Theorie der Vektorräume

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1 Kapitel 3 Theorie der Vektorräume 3.1 Gruppen, Ringe, Körper In diesem Abschnitt führen wir die drei wichtigsten algebraischen Grundstrukturen ein, nämlich Gruppen, Ringe und Körper. Sie sind nicht nur für die lineare Algebra, sondern auch für die meisten anderen Bereiche der klassischen Algebra (Permutationen, Polynomgleichungen, Teilbarkeit etc. ) von zentraler Bedeutung Definition. Eine Abbildung : A A A, (a, b) a b heißt (zweistellige) Operation oder Verknüpfung auf A Beispiele. Zweistellige Operationen sind: (1) Die Addition + und die Multiplikation auf N, Z, Q, R, (2) die Komposition (Verknüpfung) auf der Funktionenmenge M M = {f f : M M}, (3) das Vektorprodukt auf R 3. Das Skalarprodukt ist für n > 1 keine Operation auf R n. Auch die skalare Multiplikation m : R R n R n, (λ, v) λv ist für n > 1 keine Operation auf R n Definition. Eine Halbgruppe ist eine Menge A mit einer assoziativen Operation, d. h. a (b c) = (a b) c Beispiele. (a, b, c A). (1) Jede der Mengen N, Z, Q, R ist bezüglich +, aber auch bezüglich eine Halbgruppe. (2) Die Operation : R R R, (a, b) a+b 2 ist nicht assoziativ. (3) Die Operation : R R R, (a, b) a b ist ebenfalls nicht assoziativ. 25

2 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Definition. Ein Element e A heißt neutral bezüglich der Operation, falls e a = a e = a für alle a A gilt. Eine Halbgruppe mit neutralem Element heißt Monoid Bemerkung. Neutrale Elemente sind eindeutig bestimmt: Sind e und e neutral, so folgt: e = e e = e Beispiele. (1) 0 ist neutral in N 0, Z, Q, R bezüglich +. (2) 1 ist neutral in N 0, Z, Q, R bezüglich. (3) N hat kein neutrales Element bezüglich +, aber 1 ist neutral bezüglich Definition. Gilt in einem Monoid mit neutralem Element e für zwei Elemente a, a die Gleichung a a = a a = e, so heißt a Inverses zu a. Ein Monoid, in dem jedes Element ein Inverses hat, heißt Gruppe Lemma. In Monoiden sind inverse Elemente eindeutig bestimmt (soweit sie existieren), und es gilt: (a ) = a, (a b) = b a Satz. Eine Menge G mit einer assoziativen Operation ist genau dann eine Gruppe, wenn für je zwei Elemente a, b G die Gleichungen a x = b und y a = b in G lösbar sind. Die Lösungen x bzw. y sind dann eindeutig bestimmt. Eine nichtleere Halbgruppe (G, ) ist also genau dann eine Gruppe, wenn für jedes a G die folgenden Translationen l a und r a bijektiv sind: l a : G G, x a x und r a : G G, x x a Schreibweise. Ist assoziativ, so schreibt man a b c für (a b) c ( = a (b c)). Wird das Symbol + (bzw. ) statt benutzt, so bezeichnet man das neutrale Element (falls es existiert) meist mit 0 (bzw. 1). Das Inverse zu a wird (falls es existiert) meist mit a (bzw. a 1 ) bezeichnet. Statt a + ( b) schreibt man a b, analog b + a für ( b) + a. Der Multiplikationspunkt wird oft weggelassen, d. h. ab := a b gesetzt Definition. Eine Operation auf A heißt kommutativ, falls a b = b a für alle a, b A gilt. Eine Halbgruppe (A, ) heißt kommutativ oder abelsch, falls kommutativ ist Bemerkung. In abelschen Halbgruppen gilt also z. B. sowie a b c = b a c = b c a = c a b = a c b = c b a (a b) = a b.

3 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Beispiele. (N, +) (N, ) (N 0, +) (Z, +) (Z, ) (Q, +) (Q, ) (Q, ) (R, +) (R, ) (R, ) Halbgruppe Monoid Gruppe Definition und Satz. (Summen und Produkte) Additive Schreibweise Multiplikative Schreibweise (G, +) sei ein Monoid. (G, ) sei ein Monoid. Neutrales Element: 0 Neutrales Element: 1 Inverses Element: a Inverses Element: a 1 Induktive Summendefinition: 0j=1 a j := 0, Induktive Produktdefinition: 0j=1 a j := 1, nj=1 := n 1 j=1 a j + a n = a a n nj=1 := n 1 j=1 a j a n = a 1... a n n Faches von a G (n N 0 ): n te Potenz von a G (n N 0 ): 0a := 0, na := (n 1)a + a = a a a 0 := 1, a n := a n 1 a = a... a Falls (G, +) eine Gruppe ist: ( n)a := n( a) Falls (G, ) eine Gruppe ist: a n := (a 1 ) n Assoziativ und Distributivgesetze: Potenzgesetze: m(na) = (mn)a = n(ma) (a n ) m = a mn = (a m ) n (m + n)a = ma + na = na + ma a m+n = a m a n = a n a m Falls + kommutativ ist: m(a + b) = ma + mb = mb + ma Falls kommutativ ist: (a b) m = a m b m = b m a m Diese Regeln gelten in Halbgruppen für m, n N, in Monoiden für m, n N 0, und in Gruppen sogar für m, n Z Satz. (Permutationsgruppen) (1) Für eine beliebige Menge M ist (M M, ) ein Monoid mit neutralem Element id M. Hat M mehr als ein Element, so ist (M M, ) keine Gruppe. (2) S(M), die Menge der bijektiven Abbildungen von M in M, ist eine Gruppe bezüglich. Hat M mehr als zwei Elemente, ist sie nicht kommutativ Definition. S(M) := {σ M M σ bijektiv} heißt symmetrische Gruppe von M, und die Elemente von S(M) heißen Permutationen von M. Statt S(n) schreibt man S n.

