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Kurs:Lineare Algebra/Teil I/12/Klausur mit Lösungen/kontrolle

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Aufgabe 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Punkte 3 3 3 9 4 4 4 4 4 2 4 6 6 2 3 3 64




Aufgabe (3 Punkte)


Lösung

  1. Eine Verknüpfung auf einer Menge M ist eine Abbildung
    :M×MM,(x,y)xy.
  2. Zwei (inhomogene) lineare Gleichungssysteme heißen äquivalent, wenn ihre Lösungsmengen übereinstimmen.
  3. Die Matrix AMatn(K) mit
    AM=En=MA

    heißt die inverse Matrix von M.

  4. Die Zahl
    sgn(π)=i<jπ(j)π(i)ji

    heißt das Signum der Permutation π.

  5. Ein Untervektorraum UV heißt φ-invariant, wenn
    φ(U)U

    gilt.

  6. Eine quadratische Matrix der Form
    (J1000J20000Jk1000Jk),

    wobei die Ji Jordanmatrizen sind, heißt Matrix in jordanscher Normalform.


Aufgabe (3 Punkte)


Lösung

  1. Es sei K ein Körper und es seien V und W Vektorräume über K der Dimension n bzw. m. Es sei
    φ:VW

    eine lineare Abbildung, die bezüglich zweier Basen durch die Matrix  MMatm×n(K)  beschrieben werde. Dann gilt

    rangφ=rangM.
  2. Es sei K ein Körper und V ein K-Vektorraum. Dann gibt es eine natürliche injektive lineare Abbildung
    Ψ:V(V),v(ff(v)).

    Wenn V endlichdimensional ist, so ist Ψ ein

    Isomorphismus.
  3. Es sei K ein Körper und es sei V ein endlichdimensionaler K-Vektorraum. Es sei
    φ:VV

    eine nilpotente lineare Abbildung. Dann gibt es eine Basis von V, bezüglich der die beschreibende Matrix die Gestalt

    (0u10000u200000un20000un1000)
    besitzt, wobei die ui gleich 0 oder gleich 1 sind.


Aufgabe (3 Punkte)

Eine Bahncard 25, mit der man ein Jahr lang 25 Prozent des Normalpreises einspart, kostet 62 Euro und eine Bahncard 50, mit der man ein Jahr lang 50 Prozent des Normalpreises einspart, kostet 255 Euro. Für welchen Jahresgesamtnormalpreis ist keine Bahncard, die Bahncard 25 oder die Bahncard 50 die günstigste Option?


Lösung

Es sei x der Gesamtnormalpreis. Mit BC25 hat man die Kosten

y=62+34x

und mit BC50 hat man die Kosten

z=255+12x.

Die Bedingung

x62+34x

führt auf

x248.

Die Bedingung

x255+12x

führt auf

x510.

Die Bedingung

62+34x255+12x

führt auf

14x25562=193,

also

x772.

Also ist für x248 keine Bahncard die günstigste Option, für 248x772 ist die BC25 die günstigste Option und für x772 ist die BC50 die günstigste Option.


Aufgabe (9 (4+5) Punkte)


a) Zeige, dass die drei reellen Matrizen

(1001),(12323212),(12323212)

bezüglich der Matrizenmultiplikation eine Gruppe bilden.


b) Zeige, dass die sechs reellen Matrizen

(1001),(12323212),(12323212),(1001),(12323212),(12323212)

bezüglich der Matrizenmultiplikation eine Gruppe bilden.


Lösung


a) Zur Abkürzung sei

M=(12323212).

Es ist

M2=MM=(12323212)(12323212)=(143434+34343434+14)=(12323212),

und dies ist die dritte der angeführten Matrizen. Ferner ist

M3=MM2=(12323212)(12323212)=(14+340034+14)=(1001)=E.

