2.1 Strukturtheorie von Moduln Anwendungen auf lineare Abbildungen... 43

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "2.1 Strukturtheorie von Moduln Anwendungen auf lineare Abbildungen... 43"

Transkript

1 Moduln 2 Inhaltsverzeichnis 2.1 Strukturtheorie von Moduln Anwendungen auf lineare Abbildungen Der Begriff des Moduls ist gleichzeitig eine Verallgemeinerung der Begriffe abelsche Gruppe, Ring und Vektorraum. Die Modulstruktur ist so weit gefasst, dass sie den Rahmen für die relevanten Funktionen fast aller zentralen Gebiete der Mathematik bilden kann. Andererseits ist die Modulstruktur aber auch so reichhaltig, dass sie eine signifikante Theorie erlaubt, die ausgesprochen interessante Anwendungen hat. Ein wesentliches Ziel dieses Kapitels ist es, überzeugende Belege für diese beiden Behauptungen zu liefern. Wir gehen davon aus, dass dem Leser das Konzept einer abelschen Gruppe bekannt ist. Moduln sind ebenso wie Vektorräume abelsche Gruppen mit einer zusätzlichen Verknüpfung. Bei Vektorräumen besteht diese Verknüpfung darin, dass man seine Elemente mit den Elementen eines Körpers multiplizieren kann. Diese skalare Multiplikation erfüllt dann diverse Rechenregeln wie z. B. zwei Distributivgesetze. Für Moduln lässt man allgemeinere Skalare zu. Diese müssen nicht mehr Elemente eines Körpers sein, sondern nur Elemente eines Ringes. Man verzichtet also im Falle der Moduln bei den Skalaren auf mehrere Charakteristika eines Körpers, die Invertierbarkeit der von Null verschiedenen Elemente, die Existenz eines Einselements und auch auf die Kommutativität der Multiplikation. Nichtkommutative Ringe werden im ersten Studienjahr selten behandelt, spielen aber ebenso wie ihre Moduln eine sehr bedeutende Rolle z. B. in der Untersuchung von Differenzialgleichungen und in der Funktionalanalysis. Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2016 J. Hilgert, Mathematische Strukturen, DOI / _2 25

2 26 2 Moduln 2.1 Strukturtheorie von Moduln In diesem Abschnitt führen wir eine prototypische algebraische Strukturtheorie vor. Wir beginnen mit der Definition eines Moduls, geben eine Reihe von Beispielen an und führen Homomorphismen, d. h. strukturerhaltende Abbildungen, zwischen Moduln ein. Damit können wir dann Moduln über einem festen Ring miteinander vergleichen und treffen auf Unter- und Quotientenmoduln. Danach studieren wir die von Teilmengen erzeugten Untermoduln ein Konzept, das man entsprechend variiert in allen algebraischen Strukturen findet. Etwas spezieller ist der Begriff des freien Moduls, aber auch er hat in einer Reihe von algebraischen Strukturen eine Entsprechung. Zum Abschluss studieren wir die Möglichkeit, Moduln aus kleineren Moduln zusammenzusetzen eine Zielsetzung, die man für alle algebraischen Strukturen betrachtet. Elementare Definitionen und Beispiele Die folgende Definition eines Moduls verallgemeinert in offensichtlicher Weise sowohl die Definition eines Ringes als auch die eines Vektorraumes. Weniger offensichtlich ist, dass auch jede abelsche Gruppe ein Modul ist. Definition 2.1 (Moduln) Sei R ein Ring. Ein Links-R-Modul (oder einfach R-Modul) M ist eine abelsche Gruppe mit einer Abbildung R M! M;.r; m/ 7! rm; die folgenden Bedingungen genügt: (i) 8 r 1 ;r 2 2 R; 8 m 2 M W.r 1 r 2 /m D r 1.r 2 m/. (ii) 8 r 1 ;r 2 2 R; 8 m 2 M W.r 1 C r 2 /m D r 1 m C r 2 m. (iii) 8 r 2 R; 8 m 1 ;m 2 2 M W r.m 1 C m 2 / D rm 1 C rm 2. (iv) Wenn R ein Einselement 1 2 R hat, dann gilt 1m D m für alle m 2 M. Unser erster Satz von Beispielen ist eher abstrakter Natur. Wir starten mit Ringen oder Vektorräumen und finden in natürlicher Weise dazu assoziierte Moduln. Beispiel 2.2 (Moduln) (i) Sei R ein Ring, dann macht die Ringmultiplikation R zu einem R-Modul. (i 0 ) Sei R einringundi R eine additive Untergruppe. Wenn sich die Ringmultiplikation zu einer Abbildung R I! I einschränken lässt, d. h., wenn 8 r 2 R; 8 x 2 I W rx 2 I; dann macht diese Abbildung.I; C / zu einem R-Modul. Man nennt I dann ein Linksideal in R.

3 2.1 Strukturtheorie von Moduln 27 (i 00 ) Sei R einringundi ein Linksideal in R. Dann ist Menge R=I DfrCI j r 2 Rg der Nebenklassen von I bezüglich der Addition (Add).r C I/C.r 0 C I/ D.r C r 0 / C I eine abelsche Gruppe, die Quotientengruppe. Bezüglich der Multiplikation (Mult) r.s C I/ WD rs C I wird.r=i; C / dann zu einem R-Modul. Die R-Moduln von dieser Form heißen zyklisch. (ii) Sei K ein Körper und V ein K-Vektorraum. Dann macht die skalare Multiplikation K V! V die abelsche Gruppe.V; C / zu einem K-Modul. (iii) Sei.M; C / eine abelsche Gruppe. Dann macht die durch 8 a C ƒ :::C a n 2 N ˆ< n-mal na WD 0 n D 0.a C :::C a/ n 2 N ˆ: ƒ. n/-mal gegebene Abbildung Z M! M die Gruppe.M; C / zu einem Z-Modul. (iv) Sei V ein K-Vektorraum. Dann ist V ein End.V /-Modul bezüglich 'v WD '.v/. Das nächste Beispiel ist von viel speziellerer Natur, deutet aber schon an, dass Modulstrukturen auch für die Behandlung von Differenzialgleichungen von Interesse sein können. Beispiel 2.3 (Vektorfelder) Sei U R k eine offene Teilmenge und C 1.U; R m / der R-Vektorraum aller glatten Abbildungen von U nach R m.dannistc 1.U; R/ ein Ring bezüglich der punktweisen Addition und Multiplikation und C 1.U; R m / ein C 1.U; R/-Modul bezüglich der punktweisen Addition und skalaren Multiplikation (siehe Beispiel 1.2). Wieder beschreiben wir diese beiden Verknüpfungen genauer: Für f; g 2 C 1.U; R m /, s 2 C 1.U; R/ und x 2 U gilt: (Add).f C g/.x/ D f.x/ C g.x/, wobei die Addition auf der rechten Seite diejenige von R m ist. (Mult).sf /.x/ D s.x/ f.x/, wobei die Multiplikation auf der rechten Seite die skalare Multiplikation R R m! R m ist. Für den Fall, dass k D m gilt, kann man die Elemente von C 1.U; R m / als Vektorfelder interpretieren: Der Funktionswert f.x/ 2 R k an der Stelle x 2 R k ist ein Vektor, den man sich an der Stelle x angeklebt denkt. Solche Vektorfelder definieren gewöhnliche Differenzialgleichungen: Man sucht differenzierbare Lösungskurven W I! R k, wobei I R ein möglichst großes Intervall ist. Lösen