4 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Bemerkung. Eine Permutation σ S n wird häufig als n Tupel (σ 1,..., σ n ) geschrieben. Z. B. ist (1, 3, 4, 2) die Abbildung σ : 4 4, 1 1, 2 3, 3 4, 4 2. S n hat n! ( n Fakultät ) Elemente. Dabei definiert man induktiv 0! := 1, n! := (n 1)! n = 1... n Definition. Ein Ring ist eine Menge R zusammen mit zwei Operationen + und, so daß gilt: (1) (R, +) ist eine abelsche Gruppe (mit neutralem Element 0). (2) (R, ) ist eine Halbgruppe. (3) Es gelten die Distributivgesetze a (b + c) = a b + a c und (b + c) a = b a + c a. Ist auch kommutativ, so spricht man von einem kommutativen Ring. Ein Element 1 mit 1 a = a 1 = a für alle a R heißt Einselement. Existiert ein solches, ist R ein Ring mit Schreibweise. ab := a b, ab + ac := (a b) + (a c), a(b + c) := a (b + c). ( Punkt geht vor Strich.) Beispiel. Ist G eine (abelsche) Halbgruppe bzw. Gruppe bezüglich der Operation +, so ist für jede Menge M auch G M eine (abelsche) Halbgruppe bzw. Gruppe bezüglich der komponentenweisen Operation (f + g)(x) = f(x) + g(x). Entsprechend ist R M mit komponentenweiser Addition und Multiplikation ein (kommutativer) Ring, falls R einer ist. Hingegen ist (G M, +, ) mit der assoziativen Verknüpfung von Funktionen kein Ring, falls M mehr als ein Element hat, obwohl das linksseitige Distributivgesetz gilt: (f + g) h = (f h) + (g h) Definition. Ein kommutativer Ring (K, +, ) heißt Körper, falls (K, ) = (K \ {0}, ) eine Gruppe ist, also jedes von 0 verschiedene Element a bezüglich ein Inverses a 1 hat. Man schreibt auch b a statt b a Beispiel und Definition. Es sei C := R 2, 1 := (1, 0), ı := (0, 1). Wir setzen ( ) 1 1 = 1, 1 ı = ı 1 = ı, ı ı = 1. {1, ı} ist die kanonische Basis von R 2. Damit läßt sich jedes Element von C = R 2 eindeutig als Linearkombination = a + bı := a 1 + b ı mit a, b R schreiben. Es gibt eine einzige Operation ( Multiplikation ) auf C, so daß das Distributivgesetz gilt und ( ) erfüllt ist, nämlich: (a + bı) (c + dı) = (ac bd) + (ad + bc)ı. Mit + und versehen, wird C zu einem Körper, dem Körper der komplexen Zahlen. Das Inverse zu a + bı C ist 1 a + bı = (a + bı) 1 = a bı a 2 + b 2.

