> phi² ist doch gleich phi oder?
Was phi² ist, steht in der Aufgabenstellung.
Beispiel. \(\varphi: \mathbb{R}\to\mathbb{R}, \vec{v}\mapsto A\cdot \vec{v}\) mit \(A=\begin{pmatrix} 1&2\\3&4 \end{pmatrix}\)
Dann ist \(\varphi^2: \mathbb{R}\to\mathbb{R}, \vec{v}\mapsto \varphi(\varphi(\vec{v}))\). Um \(\varphi^2(\vec{v})\) zu berechnen wird also \(\varphi\) auf \(\vec{v}\) angewendet und auf das Ergebnis nochmals \(\varphi\) angewendet.
Da in diesem Beispiel \(\varphi\) in Form einer Matrixmultiplikation vorliegt, kann das noch vereinfacht werden: \(\varphi(\varphi(\vec{v})) = A\cdot(A\cdot \vec{v})=(A\cdot A)\cdot\vec{v}=A^2\cdot\vec{v}\).
Somit ist \(\varphi^2(\vec{v})=\begin{pmatrix}7&10\\15&22 \end{pmatrix}\cdot\vec{v}\).
> wie zeige ich die obige Ungleichung?
Es ist Kern(φ) ⊆ Kern(φ2). Was nämlich durch φ auf den Nullvektor abgebildet wird, dass wird auch durch nochmalige Anwendung von φ auf den Nullvektor abgebildet.
Es stellt sich die Frage, welche Vektoren dafür sorgen können, dass Kern(φ) ≠ Kern(φ2) ist. Das sind die Vektoren, die zwar nicht im Kern von φ liegen, die aber durch φ auf einen Vektor im Kern von φ abgebildet werden. Die zweite Anwendung von φ führt dann nämlich dazu, dass sie auf den Nullvektor abgebildet werden. Mit anderen Worten, die Vektoren aus φ-1(Kern(φ))\Kern(φ) werden erst durch die zweite Anwenddung von φ auf den Nullvektor abgebildet.
Die Menge φ-1(Kern(φ)) ist also die Menge der Vektoren, die durch die erste oder die zweite Anwendung von φ auf den Nullvektor abgebildet. Also ist
Kern(φ2) = φ-1(Kern(φ)).
Sei U = Kern(φ2). U ist ein Untervektorraum. Sei φU die Einschränkung von φ auf den Definitionsbereich U.
Dann ist dim(Bild(φU)) + dim(Kern(φU)) = dim(U).
(1) Wegen Kern(φU) ⊆ Kern(φ) ist dim(Kern(φU)) ≤ dim(Kern(φ)). N.B. φU und φ haben die gleiche Abbildungvorschrift, aber φU hat einen möglicherweisere kleineren Definitionsbereicht..
(2) Wegen Bild(φU) = Kern(φ) ist dim(Bild(φU)) = dim(Kern(φ)).
Zusammen ist also
dim(Kern(φ2))
= dim(U) laut Definition von U
= dim(Bild(φU)) + dim(Kern(φU)) laut Dimensionssatz und Definition φU
≤ dim(Bild(φU)) + dim(Kern(φ)) wegen (1)
= dim(Kern(φ)) + dim(Kern(φ)) wegen (2)
= 2 · dim(Kern(φ)).