cdot 7 - 14, 1\cdot 7 + 0, 0 + 1\cdot 14, 1\cdot 7 + 1\cdot 14)^T = (0,7,14,21)^T\)

hey besten dank für eure bisherige hilfe.
super nett das man sich auf euch verlassen kann. und ich verstehe es sogar.

bei einigen kleinigkeiten bin ich mir zwar nicht ganz sicher, aber Besten Dank!! :)

Ich bin froh, dass es dir (zumindest so halb) geholfen hat! :)
Schön auch, dass du es verstehst (da hatte ich ein wenig Angst, dass es zu wirr wäre)...

Jedenfalls -  Wenn du, wie du sagst, noch irgendetwas kleines (oder auch was größeres) an Erklärung brauchst, dann versuche ich für wenigstens die nächsten 2 Stunden (bis 15:00) mal ansprechbar zu bleiben (einfach nochmal kommentieren)...

Also eine frage hätte ich schon noch :)


Zu 1c)

Ist damit nun bewiesen das es ein TR des R^3 ist.

Also habe es mit den Teilraumktiterien gemacht..und mir meine Unterlagen angeschaut. Ganz verstehen tu ich diesen Teil noch nicht.


Wäre nett wenn du es mir erklären könntest. 

Klar, hier:

Ich mache es mal ganz ausführlich (mit etwas Hintergrund):

Räume sind ja in der Mathematik immer Mengen mit einer gewissen Struktur (hier mit einer Addition und Multiplikation).


__________
(1) Teilraumkriterien: Definition vom Teilraum allgemein (hier mal synonym mit "Untervektorraum" verwendet):

Ist \((V,+,\cdot~)\) (d.h. eine Menge V zusammen mit einer Addition "\(+\)" und einer Multiplikation "\(\cdot\)", oft auch einfach nur abgekürzt \(V\)) ein Vektorraum über dem Körper \(\mathbb{K}\),
dann heißt \((U,+,\cdot~)\)

(d.h. eine (nicht notwendigerweise) andere Menge \(U\) mit denselben Verknüpfungen \((+\cdot~)\); wieder kann man kurz \(U\) sagen) genau dann Untervektorraum ("Teilraum") von \((V,+,\cdot~)\), kurz \(V\), wenn

      \(U\subset V\) ist (das ist meist sowieso klar) und
(i)   \(0\in U\) ist
(das ist gleichbedeutend mit \(U\neq\emptyset\)) und außerdem
(ii)  \(x+y\in U\) (Abgeschlossenheit bzgl. "\(+\)") sowie
(iii) \(\lambda x\in U\) (Abgeschl. bzgl. "\(\cdot\)")

für alle \(x,y\in U, \lambda\in\mathbb{K}\) gilt.
__________
(2) Was b
edeutet \(\mathbb{R}^3\)?

\(\mathbb{R}^3 = \mathbb{R}\times\mathbb{R}\times\mathbb{R} = \{(a,b,c)|a,b,c\in\mathbb{R}\}\) bezeichnet üblicherweise die Menge aller geordneten Listen (geordn. Liste="Tupel") dreier reeller Zahlen ("nimm dir drei  beliebige reelle Zahlen und gib ihnen eine Reihenfolge und alle Möglichkeiten, das zu tun, bilden zusammengenommen \(\mathbb{R}^3\)").

Damit der \(\mathbb{R}^3\) zum Vektorraum \((\mathbb{R}^3,+,\cdot~)\) wird, braucht er eine entsprechende Addition und eine Multiplikation. - Die solltest Du üblicherweise als solche kennen:

Addition: \((a,b,c)+(d,e,f) := (a+d~,~b+e~,~c+f)\) und
Multiplikation: \(\lambda\cdot (a,b,c) := (\lambda a~,~\lambda b~,~\lambda c)\) mit \(\lambda\) aus dem Körper der reellen Zahlen.

(Typischerweise werden, wie oben unter (1) schon angedeutet, auch in gewissen Zusammenhängen, dort, wo das eben sinnvoll ist, die Symbole \(\mathbb{R}^3\) und \((\mathbb{R}^3,+,\cdot~)\) synonym verwendet...)

__________
(3) Zusamm
enführung (Quasi: Beweis):

Klar ist, dass wir eben die Teilraumkriterien prüfen müssen, wie wir uns ja einig sind... - Dazu halten wir fest, dass wir einen Vektorraum haben, nämlich den \(\mathbb{R}^3\) (= ausgeschrieben "\((\mathbb{R}^3,+,\cdot~)\)") über dem Körper \(\mathbb{R}\) der reellen Zahlen, was ja eigentlich schon die einzige Voraussetzung aus (1) ist. - Prüfen wir also endlich:

Der Kern \(K(L)\) besteht offensichtlich vollständig aus 3-Tupeln (=geordnete Listen aus 3 Elementen) reeller Zahlen. Der \(\mathbb{R}^3\) ist die Menge aller reellen 3-Tupel. Also ist \(K(L)\subset\mathbb{R}^3\).

(i) Die Null ist im Kern. Das ist sie immer. In einem meiner ersten Kommentare steht es als kurzer Beweis:
\(f(0) = 0\) - das ist klar, denn man kann schreiben wegen einiger Folgen der Vektorraumaxiome (="-kriterien"), dass \´(0 = 0\cdot 0\), also \(f(0) = f(0\cdot 0\).
Der Linearität wegen muss nun aber gelten, dass \(f(0) = f(0\cdot 0) = 0\cdot f(0)\) und dafür gelten auch wieder die Axiome (="Kriterien"), dass nämlich \(0x = 0\) für alle \(x\) in einem Vektorraum, also (wählen wir \(x = f(0)\)!) ist \(0\cdot f(0) = 0\).

(ii) Die Abgeschlossenheit bzgl. der Addition habe ich mithilfe der Definition der Addition oben zeigen wollen... - Vielleicht in Worten (mit der Zeit sollte man sich aber lieber mehr an die mathematische Sprache halten, das hilft ungemein...):
Habe ich zwei 3-Tupel, bei denen jeweils die ersten beiden Einträge gleich sind und der letzte Null und addiere ich die Tupel in der naheliegenden, unter (2) definierten Weise, dann ist das, was heraus kommt, immer noch ein 3-Tupel, bei dem die ersten beiden Zahlen gleich sind und die dritte Null. (Man vergleiche oben!)

(iii) Abgeschlossenheit bzgl. der Multiplikation:
Wieder in Worten, es wird für Dich ein Leichtes sein, analog zu (ii) und zu (2) eine Formel zu finden, wenn du alles bisher verstanden hast: -
Habe ich wieder zwei 3-Tupel, bei denen jeweils die ersten beiden usw. usw. (wie unter (ii)!) und multipliziere ich die Tupel in der beschriebenen Art mit irgendeinem \(\sigma\) (Als Skalar!) dann habe ich ein 3-Tupel mit zwei gleichen Zahlen vorne und einer Null hinten...
__________

                                                                        \(\square\)

Das hat jetzt doch etwas länger gedauert, das tut mir Leid... :|
Ich hoffe, das hilft- Sollte Dir noch etwas fehlen oder hast Du etwas heraus, bei dem du dir nicht sicher bist, dann freue ich mich, dir weiterhin helfen zu können. ;)

Bis dahin!

Kommentare, die von einer "Aufgabe 2" sprechen beziehen sich auf eine ältere Version der Frage...

hj193: Die vermisste Frage ist in beiden Links zu sehen (Fragestellung und 1. Kommentar).

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