5 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Beispiele. (N, +, ) (Z, +, ) (Q, +, ) (R, +, ) (C, +, ) Ring Körper Bemerkung. Jeder Körper ist ein Ring mit 1. Außerdem gilt in einem Körper Satz. (Nullteilerfreie Ringe und Körper) Jeder Körper ist nullteilerfrei, d. h. es gilt: ab = 0 a = 0 oder b = 0. Umgekehrt ist jeder endliche nullteilerfreie kommutative Ring mit 1 bereits ein Körper Bemerkung. Für unendliche Ringe gilt dies nicht, z. B. ist (Z, +, ) ein nullteilerfreier kommutativer Ring, aber kein Körper Beispiele. Für jedes n N sei Z n := {0, 1, 2,..., n 1}. Bezeichnet x die größte ganze Zahl z x, so ist für a Z r n (a) := a n a n der nichtnegative Rest bei Division von a durch n. Für a, b Z n definieren wir a + n b := r n (a + b), a n b := r n (a b). Dann ist (Z n, + n, n) ein kommutativer Ring mit Einselement 1. Er ist genau dann ein Körper, wenn n eine Primzahl ist (denn genau dann ist Z n nullteilerfrei). Speziell ist Z 2 = {0, 1} mit + 2 und 2 ein zweielementiger Körper: Addition und Multiplikation wie in Z, mit der einzigen Ausnahme = Definition und Satz. Eine nichtleere Teilmenge U einer Gruppe (G, ) heißt Untergruppe, falls für a, b U auch a b und b in U liegen (es genügt, a b U zu fordern). U ist dann mit der eingeschränkten Operation : U U U wieder eine Gruppe. Entsprechend nennt man eine nichtleere Teilmenge U eines Ringes (R, +, ) Unterring, falls mit a, b U auch a b (folglich auch a + b) und a b wieder in U liegen. U mit den eingeschränkten Operationen + und ist dann wieder ein Ring. Ist (K, +, ) ein Körper, so heißt ein Unterring (U, +, ) von (K, +, ) Unterkörper, sofern 1 U und a 1 U für a U \ {0} gilt. In diesem Fall ist (U, +, ) wieder ein Körper, und (K, +, ) heißt Erweiterungskörper von (U, +, ) Beispiele. (1) (Z, +) und (Q, +) sind Untergruppen von (R, +), hingegen ist (N, +) keine Untergruppe. (2) Die Unterringe von (Z, +, ) sind genau die Ringe (nz, +, ) mit nz = {nz z Z} (n N 0 ). Sie enthalten für n > 1 kein Einselement. (3) (Q, +, ) und (R, +, ) werden nach Identifikation von r mit (r, 0) Unterkörper von (C, +, ). Q[ 2] = {a + b 2 a, b Q} ist mit + und ein Erweiterungskörper von Q und ein Unterkörper von R. Hingegen ist (Z 2, +, ) kein Unterkörper von (Q, +, ) oder (R, +, )!

6 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Vektorräume Dieses Kapitel liefert den allgemeinen Rahmen für die in Kapitel 2 begonnene Theorie Definition. Sei K ein Körper (z. B. Q, R, C, Z 2 ). Ein K Vektorraum oder auch Vektorraum über K ist eine additiv geschriebene abelsche Gruppe (V, +) zusammen mit einer skalaren Multiplikation : K V V, die folgende Gesetze für λ, µ K, v, w V erfüllt: (1) λ (µ v) = (λµ) v (Assoziativgesetz) (2) λ (v + w) = λ v + λ w (Distributivgesetz für Vektoren) (3) (λ + µ) v = λ v + µ v (Distributivgesetz für Skalare) (4) 1 v = v (neutrales Element) Die Elemente von V heißen Vektoren, die Elemente von K Skalare. Das neutrale Element 0 von V heißt Nullvektor. Den Multiplikationspunkt läßt man meist weg Definition. Folgende Begriffe definiert man wörtlich wie im Fall K = R, V = R n : Unterraum, Linearkombination, lineare Hülle, Erzeugendensystem, linear (un)abhängig, Basis, affiner Teilraum, Affinkombination, affine Hülle, Differenzraum. Für eine Teilmenge X eines K-Vektorraums V besteht die lineare Hülle L(X) aus allen Linearkombinationen in X, d. h. aus allen Elementen n j=1 λ j x j mit λ j K, x j X und n N Lemma. Jeder Unterraum eines K Vektorraumes ist wieder ein K Vektorraum Lemma. (Unabhängigkeitslemma) Für disjunkte Teilmengen A, B eines Vektorraums V gilt: A B linear unabhängig A, B linear unabhängig und L(A) L(B) = {0}. Insbesondere gilt für A V und v V : A {v} linear unabhängig A linear unabhängig und v L(A) Folgerung. (Unabhängigkeitssatz) Für eine nichtleere Teilmenge B eines Vektorraums V sind folgende Aussagen äquivalent: (a) B ist linear unabhängig. (b) Für jedes v B ist B \ {v} linear unabhängig und v / L(B \ {v}). (c) Es gibt ein v B, so daß B \ {v} linear unabhängig ist und v / L(B \ {v}) gilt Beispiele. (1) Sei K ein Körper und M eine Menge. Die Menge K M aller Abbildungen von M in K ist ein K Vektorraum bezüglich komponentenweiser Addition und skalarer Multiplikation: (f + g)(m) := f(m) + g(m), (λ f)(m) := λ f(m) für f, g K M, λ K, m M. Schreibweise: f m := f(m). (2) Speziell ist K n = {f f : {1,..., n} K} bis auf Bezeichnungswechsel der n dimensionale Standardraum K n über K mit den n Tupeln (f 1,..., f n ) als Elementen: (f 1,..., f n )+(g 1,..., g n ) = (f 1 +g 1,..., f n +g n ), λ(f 1,..., f n ) = (λf 1,..., λf n ) (λ, f j, g j K).