4 28 2 Moduln soll die Differenzialgleichung 0.t/ D f.t/ : Man beachte, dass (Mult) schon eine zweite Modulstruktur auf C 1.U; R m / definiert. Schließlich ist C 1.U; R m / ja auch ein reeller Vektorraum, d. h. ein R-Modul. Wenn man eine reelle Zahl als konstante Funktion auf U interpretiert, stellt man fest, dass die skalare Multiplikation R C 1.U; R m /! C 1.U; R m / eine Einschränkung der skalaren Multiplikation C 1.U; R/ C 1.U; R m /! C 1.U; R m / ist. Damit ist die C 1.U; R/-Modulstruktur eine Verfeinerung der Vektorraumstruktur. Die Ringe von Differenzialoperatoren aus Beispiel 1.7 und Übung 1.1 legen das folgende Beispiel nahe. Es ist ein einfacher Prototyp für einen sogenannten D- Modul (siehe [Co95]). Beispiel 2.4 (D-Moduln) Die abelsche Gruppe C 1.U; R/ ist ein D.U /-Modul bezüglich der durch 8D 2 D.U /; f 2 C 1.U; R/W Df WD D.f / definierten Abbildung D.U / C 1.U; R/! C 1.U; R/;.D; f / 7! Df.Dieselbe Gleichung definiert auch eine Weyl-Algebra-Modulstruktur auf dem Raum RŒx 1 ;:::;x k der Polynomfunktionen auf R n. Diese algebraische Variante des D- Moduls kann man für beliebige Körper der Charakteristik Null bilden, wenn man statt der Ableitung von Polynomfunktionen die durch dieselben Formeln gegebenen formalen Ableitungen der Polynome betrachtet. Das folgende Beispiel ist der Schlüssel zu einer ausgesprochen eleganten Behandlung diverser Normalformenprobleme aus der linearen Algebra (siehe Abschn. 2.2). Beispiel 2.5 (Vektorraumendomorphismen) Sei V ein K-Vektorraum und ' 2 End K.V / D Hom K.V; V /.DannistV ein KŒX - Modul (siehe Beispiel 1.6) via X aj X j v WD X a j ' j.v/: Ganz analog zu Definition 2.1 definiert man Rechts-R-Moduln über eine skalare Multiplikation M R! M;.m; r/ 7! mr. Das Assoziativgesetz hat dann die Form m.r 1 r 2 / D.mr 1 /r 2, und die Distributivgesetze werden als m.r 1 C r 2 / D mr 1 C mr 2 bzw..m 1 C m 2 /r D m 1 r C m 2 r geschrieben. Man sieht, dass für kommutative Ringe jeder Linksmodul ein Rechtsmodul wird, wenn man nur das Ringelement auf die andere Seite schreibt. Für kommutative Ringe ist die Verkürzung

5 2.1 Strukturtheorie von Moduln 29 von Linksmoduln zu Moduln daher ungefährlich. Wenn der Ring nichtkommutativ ist, sollte man explizit anmerken, wenn man Rechtsmoduln betrachtet. Übung 2.1 (Rechtsmoduln) Man finde Beispiele für Rechtsmoduln für nichtkommutative Ringe. Übung 2.2 (Adjunktion einer Ring-Eins) (i) Man zeige, dass sich jeder Ring R ringhomomorph in einen Ring mit Eins einbetten lässt. Hinweis: Man definiere auf QR WD R Z die komponentenweise Addition und definiert eine Multiplikation.r; n/.r 0 ;n 0 / WD.rr 0 C r n 0 C n r 0 ;nn 0 /; wobei n r WD r n WD sign.n/.r C :::C r/ die jnj-fache Summe von r ist. Dann kann man leicht nachrechnen, dass QR mit diesen Verknüpfungen ein Ring ist, in dem.0; 1/ 2 QR die Eins ist. Weiter sieht man, dass die Einbettung R! QR; r 7!.r; 0/ Addition und Multiplikation erhält. (ii) Man zeige: Wenn M ein R-Modul ist, dann kann man durch.r; n/ x WD r x C n x für.r; n/ 2 QR und x 2 M eine QR-Modulstruktur auf M definieren. Dabei ist n x wieder die jnj-fache Summe von x. Homomorphismen, Unter- und Quotientenmoduln Wir beginnen unsere systematische Strukturtheorie von Moduln mit der Definition der passenden strukturerhaltenden Abbildungen. Definition 2.6 (Modulhomomorphismen) Seien R ein Ring und M; N Links-R-Moduln. Eine Abbildung 'W M! N heißt ein R-Modulhomomorphismus, wenn für alle r 1 ;r 2 2 R und m 1 ;m 2 2 M gilt: '.r 1 m 1 C r 2 m 2 / D r 1 '.m 1 / C r 2 '.m 2 /: Wenn ' bijektiv ist, dann heißt ' ein R-Modulisomorphismus oder einfach Isomorphismus. Die Menge der R-Modulhomomorphismen M! N wird mit Hom R.M; N / bezeichnet. Man rechnet leicht nach (Übung!), dass das Inverse eines bijektiven Modulhomomorphismus selbst ein Modulhomomorphismus ist. Dieser Umstand rechtfertigt den Namen Isomorphismus. Wäre die Umkehrabbildung nicht automatisch strukturerhaltend, würde man eine bijektive strukturerhaltende Abbildung nur dann einen Isomorphismus nennen, wenn auch ihre Umkehrung strukturerhaltend ist. Der Größenvergleich zwischen zwei Moduln durch einen Homomorphismus ist besonders einfach, wenn der eine Modul eine Teilmenge des anderen Moduls ist. In diesem Fall möchte man die Inklusionsabbildung W M! N als Homomorphismus haben. Das funktioniert nur, wenn 8m 1 ;m 2 2 M; r 1 ;r 2 2 RW r 1 m 1 C r 2 m 2 2 N gilt. In diesem Fall nennt man M einen Untermodul von N.

6 30 2 Moduln Übung 2.3 (Untermoduln) Sei R ein Ring, N ein Links-R-Modul und M N eine Teilmenge. Man zeige, dass M genau dann ein Untermodul von N ist, wenn M M M und RM M gilt. Man hätte analog zur eben vorgestellten Begriffsbildung des Untermoduls in Kap. 1 auch den Begriff des Unterringes bilden können. Gemäß Definition 1.8 ist dann ein Unterring S eines Ringes R eine Teilmenge, für die 8 x;y 2 SW x C y 2 S und xy 2 S gilt sowie 1 2 S, falls R ein Ring mit Eins ist. Dass wir es nicht getan haben, hat zwei Gründe. Erstens haben wir gar nicht erst versucht, eine systematische Strukturtheorie von Ringen zu entwickeln. Zweitens ist aus historischen Gründen die Sprechweise für die Tatsache, dass S ein Unterring von R ist, eher R ist eine Ringerweiterung von S. Dieselbe Sprachregelung gibt es für Körper, wo man normalerweise nicht von R als Unterkörper von C spricht, sondern von C als Körpererweiterung von R. Aus den Definitionen sieht man sofort, dass sich die Begriffe Untermodul und Modulhomomorphismus zu Untervektorraum und lineare Abbildung reduzieren, wenn R ein Körper ist. Damit erhält man sofort eine große Klasse von Beispielen für Untermoduln. Man könnte sogar sagen, dass Modultheorie die lineare Algebra über Ringen ist. Eine weitere Klasse von Beispielen erhält man aus Beispiel 2.2(iii): Jede Untergruppe M einer abelschen Gruppe N ist, als Z-Modul betrachtet, ein Untermodul des Z-Moduls N. Beispiel 2.7 (Modulhomomorphismen und Untermoduln) (i) C k.r/ ist C 1.R/-Untermodul von C.R/. (ii) Sei R einringundr n Df.r 1 ;:::;r n / j r j 2 Rg. DannistR n bezüglich r.r 1 ;:::;r n / D.rr 1 ;:::;rr n / ein R-Modul und f.r 1 ;:::;r k ;0;:::;0/j r j 2 Rg ein Untermodul von R n. (iii) Betrachtet man R als Links-R-Modul wie in Beispiel 2.2(i), so ist r W R! R, s 7! s r ein Modulhomomorphismus. (iv) Die Ableitung (v) D W C 1.R/! C 1.R/; f 7! df dt ist ein R-Modulhomomorphismus, nicht aber ein C 1.R/-Modulhomomorphismus. n o I WD a 0 ˇˇˇ a; c 2 R ist ein Linksideal in Mat.2 2;R/ im Sinne von c 0 Beispiel 2.2(i 0 ), nicht aber ein Rechtsideal, d. h., es gilt nicht, dass 8r 2 Mat.2 2;R/; 8x 2 I W xr 2 I:

7 2.1 Strukturtheorie von Moduln 31 (vi) Wir verallgemeinern das Beispiel aus (v): Sei R ein Ring. Betrachtet man R als Links- oder Rechts-R-Modul und ist I R ein Untermodul, dann heißt I ein Links- bzw. Rechtsideal. I ist genaudanneinidealvonr, wennes sowohl ein Links- als auch ein Rechtsideal ist. Die Untermoduln, die wir als Bilder von Inklusionsabbildungen gefunden haben, sind Spezialfälle eines ganz allgemeinen Phänomens: Bilder von Modulhomomorphismen sind immer Untermoduln des Wertebereichs. Umgekehrt sind auch Urbilder von Untermoduln unter Modulhomomorphismen immer Untermoduln. Beispiel 2.8 (Modulhomomorphismen und Untermoduln) Sei 'W M! N ein Modulhomomorphismus sowie M 0 M und N 0 N Untermoduln. Dann ist ' 1.N 0 / ein Untermodul von M und '.M 0 / ein Untermodul von N. Insbesondere ist der Kern ker.'/ WD ' 1.0/ D ' 1.f0g/ ein Untermodul von M und das Bild im.'/ WD '.M/ ein Untermodul von N. Die Verknüpfung von Modulhomomorphismen ist ein Modulhomomorphismus. Da die Verknüpfung von Abbildungen assoziativ ist, bilden insbesondere die Modulendomorphismen 'W M! M eines festen Moduls M eine Halbgruppe. Man bezeichnet sie auch mit End R.M /. Übung 2.4 (Automorphismengruppe) Sei M ein R-Modul. Man zeige: Aut R.M / WD f' 2 Hom R.M; M / j ' bijektiv g ist zusammen mit der Verknüpfung von Abbildungen als Multiplikation eine Gruppe. Übung 2.5 (Modulstrukturen auf Hom R.M; N /) Sei R ein kommutativer Ring mit Eins und M; N zwei R-Moduln. Man zeige, dass durch 8r 2 R;' 2 Hom R.M; N /; m 2 M W.r '/.m/ WD r '.m/ D '.r m/ auf Hom R.M; N / eine R-Modulstruktur definiert wird. Ganz analog zur Konstruktion von Quotientenvektorrräumen (siehe [Hi13, Beispiel 2.25]) und Quotientenringen (siehe Proposition 1.13) findet man auch Quotientenmoduln. Konstruktion 2.9 (Quotientenmoduln) Sei M ein R-Modul und N ein Untermodul von M. Weiter sei M=N WD fm C N j m 2 M g die Menge aller additiven N -Nebenklassen.

8 32 2 Moduln (i) M=N ist ein R-Modul via r.mc N/WD rmc N;.m 1 C N/C.m 2 C N/WD.m 1 C m 2 / C N (ii) für r 2 R und m; m 1 ;m 2 2 M. Die Wohldefiniertheit der beiden Verknüpfungen folgt aus den Untermoduleigenschaften RN N und N C N N,die Rechenregeln sind dann unmittelbare Konsequenzen der entsprechenden Rechenregeln für M. Man nennt M=N den Quotientenmodul oder Faktormodul von M nach N. Die Abbildung W M! M=N; m 7! m C N ist ein surjektiver R-Modulhomomorphismus mit Kern N. Die Surjektivität und Homomorphie folgen sofort aus der Definition. Dass der Kern gleich N ist, liegt daran, dass die Nebenklasse N D 0 C N die Null von M=N ist und m C N D N genau dann gilt, wenn m in N N D N liegt. (iii) Sei 'W M! L ein R-Modulhomomorphismus mit Kern N.Dannistim.'/ D '.M/ isomorph zu M=N. Dazu betrachtet man die Abbildung N'W M=N! im.'/, die durch N'.m C N/ WD '.m/ definiert ist. Sie ist wohldefiniert, weil mit m C N D m 0 C N auch m m 0 2 N gilt, also '.m/ '.m 0 / D '.m m 0 / D 0. Man rechnet dann leicht nach, dass N' ein Modulhomorphismus ist. Die Surjektivität von N' ist eine unmittelbare Konsequenz der Definition. Wie in (ii) sieht man, dass N'.m C N/ D '.m/ D 0 genau dann gilt, wenn m 2 N ist, d. h., wenn m C N die Null in M=N ist. Also ist ker. N'/ Df0g, und wie im Fall von linearen Abbildungen folgt daraus die Injektivität von N': N'.m C N/DN'.m 0 C N/)N'.m m 0 C N/D 0 ) m m 0 2 N ) m C N D m 0 C N: Zusammen ergibt sich, dass N' ein Modulisomorphismus ist. Man nennt diese Aussage auch den ersten Isomorphiesatz für Moduln. Die Parallelität der Definitionen von Unterring und Quotientenring sowie von Untermodul und Quotientenmodul ist ebenso augenfällig wie die Ähnlichkeiten zu den aus der linearen Algebra bekannten Konzepten Untervektorraum und Quotientenvektorraum. Man kann diese Ähnlichkeiten präzisieren und damit die Konstruktionen auch auf andere Strukturen übertragen. Dazu muss man einen Rahmen schaffen, innerhalb dessen man über unterschiedliche algebraische Strukturen gleichzeitig sprechen kann. Einen solchen Rahmen stellt die universelle Algebra bereit. Wir werden in Kap. 4 darauf zurückkommen. Erzeugte und freie Moduln Ein besonders wichtiges Werkzeug zur Untersuchung von Vektorräumen in der linearen Algebra ist das Konzept einer Basis, mit dem man abstrakte Objekte durch Zahlentupel charakterisieren kann. Wir untersuchen im Folgenden, inwieweit sich diese Ideen der linearen Algebra auch für Moduln umsetzen lassen.