Daher sind sämtliche Produkte, die man aus den drei Matrizen bilden kann, wieder eine der Matrizen. Die Matrizenmultiplikation ist also eine Verknüpfung auf der gegebenen Menge. Die Verknüpfung ist assoziativ, da dies ganz allgemein für die Matrizenmultiplikation gilt. Die Einheitsmatrix ist das neutrale Element der Verknüpfung, und nach obiger Rechnung sind M und M2 invers zueinander.


b) Wir setzen

A=(1001),

wobei

A2=E

ist. Ferner ist

AM=(1001)(12323212)=(12323212)

und

AM2=(1001)(12323212)=(12323212),

es geht also um die sechs Matrizen

E,M,M2,A,AM,AM2,

die wir alle einheitlich als

AiMj,i=0,1,j=0,1,2

schreiben können. Ein Matrizenprodukt kann man somit als

(AiMj)(ArMs)

schreiben. Bei  j=0  oder  r=0  liegt direkt wieder ein Ausdruck der Form AMk vor, wobei man wegen  A2=E  und  M3=E  erreichen kann, dass 1 und k2 ist. Bei  r=1  und  j=1,2  kommt im Innern der Ausdruck MA vor. Dieser ist

MA=(12323212)(1001)=(12323212)=AM2.

Daher kann man die M nach rechts bringen und erhält eine Darstellung wie zuvor. Die Matrizenmuliplikation ist also eine Verknüpfung auf der gegebenen Menge. Die Verknüpfung ist wieder assoziativ und die Einheitsmatrix ist das neutrale Element. Das inverse Element zu AiMj ist aufgrund des bisher Bewiesenen

M3jAi

und dieses gehört zur Menge.


Aufgabe (4 Punkte)

Bestimme, ob die drei Funktionen

f,g,h:

mit  f(x)=x,   g(x)=sinx  und  h(x)=cosx  linear abhängig sind.


Lösung

Die Funktionen sind linear unabhängig. Wenn nämlich eine lineare Abhängigkeit vorliegen würde, so gelte

af+bg+ch=0

mit  a,b,c,  nicht alle 0. Dies gilt dann auch an jeder Stelle  P.  Wir betrachten die Stellen

P=0,π2,π.

Die Werte der drei Funktionen an diesen Stellen sind

P f(P) g(P) h(P)
0 0 0 1
π2 π2 1 0
π π 0 1

Die angenommene lineare Abhängigkeit bedeutet somit, dass die Spalten der Matrix

(001π210π01)

linear abhängig sind und ihre Determinante 0 sein muss. Die Entwicklung nach der ersten Zeile zeigt aber, dass die Determinante den Wert π hat.


Aufgabe (4 Punkte)

Es sei eine lineare Abbildung

φ:32

mit

φ(012)=(32),φ(141)=(10) und φ(213)=(72)

gegeben. Berechne

φ(354).


Lösung

Wir lösen zuerst das lineare Gleichungssystem

a(012)+b(141)+c(213)=(354).

Die Zeilenoperation  IV=2IIIII  führt auf

(IV)7bc=14

und  V=I+2IV  führt auf

(V)15b=25.

Damit ist

b=2515=53

und

2c=3b=3+53=143,

also

c=73,

und

a=54bc=54(53)73=153+20373=23.

Also ist

φ(354)=φ(23(012)53(141)+73(213))=23φ(012)53φ(141)+73φ(213)=23(32)53(10)+73(72)=(253+49343+143)=(383183)=(3836).


Aufgabe (4 Punkte)

Es sei K ein Körper und es seien V und W endlichdimensionale K-Vektorräume. Zeige, dass V und W genau dann zueinander isomorph sind, wenn ihre Dimension übereinstimmt.


Lösung

Wir nehmen zunächst an, dass V und W isomorph sind, dass also eine bijektive lineare Abbildung
φ:VW
existiert.

Es sei w1,,wn eine Basis von W. Aufgrund der Surjektivität von φ existieren Elemente v1,,vn in V mit φ(vi)=wi.

Es sei a1v1++anvn=0 eine Darstellung der 0. Dann ist

0=φ(0)=φ(a1v1++anvn)=a1φ(v1)++anφ(vn)=a1w1++anwn;

weil w1,,wn linear unabhängig sind, sind alle Koeffizienten 0. Daraus schließen wir, dass v1,,vn linear unabhängig sind und wegen Satz 7.11 (Lineare Algebra (Osnabrück 2024-2025))  (4) ist die Dimension von V damit mindestens so hoch wie die von W. Mithilfe der Umkehrabbildung zu φ können wir ebenso zeigen, dass die Dimension von W mindestens so hoch ist, wie die von V. Also sind die Vektorräume gleichdimensional.