7 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME 31 (3) K N = {(f 1, f 2,...) f j K, j N} ist der Folgenraum über K. Bis auf Umnummerierung stimmt er mit K N 0 = {(f 0, f 1, f 2, f 3,...) f j K, j N 0 } überein. (4) Einige Unterräume des Folgenraumes R N : R N = { reelle Folgen } { beschränkte Folgen } { konvergente Folgen } { konstante Folgen } { Nullfolgen } {(0, 0, 0,...)} (5) Einige Unterräume des Funktionenraumes R R : R R = { reelle Funktionen } { stetige Funktionen } { differenzierbare Funktionen } { Polynom Funktionen } { konstante Polynom Funktionen } { Nullfunktion } (6) Für f K M heißt T (f) := {m M f(m) 0} der Träger von f. K [M] := {f K M T (f) endlich} ist ein Unterraum von K M. Er stimmt genau dann mit K M überein, wenn M endlich ist. Insbesondere gilt K [n] = K n = K n. (7) Ein endlicher Vektorraum über K = Z 2 ist z. B. V = Z 2 2 = {(0, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1)} = {0, e 1, e 2, e 1 + e 2 }.

8 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Basen und Dimension Da die Gesamtheit aller Vektoren eines Vektorraumes unendlich und ihre Beschreibung kompliziert oder umständlich sein kann, konzentriert man sich auf möglichst ökonomische, d. h. minimale Erzeugendensysteme, die sogenannten Basen. Die Mächtigkeit solcher Basen ist für einen festen Vektorraum stets die gleiche und wird Dimension des Vektorraumes genannt. Man kann die Dimension aber auch anders, ohne Bezugnahme auf Basen definieren: Definition. Existiert eine natürliche Zahl n, so daß je n + 1 Vektoren aus dem Vektorraum V (über K) linear abhängig sind, so heißt V endlich dimensional. In diesem Fall heißt die kleinste natürliche Zahl n mit dieser Eigenschaft die Dimension von V und wird mit dim V oder genauer mit dim K V bezeichnet. Ist n = dim V, so heißt V auch n dimensional Bemerkungen. (1) Jeder n dimensionale Vektorraum enthält definitionsgemäß eine n elementige, aber keine (n + 1) elementige linear unabhängige Teilmenge. (2) Ist K ein Körper und L ein Unterkörper von K, so ist jeder K Vektorraum auch ein L Vektorraum. Die Dimension dim K V von V über K kann aber kleiner als die Dimension dim L V von V über L sein Beispiel. Es gilt Q R C (wobei R als Zahlengerade in der Ebene C aufgefasst wird). C 3 ist ein 3 dimensionaler Vektorraum über C, 6 dimensionaler Vektorraum über R, unendlich dimensionaler Vektorraum über Q. Bereits R ist unendlich dimensional über Q. Eine Basis von R über Q ist nicht bekannt, aber die Existenz einer Basis für beliebige Vektorräume folgt aus dem Auswahlaxiom (siehe unten) Lemma. (Austauschlemma) Gilt {x, y} Z V, x L(Z), aber x L({y} Z), so auch y L({x} Z) = L({y} Z). Analoges gilt für die affine Hülle anstelle der linearen Hülle (aber nicht für die konvexe Hülle) Satz. (Austauschsatz von Grassmann Steinitz) Ist Z ein Erzeugendensystem und X eine linear unabhängige Teilmenge eines Vektorraums V, so gibt es eine zu X gleichmächtige Teilmenge Y von Z mit V = L((Z \ Y ) X). Man kann also X in jedem Erzeugendensystem gegen eine gleichmächtige Teilmenge austauschen. Insbesondere sind je zwei Basen eines Vektorraumes gleichmächtig Satz. (Basis Ergänzungssatz) Sei X eine linear unabhängige Teilmenge eines Erzeugendensystems Z des Vektorraums V. Dann gibt es eine Basis Y von V mit X Y Z. Somit hat jeder Vektorraum eine Basis Bemerkung. Für unendlich dimensionale Vektorräume braucht man das Maximalprinzip bzw. das Auswahlaxiom aus Kapitel 1 zum Beweis des Austauschsatzes und der Existenz maximal linear unabhängiger Teilmengen. Diese sind dann aufgrund des nächsten Satzes Basen.

