例子问题
问题1:线性映射
最后一个问题是关于同构的。这个问题是为了指出同构和同态的区别。
同态是向量空间之间的映射
保留向量加法并且是内射的
保留向量加法和标量乘法
保留标量乘法并且是映上的
映上和1比1
保留向量加法和标量乘法
根据定义,同态是保留向量加法和标量乘法的映射。
把这个和前面的问题比较一下。同构也是1对1和映上的同态。因此同构只是一个特殊的同态。换句话说,所有同构都是同态,但并非所有同态都是同构。
问题2:线性映射
考虑映射.它可以是同构的吗?
(提示:考虑维度在同构中的作用)
信息不足
没有
是的
没有
不,f不可能是同构的。这是因为和有不同的维度。不同维数的向量空间之间不存在同构。
问题3:线性映射
同构是线性代数中的一个重要概念。要判断一个映射是否同构,了解什么是同构是很重要的。
设f是向量空间V和w之间的映射,那么映射f是同构的,如果它是
保留向量加法
所有的答案。
保留标量乘法
到(满射)
一对一(内射)
所有的答案。
同构是双射的同态(保留向量加法和标量乘法)(同时是映上的和1对1的)。因此,同构是一种映射
1)在
2) 1
3)保留向量加法
4)保留标量乘法
问题4:线性映射
在上一个问题中,我们说过不同维数的向量空间之间不能同构。但是相同维数的向量空间之间的所有同构都是同构吗?
考虑同态.它是同构的吗?
信息不足
是的
没有
信息不足
答案是信息不足。原因是它可能是同构的因为它是在相同维数的向量空间之间,但这并不意味着它是。
例如:
考虑零映射f(x,y)=(0,0)。
这个映射不是映上的,也不是1对1的,因为所有的元素都指向零向量。因此,即使它是具有相同维数的空间之间的映射,它也不是同构。
另一个例子:
考虑单位映射f(x,y) = (x,y)
这是一个同构。它明显地保留了结构,并且是映上的和1:1的。
因此,f可以是同构的(例如恒等映射),也可以不是同构的(例如零映射)。
问题5:线性映射
设f是这样一个映射
让f被定义为
f是1-to-1和映上吗?
不,它不是1对1,但它是对的
不,是1对1,不是映上
不,它不是1对1,也不是映上的
是的
不,它不是1对1,也不是映上的
F不是1比1的,也不是映上的。
F不是映上的,因为所有不在f的像中。例如,向量(1,1)不在f的像中。
F不是1比1。例如,向量(1,1)和(1,0)都指向同一个向量。
即f(1,1) = f(1,0)因此f不是1比1。
问题6:线性映射
设f是这样一个映射
让f被定义为
它是同构的吗?
(提示:考虑零向量)
不,它不是同态
是的
不,它不是1对1
不,它不在上面
不,它不是同态
F是1比1和映上的但它不是同态的。因此它不是同构的。考虑f(0,0) = (0,5)
同态总是把0向量化成0向量。这个特殊的映射没有。因此它不保持结构,即不同态。
问题7:线性映射
最后一个问题告诉我们同构一定存在于相同维数的向量空间之间。这个问题问的是同态。
考虑映射.f可以是同态吗?
没有
是的
信息不足
是的
答案是肯定的。同态不像同构那样有维数限制。因此f可以是同态的,但不能保证。
问题8:线性映射
设f是来自的同态来.可以是1比1吗?
(提示:看定义域和上域的维度)
没有
是的
信息不足
没有
不,f不可能是1比1。原因是定义域的维数是3而上域的维数是2。当域的维数大于上域的维数时,映射不能为1对1。
问题9:线性映射
通常我们只要知道定义域和上域的维数就能得到映射的信息。
设f是来.我能上吗?
(提示看定义域和上域的维度)
没有
信息不足
是的
没有
不,f不能映上。原因是定义域(2)的维数小于上域(3)的维数。
对于一个映上的函数,定义域的维数必须小于或等于上域的维数。
问题10:线性映射
前两个问题说明了如何利用定义域和上域的维数来预测映射是否可能是1对1或映上的。现在我们把这些知识应用到同构上。
设f是这样一个映射.向量空间V的维数是4向量空间W的维数是8。不满足同构的什么性质?
t-to-1
到
保留标量乘法
保留向量加法
到
F不能是映上的。原因是定义域V的维数小于上域W的维数。
f可以是1比1,因为V的维数小于等于w的维数。然而,仅仅因为f可以基于它的维数是1比1并不意味着它是保证的。
F保留向量加法和标量乘法,因为它在问题陈述中被声明为同态。同态的定义是同时保留向量加法和标量乘法的映射。