9 2.1 Strukturtheorie von Moduln 33 Wir beginnen mit einer Verallgemeinerung der linearen Hülle einer Teilmenge E eines Vektorraumes V. Die lineare Hülle lässt sich auf unterschiedliche Weisen beschreiben. Besonders leicht zu verallgemeinern ist die Sichtweise, dass die lineare Hülle von E in V der kleinste Untervektorraum von V ist, der E enthält. Definition 2.10 (Erzeugter Untermodul) Sei M ein Links-R-Modul und E M eine Teilmenge. Dann heißt hei WD \ fn M j E N; N Untermodulg der von E erzeugte Links-R-Modul (siehe Beispiel 1.11). In der linearen Algebra zeigt man, dass sich jedes Element der linearen Hülle von E als eine Linearkombination von Elementen aus E schreiben lässt. Von dieser Sichtweise rührt auch der alternative Name linearer Spann für die lineare Hülle her. Man kann diese Sichtweise auch auf Moduln übertragen: Dazu bezeichnen wir endliche Summen der Form P r j m j mit r j 2 R und m j 2 M als R-Linearkombinationen. Proposition 2.11 (Charakterisierung des Erzeugnisses) Sei R ein Ring mit Eins und M ein Links-R-Modul. Für E M gilt n X o hei D r j e j ˇˇˇ rj 2 R; e j 2 E : endl. Beweis Die rechte Seite ist offensichtlich ein Untermodul, der E enthält (wegen 1 2 R). Aber dann liefert die Definition, dass hei in der rechten Seite enthalten ist. Umgekehrt enthält jeder Untermodul mit E auch alle R-Linearkombinationen von E. Wenn R ein Körper ist, fällt Definition 2.10 mit der Definition der linearen Hülle und Proposition 2.11 mit ihrer Charakterisierung als Menge der Linearkombinationen zusammen. Wir haben also eine Verallgemeinerung der linearen Hülle für alle Moduln gefunden. Das zweite definierende Element einer Basis, die lineare Unabhängigkeit, lässt sich ebenfalls ganz allgemein formulieren. Allerdings wird sich herausstellen, dass ein Modul im Allgemeinen kein linear unabhängiges Erzeugendensystem hat. Definition 2.12 (Unabhängigkeit, Basen und freie Moduln) Sei R ein Ring mit Eins und M ein Links-R-Modul sowie E M.Mansagt,E erzeugt M oder spannt M auf,wennhei DM.WennM von einer endlichen Teilmenge aufgespannt wird, so heißt M endlich erzeugt. Die Menge E heißt R- unabhängig, wenn für alle n 2 N;r 1 ;:::;r n 2 R und paarweise verschiedene m 1 ;:::;m n 2 E gilt: r 1 m 1 C :::C r n m n D 0 ) r 1 D :::D r n D 0:

10 34 2 Moduln Wenn E den Modul M erzeugt und R-unabhängig ist, dann heißt E eine R-Basis von M. Dies ist äquivalent dazu, dass jedes Element von M auf genau eine Weise (bis auf die Reihenfolge) als R-Linearkombination der Basiselemente geschrieben werden kann. Schließlich heißt M ein freier (Links-)R-Modul, wenn es eine R- Basis für M gibt. Wenn R D K ein Körper ist, dann reduziert sich der Begriff der R-Unabhängigkeit auf den Begriff der linearen Unabhängigkeit aus der Theorie der Vektorräume. Aus unserer obigen Diskussion der linearen Hülle folgt also, dass eine R-Basis in diesem Fall das Gleiche ist wie eine Vektorraumbasis. Da nach dem Lemma von Zorn (siehe [Hi13, Satz A.11]) jeder K-Vektorraum eine Basis hat, ist also jeder K-Modul frei. Beispiel 2.13 (Freie Moduln) (i) Sei R ein Ring mit Eins. Dann ist R n mit der R-Modulstruktur aus Beispiel 2.7(ii) frei mit Basis f.1;0;:::;0/;.0;1;0;:::;0/;:::;.0;:::;0;1/g: n o (ii) R D Mat.2 2;R/; M D a 0 ˇˇˇ a; b 2 R.GäbeeseineR-Basis E für b 0 M,sowäre2 D dim R M jejdim R R D 4jEj.AlsoistM nicht frei. (iii) Ein von Null verschiedener freier R-Modul hat mindestens so viele Elemente wie R.Alsoistz.B.derZ-Modul Z=nZ nicht frei, d. h., er hat keine Basis. Torsionsphänomene wie das in Beispiel 2.13(iii) beschriebene, d. h. die Existenz von m 2 M und r 2 R mit rm D 0, führen dazu, dass Moduln in der Regel nicht frei sind. Trotzdem sind freie Moduln für die Strukturtheorie sehr wichtig. Das liegt daran, dass alle Moduln als Quotientenmoduln von freien Moduln geschrieben werden können. Der Nachweis dieser Tatsache wird uns eine Weile beschäftigen, ist aber ausgesprochen lehrreich, da alle Einzelschritte grundlegende Konstruktionen und Denkfiguren algebraischer Strukturtheorien sind. Wir beginnen mit einer Charakterisierung der Freiheit eines Moduls durch eine sogenannte universelle Eigenschaft. Satz 2.14 (Universelle Eigenschaft freier Moduln) Sei R ein Ring mit Eins und M ein Links-R-Modul und E M. Dann sind folgende Aussagen äquivalent: (1) M ist frei mit Basis E. (2) Zu jedem Links-R-Modul V und zu jeder Abbildung ' W E! V gibt es genau einen R-Modulhomomorphismus ' W M! V mit 'j E D '. Beweis.1/ ).2/: '. P r j m j / WD P r j '.m j / für m j 2 E..2/ ).1/: Wir zeigen zunächst die R-Unabhängigkeit von E:

11

3 Moduln. Analogon zu K-Vektorräumen, aber statt über einem Körper, über einem Ring definiert.

3 Moduln. Analogon zu K-Vektorräumen, aber statt über einem Körper, über einem Ring definiert. 3 Moduln Analogon zu K-Vektorräumen, aber statt über einem Körper, über einem Ring definiert. Beispiele: (1) (Z n, +, (Z, )), wobei (Z, ) Skalarmultiplikation. k (a 1,...,a n )=(ka 1,...,ka n )inz. (2)

Mehr

Ringe und Module Im folgenden sind alle Ringe frei wählbar (nicht notwendigerweise kommutativ)

Ringe und Module Im folgenden sind alle Ringe frei wählbar (nicht notwendigerweise kommutativ) Ringe und Module Im folgenden sind alle Ringe frei wählbar (nicht notwendigerweise kommutativ) DEFINITION (1.1): Seien R, S zwei Ringe. Eine Abbildung Ringhomomorphismus, wenn für alle x, y R gilt (1)

Mehr

Leseprobe. Rolf Socher. Algebra für Informatiker. Mit Anwendungen in der Kryptografie und Codierungstheorie. ISBN (Buch):

Leseprobe. Rolf Socher. Algebra für Informatiker. Mit Anwendungen in der Kryptografie und Codierungstheorie. ISBN (Buch): Leseprobe Rolf Socher Algebra für Informatiker Mit Anwendungen in der Kryptografie und Codierungstheorie ISBN (Buch): 978-3-446-43257-4 ISBN (E-Book): 978-3-446-43312-0 Weitere Informationen oder Bestellungen

Mehr

7 Vektorräume und Körperweiterungen

7 Vektorräume und Körperweiterungen $Id: vektor.tex,v 1.3 2009/05/25 15:03:47 hk Exp $ 7 Vektorräume und Körperweiterungen Wir sind gerade bei der Besprechung derjenigen Grundeigenschaften des Tensorprodukts, die mit vergleichsweise wenig

Mehr

für alle a, b, x, y R.

für alle a, b, x, y R. Algebra I 13. April 2008 c Rudolf Scharlau, 2002 2008 33 1.5 Ringe Definition 1.5.1 Ein Ring ist eine Menge R zusammen mit zwei Verknüpfungen + und, genannt Addition und Multiplikation, für die folgendes

Mehr

Übersicht Kapitel 9. Vektorräume

Übersicht Kapitel 9. Vektorräume Vektorräume Definition und Geometrie von Vektoren Übersicht Kapitel 9 Vektorräume 9.1 Definition und Geometrie von Vektoren 9.2 Teilräume 9.3 Linearkombinationen und Erzeugendensysteme 9.4 Lineare Abhängigkeiten

Mehr

1 Der Satz von Poincaré-Birkhoff-Witt. 2 Die freie Algebra. 3 Die universell einhüllende Algebra

1 Der Satz von Poincaré-Birkhoff-Witt. 2 Die freie Algebra. 3 Die universell einhüllende Algebra 1 Der Satz von Poincaré-Birkhoff-Witt Darstellungen von assoziativen Algebren sind oft einfacher zu handhaben als Darstellungen von Lie- Algebren. Die universell einhüllende Algebra einer Lie-Algebra hat

Mehr

Lineare Algebra I. Christian Ebert & Fritz Hamm. Gruppen & Körper. Vektorraum, Basis & Dimension. Lineare Algebra I. 18.