9 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Satz. (Basis Charakterisierungssatz) Für eine beliebige Teilmenge B eines Vektorraums V sind äquivalent: (a) B ist eine Basis, d. h. ein linear unabhängiges Erzeugendensystem von V. (b) B ist ein minimales Erzeugendensystem von V. (c) B ist eine maximal linear unabhängige Teilmenge von V. Ist V n dimensional (n N 0 ), so sind diese Aussagen auch äquivalent zu den folgenden: (d) B ist ein n elementiges Erzeugendensystem. (e) B ist eine n elementige linear unabhängige Teilmenge Folgerung. Für einen Vektorraum V und eine natürliche Zahl n sind äquivalent: (a) V ist n dimensional. (b) V besitzt eine Basis mit n Elementen. (c) Jede Basis von V hat n Elemente Folgerung. Ein Vektorraum ist genau dann endlich erzeugt (d. h., er hat ein endliches Erzeugendensystem), wenn er endlich dimensional ist Folgerung. Für endlich-dimensionale Unterräume U, W eines Vektorraumes V folgt aus U W und dim U = dim W bereits U = W Beispiel und Definition. Die kanonische Basis von K [M] (siehe 3.2.6(6)) wird gebildet durch die Einheitsvektoren e m, m M, wobei e m : M K, e m (j) = δ mj. Dies ist keine Basis des Funktionenraumes K M, falls M unendlich ist! Folgerung. Für n N 0 hat der Standardraum K n die Dimension n Definition und Satz. Sei B eine Teilmenge eines K Vektorraums V. Dann ist die Abbildung F B : K [B] V definiert durch F B (g) := b T (g) g(b) b. Im Falle V = R n und B = {e 1,..., e n } bildet die Funktion F B jedes g : B R auf das n-tupel (g(e 1 ),..., g(e n )) ab, ist also bijektiv. Allgemein gilt: Satz. (Darstellung durch Linearkombinationen) Sei B eine Teilmenge des Vektorraums V. (1) B ist Erzeugendensystem von V F B ist surjektiv jedes Element von V hat mindestens eine Darstellung als Linearkombination in B. (2) B ist linear unabhängig F B ist injektiv jedes Element von V hat höchstens eine Darstellung als Linearkombination in B. (3) B ist eine Basis von V F B ist bijektiv jedes Element von V hat genau eine Darstellung als Linearkombination in B. (Hier bedeutet...in B genauer...von paarweise verschiedenen Vektoren in B.)

10 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Summen von Unterräumen Zu jeder Menge von Unterräumen eines festen Vektorraumes gibt es einen größten Unterraum, der in all diesen Unterräumen enthalten ist (nämlich deren Durchschnitt), aber auch einen kleinsten Unterraum, der all diese Unterräume umfaßt, den sogenannten Summenraum. Wir definieren ihn hier nur für endlich viele Unterräume: Definition. Für Unterräume U 1,..., U m eines K Vektorraums V heißt U U m := {u u m u j U j für i m} die Summe der Unterräume U 1,..., U m Satz. (Summenraum als lineare Hülle) Für Unterräume U 1,..., U m eines Vektorraums V ist U U m der kleinste U 1,..., U m umfassende Unterraum von V, also: U U m = L(U 1... U m ) Satz. (Dimensionsformel) Für je zwei Unterräume U und W eines Vektorraumes V gilt die Dimensionsformel: dim U + dim W = dim(u + W ) + dim(u W ). Ist U oder W unendlich dimensional, so steht auf beiden Seiten (unendlich) Satz. (Charakterisierung direkter Summen) Für Unterräume U 1,..., U m eines Vektorraums V sind äquivalent: (a) Aus u j U j (j m) und u u m = 0 folgt u 1 =... = u m = 0. (b) Jedes u U U m ist eindeutig darstellbar als u = u u m mit u j U j. (c) Für W j := U U j 1 + U j U m gilt: U j W j = {0} (j m). (d) Ist B j eine Basis von U j (j m), so ist B 1... B m eine Basis von U U m Definition. Ein Unterraum U heißt direkte Summe der Unterräume U 1,..., U m, U = U 1... U m, falls U = U U m gilt und eine der äquivalenten Bedingungen in erfüllt ist Folgerung. Für endlich dimensionale Unterräume U, U 1,..., U m gilt: U = U 1... U m U = U U m und dim U = dim U dim U m Definition. Ist ein Vektorraum V direkte Summe zweier Unterräume U und W, d. h. V = U + W und {0} = U W, so heißt W Komplement von U in V Satz. (Komplement) Zu jedem Unterraum U eines Vektorraums V gibt es mindestens ein Komplement Bemerkung. Solche Komplemente sind meistens nicht eindeutig, z. B. ist im R 2 jede Gerade durch 0 Komplement jeder anderen.

11 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Orthogonalräume In diesem Abschnitt sei V stets ein Standardraum K n über dem Körper K mit Einselement 1. Das in 2.2 eingeführte Skalarprodukt und die daraus abgeleitete Orthogonalität von Vektoren und Unterräumen soll nun auf die Situation allgemeiner Körper ausgedehnt werden. Eine Einschränkung ist allerdings für die Übertragung der meisten Resultate nötig: Definition. K heißt formal reell, falls 1 nicht als Quadratsumme darstellbar ist Beispiele. (1) R und Q sind formal reell. (2) C ist nicht formal reell, da 1 = ı 2. (3) Endliche Körper sind nie formal reell: Für m N sei m1 die m fache Summe des Einselements von K. Wegen der Endlichkeit von K gibt es ein n N mit n1 = 0. Dann ist 1 = (n 1)1 Summe von n 1 Quadraten 1 = Definition. Das Skalarprodukt a b von Vektoren a = (a 1,..., a n ) und b = (b 1,..., b n ) aus K n ist definiert durch n a b = a 1 b a n b n = a j b j. j= Bemerkung. Die Rechenregeln zum Skalarprodukt sind mit Ausnahme der positiven Definitheit (die sich über beliebigen Körpern gar nicht formulieren läßt) dieselben wie in R n. K ist genau dann formal reell, wenn für a K n aus a a = 0 stets a = 0 folgt Definition. Zwei Vektoren a, b K n heißen zueinander orthogonal, falls a b = 0 gilt. Für A K n heißt A := {b K n a b = 0 für jedes a A} der Orthogonalraum zu A. Zwei Teilmengen A, B von K n heißen zueinander orthogonal, in Zeichen A B, falls A B (bzw. B A ) gilt, d. h. jeder Vektor aus A orthogonal zu jedem Vektor aus B ist Lemma. A ist für jede Teilmenge A von K n ein Unterraum von K n : A = L(A) = L(A ) Satz und Definition. (Duale Basis) Zu jeder Basis B = {b 1,..., b n } von K n gibt es genau eine Basis B = {b 1,..., b n } mit { b 1 für j = k j b k = δ jk = 0 für j k. B heißt zu B duale Basis. Ist C B Basis von U, so ist {b j b j B \ C} Basis von U.