Nehmen wir umgekehrt an, dass die Dimensionen der Vektorräume übereinstimmen, und seien Basen v1,,vn von V und w1,,wn von W gegeben. Dann werden durch die Zuordnungen φ(vi)=wi bzw. ψ(wi)=vi gemäß Satz 10.10 (Lineare Algebra (Osnabrück 2024-2025)) lineare Abbildungen definiert. Diese sind zueinander invers (man kann dies auf Basen nachprüfen und auf den gewählten Basen ist dies trivial), also sind V und W isomorph.


Aufgabe (4 Punkte)

Es sei M eine n×n-Matrix über dem Körper K. Es sei

NM=0

für jede n×n-Matrix N vom Rang 1. Zeige

M=0.


Lösung

Es sei

M0

angenommen. Dann gibt es einen Vektor vKn mit

Mv=w0.

Wir ergänzen w zu einer Basis

w=w1,w2,,wn

von Kn. Es sei N die Matrix bezüglich der Standardbasis, die die durch ww und wi0 für i2 festgelegte lineare Abbildung beschreibt. Der Rang von N ist 1, da ja das Bild gerade Kw ist, und es ist

NMv=Nw=w0,

also ist

NM0

im Widerspruch zur Voraussetzung.


Aufgabe (4 Punkte)

Beweise den Satz über die Matrixbeschreibung für die duale Abbildung.


Lösung

Die Behauptung bedeutet die Gleichheit

φ(wj)=i=1najivi

in V. Dies kann man auf der Basis vk, k=1,,n, überprüfen. Es ist einerseits

(φ(wj))(vk)=wj(φ(vk))=wj(r=1markwr)=r=1markwj(wr)=ajk

und andererseits ebenso

(i=1najivi)(vk)=ajk.


Aufgabe (2 Punkte)

Löse das lineare Gleichungssystem

(4315)(x1x2)=(27)

mithilfe der Cramerschen Regel.


Lösung

Es ist

x1=det(2375)det(4315)=1123

und

x2=det(4217)det(4315)=3023.


Aufgabe (4 Punkte)

Es sei V der reelle Vektorraum der Polynome vom Grad 4 mit der Basis

xi,0i4.

Erstelle für die Ableitungsabbildung

φ:VV,PP,

die beschreibende Matrix bezüglich dieser Basis.

Bestimme den Kern und das Bild dieser Abbildung sowie deren Dimensionen.


Lösung

Die Ableitung schickt die Basiselemente auf

x0=10,x11,x22x,x33x2,x44x3.

Daraus sind direkt die Koeffizienten der Bildvektoren bezüglich der Basis abzulesen. In der beschreibenden Matrix stehen in den Spalten die Koeffizienten der Bildvektoren. Daher lautet die Matrix

(0100000200000300000400000).

Das Bild dieser Abbildung besteht aus allen Polynomen vom Grad 3. Dieser Untervektorraum besitzt die Basis x0,x1,x2,x3 und hat demnach die Dimension 4.

Der Kern besteht aus den konstanten Polynomen mit der Basis x0, dieser Unterraum ist also eindimensional.


Aufgabe (6 Punkte)

Es sei I eine endliche Menge und

φ:II

eine Abbildung. Zeige, dass man φ als die Hintereinanderschaltung

φ=τ1τkρ1ρm

schreiben kann, wobei die τi Transpositionen und die ρj Abbildungen derart sind, dass es r,sI gibt mit

ρ|I{r}=IdI{r}

und

ρ(r)=s.


