1. Eine lineare Abbildung ist vollständig definiert durch die Bilder der Basisvektoren einer beliebigen Basis des betrachteten Raumes, das sieht man folgendermaßen:
Sei w ein beliebiger Vektor des Raumes, dann kann man ihn nach der Matrix entwickeln:
w = a1v1 + a2v2 + ... + anvn
Wendet man nun die Funktion f auf w an, dann gilt (wegen der Linearität von f)
f(w) = f(a1v1 + a2v2 + ... + anvn) = f(a1v1) + f(a2v2) + ... + f(anvn) = a1f(v1) + a2f(v2) + ... + anf(vn)
Bereits durch die Bilder der drei Basisvektoren ist die Abbildung also vollständig definiert.
2. Sei v = (x,y,z) dann gilt nach der eben abgeleiteten Formel:
f(v) = -2*x*v1 + 2*y*v2 - 4z v1 +4z v3 = v1*(-2x -4z) + v2*(2y) + v3*(4z) = (-2x-4z, 2y, 4z)
Die Matrix zu dieser Abbildung lautet also:
(-2 0 -4)
A = ( 0 2 0)
( 0 0 4)
3., 4. sind bereits im Link beantwortet, insbesondere sind dort als
ker (f) = {0}
und
Basis von im (f) = {(1,0,0), (0,1,0), (0,0,1)}
angegeben worden.
5. rang(f) sind die maximale Anzahl der linear unabhängigen Zeilen/Spalten der Matrix.
Gleichzeitig gibt es aber für quadratische Matrizen ein hinreichendes Kriterium für maximalen Rang (in diesem Fall also 3):
det A ≠ 0 ⇒ rang(f) = maximal
Da sich die Determinante beim Gaußalgorithmus nur bis auf Faktoren ändert, also insbesondere niemals 0 wird, ist die Determinante unserer Matrix ungleich 0, also ist der Rang maximal:
rang(f) = 3
6. Da bereits im(f) = ℝ3 gilt, ist die Aussage trivial.