12 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Satz. (Orthokomplementierung) Die Zuordnung U U ist eine Bijektion zwischen der Menge der m dimensionalen Unterräume des K n und der Menge der (n m) dimensionalen Unterräume des K n. Für beliebige Unterräume U, W von K n gilt: dim U + dim U = n, U = U, (U + W ) = U W, (U W ) = U + W Definition und Satz. Eine Teilmenge A = {a 1,..., a m } von K n heißt Orthogonalbasis (des von A erzeugten Unterraumes), falls a j a k = 0 für j k und a j a j 0 (j, k m) gilt. Jede Orthogonalbasis A ist linear unabhängig, also tatsächlich eine Basis von L(A) Satz. (Orthogonalisierungsverfahren nach Schmidt) Ist K ein formal reeller Körper und {b 1,..., b m } eine beliebige Basis eines Unterraumes U von K n, so gewinnt man induktiv eine Orthogonalbasis {a 1,..., a m } von U wie folgt: a 1 := b 1, k 1 a j b k a k := b k a j. a j=1 j a j Bemerkung. Im Fall K = R erhält man sogar eine Orthonormalbasis (ONB), indem man die Vektoren a j normiert, also a j durch a j = 1 a j a j ersetzt. Manchmal ist es praktisch, bereits während des Orthogonalisierungsverfahrens zu normieren Definition. Ein Unterraum U heißt orthogonale Summe der Unterräume U 1,..., U m, falls U = U U m und U j U k für j k gilt Bemerkungen. (1) Ist K formal reell, so ist jede orthogonale Summe direkt. (2) Für K = Z 2 = {0, 1} ist die Summe L({(1, 0, 1)}) + L({(1, 0, 1), (0, 1, 0)}) orthogonal, aber nicht direkt. (3) Über Q läßt sich der Vektor (1, 1) Q 2 nicht normieren, da 2 irrational ist. (4) {b 1,..., b m } ist Basis von U K n U ist direkte Summe der Geraden Kb j (j m). (5) Über formal reellen Körpern K gilt für U K n : {a 1,..., a m } ist Orthogonalbasis von U U ist orthogonale Summe der Ka j (j m) Satz. (Existenz und Eindeutigkeit von Orthokomplementen) Falls K formal reell ist, gibt es zu jedem Unterraum U K n einen eindeutigen Unterraum W, so daß K n orthogonale Summe von U und W ist, nämlich das orthogonale Komplement U.

13 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Lineare Abbildungen Besonders hilfreich für Theorie und Praxis sind Abbildungen zwischen Vektorräumen, welche die additive Struktur und die skalare Multiplikation bewahren : Definition. Eine Abbildung F : V V zwischen zwei K Vektorräumen V und V heißt (Vektorraum )Homomorphismus oder (K )linear, auch lineare Transformation oder linearer Operator, falls für alle x, y V und λ K gilt: (L 1 ) F (x + y) = F (x) + F (y), (L 2 ) F (λ x) = λ F (x). Analog definiert man Gruppen, Ring und Körper Homomorphismen als Abbildungen, welche die einschlägigen Operationen (Addition, Multiplikation etc.) bewahren Bemerkung. Bedingung (L 1 ) besagt, daß F ein Gruppen Homomorphismus zwischen (V, +) und (V, +) ist. Meist benutzt man das gleiche Zeichen für die Addition (und skalare Multiplikation) von V und V, obwohl es sich um verschiedene Operationen handeln kann Beispiel. Für jede abelsche Gruppe (V, +) bilden die Endomorphismen, d. h. die Homomorphismen von V in V, mit komponentenweiser Addition und der Verknüpfung von Homomorphismen als Multiplikation einen (meist nicht kommutativen) Ring End(V, +) mit Einselement id V. Ein K-Vektorraum kann aufgefasst werden als eine abelsche Gruppe (V, +) zusammen mit einem Ring-Homomorphismus S von dem Körper K in den Ring End(V, +), wobei S gegeben ist durch die skalare Multiplikation von V : S(λ)(v) = λ v Lemma. Für eine Abbildung F : V V zwischen K-Vektorräumen sind äquivalent: (a) F ist K linear. (b) F (λx + µy) = λf (x) + µf (y) für alle λ, µ K, x, y V. (c) F (λ 1 x λ k x k ) = λ 1 F (x 1 ) λ k F (x k ) für alle λ j K, x j V, k N Folgerung. Für A V und jede lineare Abbildung F : V V ist das Bild der linearen Hülle die lineare Hülle des Bildes: F + (L(A)) = L(F + (A)) Beispiele. (1) F : K 3 K 3 mit F (x 1, x 2, x 3 ) = (γ + x 1, x 2, x 3 ) ist für γ K nicht linear. Aber G : K 3 K 3 mit G(x 1, x 2, x 3 ) = (γx 1, x 2, x 3 ) ist eine lineare Abbildung. (2) Für festes c K n ist die Translation F : K n K n, x c + x nicht linear. (3) Die Streckung G : K n K n, x γ x ist für jedes γ K linear. (4) Rotationen (Drehungen) sind linear, z. B. die ebene Drehung um den Winkel α: ( ) ( ) x1 x1 cos α x D α : R 2 R 2, 2 sin α. x 1 sin α + x 2 cos α x 2