Lineare Algebra I. Christian Ebert & Fritz Hamm. Gruppen & Körper. Vektorraum, Basis & Dimension. Lineare Algebra I. 18. 18. November 2011 Wozu das alles? Bedeutung von Termen Vektoren in R n Ähnlichkeiten zwischen Termbedeutungen Skalarprodukt/Norm/Metrik in R n Komposition von Termbedeutungen Operationen auf/abbildungen

Mehr

Algebraische Körpererweiterungen I

Algebraische Körpererweiterungen I Algebraische Körpererweiterungen I Thomas Schmalfeldt, Florian Schuler Seminar über Galoistheorie, 18. Februar 2009 Inhaltsverzeichnis 1 Charakteristik und Primkörper 2 2 Grad einer Körpererweiterung 3

Mehr

Vorlesung Algebra I. Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 1 2. Gruppen Einleitung

Vorlesung Algebra I. Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 1 2. Gruppen Einleitung Vorlesung Algebra I Christian Lehn Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 1 2. Gruppen 5 1.1. Vorkenntnisse Gruppen 1. Einleitung Definition. Es sei G eine Menge. Eine Verknüpfung auf G ist eine Abbildung :

Mehr

Halbgruppen, Gruppen, Ringe

Halbgruppen, Gruppen, Ringe Halbgruppen-1 Elementare Zahlentheorie Einige Bezeichnungen Halbgruppen, Gruppen, Ringe Die Menge N 0 der natürlichen Zahlen 0, 1, 2, Die Menge N = N 1 der von Null verschiedenen natürlichen Zahlen Die

Mehr

7. Ringe und Körper. 7. Ringe und Körper 51

7. Ringe und Körper. 7. Ringe und Körper 51 7. Ringe und Körper 51 7. Ringe und Körper In den bisherigen Kapiteln haben wir nur Gruppen, also insbesondere nur Mengen mit lediglich einer Verknüpfung, untersucht. In der Praxis gibt es aber natürlich

Mehr

Vektorräume und Lineare Abbildungen

Vektorräume und Lineare Abbildungen Lineare Algebra Kapitel 9. Vektorräume Der Körper der reellen Zahlen Der Vektorraumbegriff, Beispiele Rechnen in Vektorräumen Linearkombinationen und Erzeugendensysteme Lineare Abhängigkeit und Unabhängigkeit

Mehr

Lineare Algebra I Zusammenfassung

Lineare Algebra I Zusammenfassung Prof. Dr. Urs Hartl WiSe 10/11 Lineare Algebra I Zusammenfassung 1 Vektorräume 1.1 Mengen und Abbildungen injektive, surjektive, bijektive Abbildungen 1.2 Gruppen 1.3 Körper 1.4 Vektorräume Definition

Mehr

4. Übung zur Linearen Algebra I -

4. Übung zur Linearen Algebra I - 4. Übung zur Linearen Algebra I - en Kommentare an Hannes.Klarner@Fu-Berlin.de FU Berlin. WS 2009-10. Aufgabe 13 Auf dem Cartesischen Produkt Z Z werden 2 Verknüpfungen, definiert durch: Man zeige: (a

Mehr

$Id: linabb.tex,v /01/09 13:27:34 hk Exp hk $

$Id: linabb.tex,v /01/09 13:27:34 hk Exp hk $ Mathematik für Ingenieure I, WS 8/9 Freitag 9. $Id: linabb.tex,v.3 9//9 3:7:34 hk Exp hk $ II. Lineare Algebra 9 Lineare Abbildungen 9. Lineare Abbildungen Der folgende Satz gibt uns eine einfachere Möglichkeit

Mehr

Inhalt der Vorlesung Algebraische Zahlentheorie Prof. Dr. Arno Fehm TU Dresden SS2017

Inhalt der Vorlesung Algebraische Zahlentheorie Prof. Dr. Arno Fehm TU Dresden SS2017 Inhalt der Vorlesung Algebraische Zahlentheorie Prof. Dr. Arno Fehm TU Dresden SS2017 Kapitel II. Moduln 1 Moduln Sei R ein Ring (stets kommutativ und mit 1). 1.1 Definition. 1. Ein R-(links-)Modul ist

Mehr

Wir betrachten jetzt algebraische Strukturen mit zwei inneren Verknüpfungen Definition (Ring) Ist R eine Menge mit zwei inneren Verknüpfungen

Wir betrachten jetzt algebraische Strukturen mit zwei inneren Verknüpfungen Definition (Ring) Ist R eine Menge mit zwei inneren Verknüpfungen 70 2.5 Ringe und Körper Wir betrachten jetzt algebraische Strukturen mit zwei inneren Verknüpfungen. 2.5.1 Definition (Ring) Ist R eine Menge mit zwei inneren Verknüpfungen +: R R R und : R R R, dann heißt

Mehr

Skript und Übungen Teil II

Skript und Übungen Teil II Vorkurs Mathematik Herbst 2009 M. Carl E. Bönecke Skript und Übungen Teil II Das erste Semester wiederholt die Schulmathematik in einer neuen axiomatischen Sprache; es ähnelt damit dem nachträglichen Erlernen

Mehr

Ringe und Moduln. ausgearbeitet von. Corinna Dohle Matrikelnummer 6299128 corinna@math.upb.de

Ringe und Moduln. ausgearbeitet von. Corinna Dohle Matrikelnummer 6299128 corinna@math.upb.de Ringe und Moduln ausgearbeitet von Corinna Dohle Matrikelnummer 6299128 corinna@math.upb.de Seminar Darstellungstheorie Prof. Dr. H. Krause, PD Dr. D. Kussin Wintersemester 2007/2008 Grundlagen 1 Grundlagen

Mehr

Aufgaben zur linearen Algebra und analytischen Geometrie I

Aufgaben zur linearen Algebra und analytischen Geometrie I Aufgaben zur linearen Algebra und analytischen Geometrie I Es werden folgende Themen behandelt:. Formale und logische Grundlagen 2. Algebraische Grundlagen 3. Vektorräume und LGS 4. Homomorphismen und

Mehr

Teil II: Lineare Algebra

Teil II: Lineare Algebra 3 Vektorräume 49 Teil II: Lineare Algebra 3 Vektorräume Wir haben in den vorangegangenen Kapiteln ausführlich die Differential- und Integralrechnung in einer (reellen Variablen untersucht Da die Welt aber

Mehr

Algebra II. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 3 (SS 2016) 1. Abgabetermin: Freitag, 6. Mai.