Lösung

Wenn φ injektiv ist, so ist φ auch bijektiv und damit eine Permutation, und die Aussage gilt nach Lemma 18.7 (Lineare Algebra (Osnabrück 2024-2025)) allein mit Transpositionen. Es sei also φ nicht injektiv und seien r,sI Elemente die beide auf das gleiche Element abgebildet werden. Es sei ρ1 die Abbildung, die r und s auf s abbildet und ansonsten die Identität ist. Dann kann man

φ=ψ1ρ1

schreiben, wobei man  ψ1(r):=t  setzt, wobei t ein Element sei, das nicht zum Bild von φ gehört, und man ansonsten  ψ1():=φ()  setzt - also insbesondere  ψ1(s):=φ(s).  Wenn ψ1 ebenfalls nicht injektiv ist, so können wir mit entsprechenden Festsetzungen

φ=ψ1ρ1=ψ2ρ2ρ1

schreiben. So machen wir Schritt für Schritt weiter. Da sich dabei bei jedem Schritt die Anzahl der Elemente im Bild von ψn erhöht, erreichen wir schließlich die Situation

φ=ψρnρ1,

wobei ψ bijektiv ist. Diese Bijektion können wir als Produkt von Transpositionen darstellen.


Aufgabe (6 Punkte)

Es sei K ein Körper und es seien n verschiedene Elemente  a1,,anK  und n Elemente  b1,,bnK  gegeben. Zeige, dass es ein eindeutiges Polynom  PK[X]  vom Grad n1 derart gibt, dass  P(ai)=bi  für alle i ist.


Lösung

Wir beweisen die Existenz und betrachten zuerst die Situation, wo  bj=0  ist für alle  ji  für ein festes i. Dann ist

(Xa1)(Xai1)(Xai+1)(Xan)

ein Polynom vom Grad n1, das an den Stellen a1,,ai1,ai+1,,an den Wert 0 hat. Das Polynom

bi(aia1)(aiai1)(aiai+1)(aian)(Xa1)(Xai1)(Xai+1)(Xan)

hat an diesen Stellen ebenfalls eine Nullstelle, zusätzlich aber noch bei ai den Wert bi. Nennen wir dieses Polynom Pi. Dann ist

P=P1+P2++Pn

das gesuchte Polynom. An der Stelle ai gilt ja

Pj(ai)=0

für  ji  und  Pi(ai)=bi

Die Eindeutigkeit folgt aus Korollar 19.9 (Lineare Algebra (Osnabrück 2024-2025)).


Aufgabe (2 Punkte)

Berechne das Ergebnis, wenn man im Polynom

X34X+2

die Variable X durch die 2×2-Matrix

(3215)

ersetzt.


Lösung

Es ist

(3215)3=(3215)(3215)(3215)=(716823)(3215)=(5944799).

Daher ist

(3215)34(3215)+2(1001)=(5944799)+(128420)+(2002)=(5864381).


Aufgabe (3 (1+2) Punkte)


a) Man gebe ein Beispiel für eine 4×4-Permutationsmatrix, bei der in jeder Diagonalen (Haupt-, Neben- und Gegendiagonalen) höchstens eine 1 steht.


b) Zeige, dass es keine Lösung zu a) gibt, bei der  a11=1  ist.


Lösung

a)

(0100000110000010)

b) Eine 1 links oben erzwingt die folgende Situation (x bedeutet, dass dort eine 1 stehen könnte)

(100000xx0x0x0xx0).

Wir betrachten die Situation je nachdem, wo in der zweiten Zeile die 1 steht. Im ersten Fall ist

(1000001000000x00),

was nicht zu einer Lösung ergänzt werden kann. Im zweiten Fall ist

(100000010x0000x0).

Da die verbleibenden noch freien Positionen auf einer Diagonalen liegen, kann das ebenfalls nicht zu einer Lösung ergänzt werden.


Aufgabe (3 Punkte)

Bestimme, ob die reelle Matrix

(4123677100320062)

trigonalisierbar ist oder nicht.


Lösung

Das charakteristische Polynom der Matrix ist

detXE4(4123677100320062)=det(X+41236X77100X32006X2)=det(X+416X7)det(X326X2)=((X+4)(X7)+6)((X3)(X2)+12)=(X23X22)(X25X+18).

Der rechte Faktor ist

X25X+18=(X52)2+18254>0

stets positiv und besitzt daher in keine Nullstelle. Also zerfällt das charakteristische Polynom nicht vollständig in Linearfaktoren und nach Satz 25.10 (Lineare Algebra (Osnabrück 2024-2025)) ist die Matrix nicht trigonalisierbar.