14 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME 38 (5) Eine Abbildung S : K n K n mit S S = id K n und S(x) y = x S(y) für alle x, y K n heißt Spiegelung. Jede Spiegelung ist linear und bijektiv. S : R 3 R 3 mit S(x 1, x 2, x 3 ) = (x 1, x 2, x 3 ) ist die Spiegelung an der x 1 -Achse; hingegen ist S mit S(x 1, x 2, x 3 ) = ( x 1, x 2, x 3 ) die Spiegelung an der x 2 -x 3 -Ebene, und id R 3 mit id R 3(x 1, x 2, x 3 ) = ( x 1, x 2, x 3 ) ist die Spiegelung am Ursprung. Die Spiegelungen aus Kapitel 2 sind nur dann solche im obigen Sinn, wenn die Gerade bzw. Hyperebene, an der gespiegelt wird, den Nullvektor enthält, also ein Unterraum ist. (6) Sei D(R) der R Vektorraum der differenzierbaren Funktionen f : R R. Der Differentialoperator, der jedem f D(R) seine Ableitung zuordnet, ist linear: : D(R) R R, f f ; (f + g) = f + g, (λf) = λf. (7) Sei I[α, β] der R Vektorraum der über [α, β] integrierbaren Funktionen f : [α, β] R. Der Integraloperator, der jedem f I[α, β] das Integral über [α, β] zuordnet, ist linear: I b a : I[a, b] R, f b a f(x) dx ; b b b b b (f + g)(x) dx = f(x) dx + g(x) dx, λf(x) dx = λ f(x) dx. a a a a a (8) Durch Bilden des Skalarprodukts mit einem festen c K n entsteht eine Linearform S c : K n K, x c x. (9) Die Koordinatenabbildung F B zwischen K [B] und V (siehe ) ist linear und bijektiv Definition. Für eine lineare Abbildung F : V V heißt das Urbild des Nullvektors Kern von F : Kern F := F ({0}). Auf der anderen Seite bezeichnet man das Bild von V unter F auch als Bild von F : Bild F := F + (V ) Lemma. Für lineares F : V V ist Kern F ein Unterraum von V und Bild F ein Unterraum von V. Allgemeiner sind Bilder und Urbilder von Unterräumen unter linearen Abbildungen wieder Unterräume Satz. (Charakterisierung injektiver Homomorphismen) Eine lineare Abbildung F : V V ist genau dann injektiv, wenn Kern F = {0} gilt Definition. Ein bijektiver Homomorphismus heißt Isomorphismus. Zwei Vektorräume V und V über dem gleichen Körper heißen isomorph zu, in Zeichen V = V, falls ein Isomorphismus zwischen V und V existiert Satz. (Komposition von Homomorphismen und Isomorphismen) (1) Sind F : V V und G : V V Homo bzw. Isomorphismen, so ist auch ihre Verknüpfung G F : V V ein Homo bzw. Isomorphismus. (2) Ist F : V V ein Isomorphismus, so auch F 1 : V V.