Algebra II. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 3 (SS 2016) 1. Abgabetermin: Freitag, 6. Mai. Algebra II Prof. Dr. M. Rost Übungen Blatt 3 (SS 2016) 1 Abgabetermin: Freitag, 6. Mai http://www.math.uni-bielefeld.de/~rost/a2 Erinnerungen an die Vorlesung: Im Folgenden werden manchmal einige Definitionen

Mehr

Lineare Algebra I. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 6 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 27. November

Lineare Algebra I. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 6 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 27. November Lineare Algebra I Prof. Dr. M. Rost Übungen Blatt 6 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 27. November http://www.math.uni-bielefeld.de/~rost/la1 Erinnerungen und Ergänzugen zur Vorlesung: Der Vollständigkeit

Mehr

Formale Grundlagen 2008W. Vorlesung im 2008S Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz

Formale Grundlagen 2008W. Vorlesung im 2008S  Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz Formale Grundlagen Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz Vorlesung im 2008S http://www.algebra.uni-linz.ac.at/students/win/fg Inhalt Vektoren in der Ebene Zwei Punkten P, Q in der Ebene

Mehr

1 Linearkombinationen

1 Linearkombinationen Matthias Tischler Karolina Stoiber Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker WS 14/15 A 1 Linearkombinationen Unter einer Linearkombination versteht man in der linearen Algebra einen Vektor, der sich durch

Mehr

Übungen zur Linearen Algebra 1

Übungen zur Linearen Algebra 1 Übungen zur Linearen Algebra 1 Wintersemester 014/015 Universität Heidelberg - IWR Prof. Dr. Guido Kanschat Dr. Dörte Beigel Philipp Siehr Blatt 7 Abgabetermin: Freitag, 05.1.014, 11 Uhr Aufgabe 7.1 (Vektorräume

Mehr

Inhalt der Vorlesung Elemente der Algebra und Zahlentheorie Prof. Dr. Arno Fehm TU Dresden SS Grundlegende Definitionen (Wiederholung)

Inhalt der Vorlesung Elemente der Algebra und Zahlentheorie Prof. Dr. Arno Fehm TU Dresden SS Grundlegende Definitionen (Wiederholung) Inhalt der Vorlesung Elemente der Algebra und Zahlentheorie Prof. Dr. Arno Fehm TU Dresden SS2017 Kapitel I. Gruppen 1 Grundlegende Definitionen (Wiederholung) 1.1 Definition. Eine Gruppe ist ein Paar

Mehr

Algebraische Zahlentheorie. Teil II. Die Diskriminante.

Algebraische Zahlentheorie. Teil II. Die Diskriminante. II-1 Algebraische Zahlentheorie Teil II Die Diskriminante Sei K ein Zahlkörper vom Grad n (also [K : Q] = n) Es gibt genau n Körper- Homomorphismen σ i : K C (siehe Merkzettel Separabilität) Stellen wir

Mehr

14 Ideale und Ringhomomorphismen

14 Ideale und Ringhomomorphismen 14 Ideale und Ringhomomorphismen Falls nichts anderes gesagt wird, so bezeichnen wir ab jetzt mit Ring immer einen kommutativen Ring mit 1 0. Definition 14.1. Sei R ein Ring, I R. Dann nennt man I ein

Mehr

n (als K 0 -Vektorraum) und insbesondere

n (als K 0 -Vektorraum) und insbesondere Algebra I c Rudolf Scharlau, 2002 2010 209 4.3 Endliche Körper. Wir beschäftigen uns in diesem Abschnitt mit endlichen Körpern. Zum einen kann hier die allgemeine Theorie (auch die der folgenden Abschnitte

Mehr

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Andreas Cap Wintersemester 2014/15 Kapitel 1: Einleitung (1) Für a, b Z diskutiere analog zur Vorlesung das Lösungsverhalten der Gleichung ax

Mehr

Kapitel II. Vektorräume. Inhalt: 7. Vektorräume 8. Basis und Dimension 9. Direkte Summen und Faktorräume

Kapitel II. Vektorräume. Inhalt: 7. Vektorräume 8. Basis und Dimension 9. Direkte Summen und Faktorräume Kapitel II. Vektorräume Inhalt: 7. Vektorräume 8. Basis und Dimension 9. Direkte Summen und Faktorräume Die fundamentale Struktur in den meisten Untersuchungen der Linearen Algebra bildet der Vektorraum.

Mehr

L2. Vektorräume. Physikalische Größen lassen sich einteilen in: 1) Skalare: vollständig bestimmt durch Angabe einer. Beispiele:

L2. Vektorräume. Physikalische Größen lassen sich einteilen in: 1) Skalare: vollständig bestimmt durch Angabe einer. Beispiele: L2. Vektorräume Physikalische Größen lassen sich einteilen in: 1) Skalare: vollständig bestimmt durch Angabe einer Beispiele: 2) Vektoren: vollständig bestimmt durch Angabe einer und einer Beispiele: Übliche

Mehr

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Folien zu Kapitel V SS 2010 G. Dirr INSTITUT FÜR MATHEMATIK UNIVERSITÄT WÜRZBURG dirr@mathematik.uni-wuerzburg.de http://www2.mathematik.uni-wuerzburg.de

Mehr

Universität Zürich HS , Vorlesung #3

Universität Zürich HS , Vorlesung #3 Algebraic Number Theory P. Habegger Universität Zürich HS 2010 6.10.2010, Vorlesung #3 1.4 Diskriminante Die primitivste Invariante eines Zahlkörpers ist sein Grad. Die Diskriminante eines Zahlkörpers

Mehr

f ist eine Funktion und für alle bis. auf endlich viele h H gilt f(h) = 0

f ist eine Funktion und für alle bis. auf endlich viele h H gilt f(h) = 0 14 KAPITEL 2. RINGE Für n = 12 schreiben wir k anstelle [k] 12 der Übersichtlichkeit halber: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2 0 2 4 6 8 10 0 2 4 6 8 10

Mehr

15. Gruppen, Ringe und Körper

15. Gruppen, Ringe und Körper Chr.Nelius: Lineare Algebra II (SS2005) 1 15. Gruppen, Ringe und Körper A) Mengen mit Verknüpfungen (15.1) DEF: Eine Verknüpfung (oder Rechenoperation) auf einer nichtleeren Menge M ordnet je zwei Elementen

Mehr

02. Vektorräume und Untervektorräume

02. Vektorräume und Untervektorräume 02. Vektorräume und Untervektorräume Wir kommen nun zur eigentlichen Definition eines K-Vektorraums. Dabei ist K ein Körper (bei uns meist R oder C). Informell ist ein K-Vektorraum eine Menge V, auf der

Mehr

Körper- und Galoistheorie

Körper- und Galoistheorie Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2011 Körper- und Galoistheorie Vorlesung 8 Erzeugte Algebra und erzeugter Körper Satz 8.1. Sei K L eine Körpererweiterung und sei f L ein algebraisches Element. Dann ist

Mehr

4 Vektorräume. 4.1 Definition. 4 Vektorräume Pink: Lineare Algebra 2014/15 Seite 48. Sei K ein Körper.

4 Vektorräume. 4.1 Definition. 4 Vektorräume Pink: Lineare Algebra 2014/15 Seite 48. Sei K ein Körper. 4 Vektorräume Pink: Lineare Algebra 2014/15 Seite 48 4 Vektorräume 4.1 Definition Sei K ein Körper. Definition: Ein Vektorraum über K, oder kurz ein K-Vektorraum, ist ein Tupel (V,+,, 0 V ) bestehend aus

Mehr

1.4 Homomorphismen und Isomorphismen

1.4 Homomorphismen und Isomorphismen Algebra I 9. April 2008 c Rudolf Scharlau, 2002 2008 28 1.4 Homomorphismen und Isomorphismen Definition 1.4.1 Es seien (G, ) und (H, ) zwei Gruppen. Eine Abbildung ϕ : G H heißt (Gruppen-)Homomorphismus,

Mehr

Lineare Algebra I (WS 13/14)

Lineare Algebra I (WS 13/14) Lineare Algebra I (WS 13/14) Alexander Lytchak Nach einer Vorlage von Bernhard Hanke 10.12.2013 Alexander Lytchak 1 / 15 Motivation Für das Verständis affiner Teilräume eines Vektorraums sind Translationen