15 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Folgerung. Isomorphie ist eine Äquivalenzrelation Satz. (Isomorphie von Vektorräumen) Zwei Vektorräume V und V sind genau dann isomorph, wenn sie die gleiche Dimension, d. h. gleichmächtige Basen haben: V = V dim V = dim V. Jeder Isomorphismus F : V V bildet eine beliebige Basis von V auf eine Basis von V ab Folgerung. Es gibt zu jeder natürlichen Zahl n bis auf Isomorphie genau einen K Vektorraum der Dimension n, nämlich K n Satz. (Übertragungseigenschaften linearer Abbildungen) Für eine lineare Abbildung F : V V gilt: (1) F ist surjektiv F bildet Erzeugendensysteme auf Erzeugendensysteme ab. (2) F ist injektiv F bildet linear unabhängige Mengen auf ebensolche ab. (3) F ist bijektiv F bildet Basen auf Basen ab. Ist dim V = dim V = n endlich, so sind alle sechs Aussagen äquivalent Definition. Seien A, A, B, B Mengen mit B A und B A. Eine Abbildung F : A A heißt Fortsetzung einer Abbildung f : B B und f heißt Einschränkung von F, falls f(b) = F (b) für alle b B gilt Satz. (Fortsetzungssatz) Jede Abbildung von einer Basis B eines Vektorraums V in einen Vektorraum V läßt sich eindeutig zu einer linearen Abbildung von V in V fortsetzen Satz. (Kern-Bild-Dimensionsformel) Sei F : V V eine lineare Abbildung, U := Kern F und W ein beliebiges Komplement von U in V (d. h. V = U W ). Dann ist die Einschränkung von F auf W ein Isomorphismus zwischen W und Bild F, und daher gilt: dim Kern F + dim Bild F = dim V Definition. Für eine Abbildung F : V V werden die Iterationen F k induktiv definiert: F 0 = id V, F 1 = F, F k+1 = F k F (k N). Eine lineare Abbildung F heißt Projektion, falls F 2 = F, und selbstinvers, falls F 2 = id V (d. h. F = F 1 ) gilt Beispiele. (1) P : R 3 R 3, (x 1, x 2, x 3 ) (x 1, x 2, 0) ist eine Projektion (auf die x 1 x 2 Ebene). (2) Spiegelungen wie z. B. S : R 2 R 2, (x 1, x 2 ) (x 1, x 2 ) sind offenbar selbstinvers.

16 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Satz. (Kern Bild Zerlegung) Für eine lineare Selbstabbildung F : V V eines endlich dimensionalen Vektorraums V sind äquivalent: (a) V = Kern F Bild F. (b) {0} = Kern F Bild F. (c) Kern F = Kern F Folgerung. (Projektionen und direkte Summen) Für jede Projektion F : V V gilt V = Kern F Bild F. Umgekehrt gibt es zu jeder direkten Summenzerlegung V = U W genau eine Projektion F : V V mit U = Kern F und W = Bild F, nämlich F (u + w) := w für u U, w W Satz. (Fitting Zerlegung) Zu jeder linearen Abbildung F : V V eines endlich dimensionalen Vektorraums V gibt es ein k N mit V = Kern F k Bild F k Satz und Definition. Für K Vektorräume V, V ist Hom (V, V ) = Hom K (V, V ) := {F : V V F K linear} zusammen mit der Addition (F + G)(x) := F (x) + G(x) und der skalaren Multiplikation (λf )(x) := λf (x) ein Unterraum des Vektorraums aller Abbildungen von V in V. Insbesondere ist Hom (V, V ) ein K Vektorraum Satz und Definition. (Endomorphismenring) Für jeden K Vektorraum V ist End (V ) := End K (V ) := Hom K (V, V ) bezüglich + und ein Ring, der sogenannte Endomorphismenring von V (über K). Das Einselement dieses Ringes ist die Identität id V.

17 KAPITEL 3. THEORIE DER VEKTORRÄUME Bemerkungen. (1) V V ist ein Vektorraum, aber kein Ring bezüglich + und, da eines der beiden Distributivgesetze verletzt ist. (2) Für dim V > 1 ist End (V ) nicht kommutativ Definition. Für einen Unterraum U eines Vektorraumes V heißen die Mengen a + U := {a + u u U} (a V ) affine Teilräume parallel zu U oder Nebenklassen von U. Man nennt V/U := {a + U a V } den Faktorraum von V modulo U (oder nach U). Diese Bezeichnung wird gerechtfertigt durch den folgenden Satz. (Faktorraum) Für jeden Unterraum U eines Vektorraumes V gibt es genau eine Vektorraumstruktur auf V/U, so daß die kanonische Surjektion S U : V V/U, a a + U ein Homomorphismus (d. h. eine lineare Abbildung) wird. Es gilt Kern S U = U, also dim V = dim U + dim(v/u) Bemerkung. Der Vektor a ist durch seine Nebenklasse a+u außer im Fall U = {0} nie eindeutig bestimmt. Die Wohldefiniertheit der nachfolgenden Abbildung G (unabhängig von dem gewählten Vertreter a einer Nebenklasse a + U) basiert auf der folgenden Äquivalenz: a + U = a + U a a U Satz. (Homomorphiesatz für Vektorräume) Für jeden Vektorraum Homomorphismus F : V V existiert ein eindeutiger Isomorphismus G : V/U F + (V ) mit U = Kern F und G(a + U) = F (a). Das Bild eines Homomorphismus ist also isomorph zum Definitionsbereich modulo Kern Bemerkung. Die meisten Sätze über Geraden, Ebenen, Hyperebenen, affine Teilräume und Differenzräume aus Kapitel 2 übertragen sich sinngemäß auf die Situation allgemeiner Vektorräume. Hingegen sind Abstände nur über dem Körper R (oder allenfalls über formalreellen Körpern) sinnvoll mit Hilfe des Skalarprodukts definierbar und die entsprechenden Formeln herleitbar.