Mehr

5. Gruppen, Ringe, Körper

5. Gruppen, Ringe, Körper 5. Gruppen, Ringe, Körper 5.1. Gruppen Die Gruppentheorie, als mathematische Disziplin im 19. Jahrhundert entstanden, ist ein Wegbereiter der modernen Mathematik. Beispielsweise folgt die Gruppe, die aus

Mehr

Seminar über Darstellungstheorie endlicher Gruppen Darstellungen

Seminar über Darstellungstheorie endlicher Gruppen Darstellungen Seminar über Darstellungstheorie endlicher Gruppen Darstellungen Fabia Weber, Samet Armagan 25. Februar 2016 Inhaltsverzeichnis 1.1 Denition einer linearen Darstellung 2 1.2 Die Gruppenalgebra F G 4 1.3

Mehr

Chinesischer Restsatz für Ringe

Chinesischer Restsatz für Ringe Chinesischer Restsatz für Ringe Lena Wehlage 22. Mai 2017 1 1 Einleitung Ziel dieses Vortrags zum allgemeinen chinesischen Restsatz ist es, den im letzten Vortrag kennengelernten chinesischen Restsatz

Mehr

3. Ringtheorie. 3.1 Definition, Ideale, Kongruenzen

3. Ringtheorie. 3.1 Definition, Ideale, Kongruenzen 20 3. Ringtheorie 3.1 Definition, Ideale, Kongruenzen Definition 1. a) Eine nicht leere Menge R gemeinsam mit zwei Verknüpfungen + und heißt ein Ring (mit Einselement), wenn folgendes gilt: (R1) (R, +)

Mehr

Vektorräume und lineare Abbildungen

Vektorräume und lineare Abbildungen Kapitel 11. Vektorräume und lineare Abbildungen 1 11.1 Vektorräume Sei K ein Körper. Definition. Ein Vektorraum über K (K-Vektorraum) ist eine Menge V zusammen mit einer binären Operation + einem ausgezeichneten

Mehr

Einführung in die Algebra

Einführung in die Algebra Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2009 Einführung in die Algebra Vorlesung 13 Einheiten Definition 13.1. Ein Element u in einem Ring R heißt Einheit, wenn es ein Element v R gibt mit uv = vu = 1. DasElementv

Mehr

Bild, Faser, Kern. Stefan Ruzika. 23. Mai Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz

Bild, Faser, Kern. Stefan Ruzika. 23. Mai Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz Stefan Ruzika Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz 23. Mai 2016 Stefan Ruzika 7: Bild, Faser, Kern 23. Mai 2016 1 / 11 Gliederung 1 Schulstoff 2 Körper 3 Vektorräume 4 Basis

Mehr

KAPITEL 1: ENDLICHE KÖRPER 1 ALLGEMEINES 2 GLEICHUNGEN ÜBER EINEM ENDLICHEN KÖRPER

KAPITEL 1: ENDLICHE KÖRPER 1 ALLGEMEINES 2 GLEICHUNGEN ÜBER EINEM ENDLICHEN KÖRPER RUPRECHT-KARLS-UNIVERSITÄT HEIDELBERG MATHEMATISCHES INSTITUT SEMINAR: QUADRATISCHE FORMEN ÜBER DEN RATIONALEN ZAHLEN SOMMERSEMESTER 2007 DOZENT: PROF. DR. KAY WINGBERG ASSISTENT: JOHANNES BARTELS KAPITEL

Mehr

Mathematik I. Vorlesung 12. Lineare Abbildungen

Mathematik I. Vorlesung 12. Lineare Abbildungen Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2009/2010 Mathematik I Vorlesung 12 Lineare Abbildungen Definition 12.1. Es sei K ein Körper und es seien V und W K-Vektorräume. Eine Abbildung heißt lineare Abbildung,

Mehr

technische universität dortmund Dortmund, im Dezember 2011 Fakultät für Mathematik Prof. Dr. H. M. Möller

technische universität dortmund Dortmund, im Dezember 2011 Fakultät für Mathematik Prof. Dr. H. M. Möller technische universität dortmund Dortmund, im Dezember 2011 Fakultät für Mathematik Prof. Dr. H. M. Möller Lineare Algebra für Lehramt Gymnasien und Berufskolleg Zusammenfassung der Abschnitte 4.3 und 4.4

Mehr

Elemente der Algebra

Elemente der Algebra Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2015 Elemente der Algebra Vorlesung 1 Der Gruppenbegriff Definition 1.1. Eine Verknüpfung auf einer Menge M ist eine Abbildung : M M M, (x,y) (x,y) = x y. Statt (x,y)

Mehr

1 Halbgruppen. 1.1 Definitionen. Übersicht Ein Beispiel einer Halbgruppe

1 Halbgruppen. 1.1 Definitionen. Übersicht Ein Beispiel einer Halbgruppe 1 Halbgruppen Übersicht 11 Definitionen 5 12 Unterhalbgruppen 8 13 InvertierbareElemente 9 14 AllgemeinesAssoziativ-undKommutativgesetz 11 15 PotenzenundVielfache 11 16 Homomorphismen,Isomorphismen 12

Mehr

0 Mengen und Abbildungen, Gruppen und Körper

0 Mengen und Abbildungen, Gruppen und Körper 0 Mengen und Abbildungen, Gruppen und Körper In diesem Paragrafen behandeln wir einige für die Lineare Algebra und für die Analysis wichtige Grundbegriffe. Wir beginnen mit dem Begriff der Menge. Auf Cantor

Mehr

Gegeben sei eine Menge V sowie die Verknüpfung der Addition und die skalare Multiplikation der Elemente von V mit reellen Zahlen.

Gegeben sei eine Menge V sowie die Verknüpfung der Addition und die skalare Multiplikation der Elemente von V mit reellen Zahlen. 1. Der Vektorraumbegriff...1 2. Unterräume...2. Lineare Abhängigkeit/ Unabhängigkeit... 4. Erzeugendensystem... 5. Dimension...4 6. Austauschlemma...5 7. Linearität von Abbildungen...6 8. Kern und Bild

Mehr

4.1. Vektorräume und lineare Abbildungen

4.1. Vektorräume und lineare Abbildungen 4.1. Vektorräume und lineare Abbildungen Mengen von Abbildungen Für beliebige Mengen X und Y bezeichnet Y X die Menge aller Abbildungen von X nach Y (Reihenfolge beachten!) Die Bezeichnungsweise erklärt

Mehr

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 25. April 2016 Die Dimensionsformel Definition 3.9 Sei f : V W eine lineare Abbildung zwischen zwei K-Vektorräumen. Der Kern

Mehr

1.4 Gruppen, Ringe, Körper

1.4 Gruppen, Ringe, Körper 14 Gruppen, Ringe, Körper Definition 141 Eine Verknüpfung auf einer Menge M ist eine Abbildung : M M M : (a, b a b Die Verknüpfung heißt assoziativ falls gilt: a (b c = (a b c a, b, c M; kommutativ falls

Mehr

1 Eigenschaften von Abbildungen

1 Eigenschaften von Abbildungen Technische Universität München Christian Neumann Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker Vorlesung Dienstag WS 2008/09 Thema des heutigen Tages sind zuerst Abbildungen, dann spezielle Eigenschaften linearer

Mehr

Diskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kap. 4: Zahlentheorie

Diskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kap. 4: Zahlentheorie Prof. Dr. Sebastian Iwanowski DM4 Folie 1 Referenzen zum Nacharbeiten: Diskrete Mathematik Sebastian Iwanowski FH Wedel Kap. 4: Zahlentheorie Beutelspacher 5 Lang 7, Biggs 20, 22, 23 (jeweils teilweise,

Mehr

In diesem Kapitel wird der Vektorraumbegriff axiomatisch eingeführt und einige grundlegende Begriffe erläutert, etwa. Unterraum,

In diesem Kapitel wird der Vektorraumbegriff axiomatisch eingeführt und einige grundlegende Begriffe erläutert, etwa. Unterraum, 2 Vektorräume In diesem Kapitel wird der Vektorraumbegriff axiomatisch eingeführt und einige grundlegende Begriffe erläutert, etwa Unterraum, Linearkombination, lineare Unabhängigkeit und Erzeugendensystem.

Mehr

Ringe. Kapitel Einheiten

Ringe. Kapitel Einheiten Kapitel 8 Ringe Die zahlreichen Analogien zwischen Matrizenringen und Endomorphismenringen (beides sind zugleich auch Vektorräume) legen es nahe, allgemeinere ringtheoretische Grundlagen bereitzustellen,

Mehr

Moduln über einem kommutativen Ring

Moduln über einem kommutativen Ring 1 Marko Roczen: Algebra individuell (Online-Fassung, Ver. 0.1) Moduln über einem kommutativen Ring Die nachfolgende Definition verallgemeinert den Begriff des Vektorraumes. Anstelle eines Grundkörpers

Mehr

01. Gruppen, Ringe, Körper

01. Gruppen, Ringe, Körper 01. Gruppen, Ringe, Körper Gruppen, Ringe bzw. Körper sind wichtige abstrakte algebraische Strukturen. Sie entstehen dadurch, dass auf einer Menge M eine oder mehrere sogenannte Verknüpfungen definiert

Mehr

Chr.Nelius: Grundzüge der Algebra (WS2005/06) 1. (14.1) DEF: Ein kommutativer Ring (K, +, ) heißt ein Körper, wenn gilt: 1) 1 K 0 K 2) K = K \ {0 K }

Chr.Nelius: Grundzüge der Algebra (WS2005/06) 1. (14.1) DEF: Ein kommutativer Ring (K, +, ) heißt ein Körper, wenn gilt: 1) 1 K 0 K 2) K = K \ {0 K } Chr.Nelius: Grundzüge der Algebra (WS2005/06) 1 14 Körper (14.1) DEF: Ein kommutativer Ring (K, +, ) heißt ein Körper, wenn gilt: 1) 1 K 0 K 2) K = K \ {0 K } (14.2) BEM: a) Ist K ein Körper, so ist (K

Mehr

Serie 3: Ringe, Körper, Vektorräume

Serie 3: Ringe, Körper, Vektorräume D-MATH Lineare Algebra I HS 2016 Dr. Meike Akveld Serie 3: Ringe, Körper, Vektorräume 1. Im Folgenden sei n N und Z n bezeichne die Menge der Äquivalenzklassen von Z bezüglich der Relation: k n l n k l

Mehr

2.4 Matrizen und Lineare Abbildungen

2.4 Matrizen und Lineare Abbildungen Lineare Algebra I WS 2015/16 c Rudolf Scharlau 73 2.4 Matrizen und Lineare Abbildungen Zum Schluss von Abschnitt 2.2 hatten wir Matrizen eingeführt, und zwar im Zusammenhang mit der abgekürzten Schreibweise

Mehr

7. Ringe und Körper. 7. Ringe und Körper 49

7. Ringe und Körper. 7. Ringe und Körper 49 7. Ringe und Körper 49 7. Ringe und Körper In den bisherigen Kapiteln haben wir nur Gruppen, also insbesondere nur Mengen mit lediglich einer Verknüpfung, untersucht. In der Praxis gibt es aber natürlich

Mehr

17 Lineare Abbildungen

17 Lineare Abbildungen Chr.Nelius: Lineare Algebra II (SS2005) 1 17 Lineare Abbildungen Wir beginnen mit der Klärung des Abbildungsbegriffes. (17.1) DEF: M und N seien nichtleere Mengen. Eine Abbildung f von M nach N (in Zeichen:

Mehr

Rangsatz. d.) (2P) Formulieren Sie den

Rangsatz. d.) (2P) Formulieren Sie den Probeklausur Lineare Algebra I am 14.11.09 Die Klausur ist in drei Teile unterteilt, die grob als Definitions-, Rechenund Beweisteil bezeichnet werden können (optisch durch Linien getrennt). In jedem Teil

Mehr

(Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9)

(Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9) (Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9) Sei K ein beliebiger Körper. Ein Vektorraum über K ist eine (nichtleere) Menge V, auf der zwei Operationen deniert sind, die bestimmten Rechenregeln genügen:

Mehr

Lineare Algebra I. Lösung 9.2:

Lineare Algebra I. Lösung 9.2: Universität Konstanz Wintersemester 2009/2010 Fachbereich Mathematik und Statistik Lösungsblatt 9 Prof. Dr. Markus Schweighofer 20.01.2010 Aaron Kunert / Sven Wagner Lineare Algebra I Lösung 9.1: Voraussetzung:

Mehr

Lineare Algebra I. Lösung 3.1:

Lineare Algebra I. Lösung 3.1: Universität Konstanz Wintersemester 2009/2010 Fachbereich Mathematik und Statistik Lösungsblatt 3 Prof. Dr. Markus Schweighofer 18.11.2009 Aaron Kunert / Sven Wagner Lineare Algebra I Lösung 3.1: (a) Sei

Mehr

Klausur vom Algebra I. Rolf Farnsteiner

Klausur vom Algebra I. Rolf Farnsteiner Klausur vom 31.03.2010 Algebra I Rolf Farnsteiner Lösungen Daiva Pučinskaitė Aufgabe 1. Sei p R ein Primideal eines Integritätsbereichs R. Beweisen Sie folgende Aussagen: (1 S := R \ p ist eine multiplikativ

Mehr

Übungen zur Diskreten Mathematik I Blatt 6

Übungen zur Diskreten Mathematik I Blatt 6 1 Blatt 6 Aufgabe 19 Es sei M := {n N : n 2} und R := {(n, m) M M : n teilt m}. a) Zeigen Sie, dass R eine Ordnungsrelation auf M ist. b) Überprüfen Sie, ob R eine totale Ordnung auf M ist. c) Zeigen Sie,

Mehr

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Andreas Cap Sommersemester 2010 Kapitel 1: Einleitung (1) Für a, b Z diskutiere analog zur Vorlesung das Lösungsverhalten der Gleichung ax = b

Mehr

3 Vektorräume abstrakt

3 Vektorräume abstrakt Mathematik I für inf/swt Wintersemester / Seite 7 Vektorräume abstrakt Lineare Unabhängigkeit Definition: Sei V Vektorraum W V Dann heißt W := LH(W := Menge aller Linearkombinationen aus W die lineare

Mehr

1. Gruppen. 1. Gruppen 7

1. Gruppen. 1. Gruppen 7 1. Gruppen 7 1. Gruppen Wie schon in der Einleitung erläutert wollen wir uns in dieser Vorlesung mit Mengen beschäftigen, auf denen algebraische Verknüpfungen mit gewissen Eigenschaften definiert sind.

Mehr

Kapitel 7 Lineare Abbildungen und Matrizen II

Kapitel 7 Lineare Abbildungen und Matrizen II Kapitel 7 Lineare Abbildungen und Matrizen II 7.1 Weitere Rechenregeln für Matrizen Aus den bisher gelernten Regeln entnehmen wir den als Übung zu beweisenden Satz 7.1. Es gelten die folgenden Regeln.

Mehr

Lineare Algebra. 5. Übungsstunde. Steven Battilana.

Lineare Algebra. 5. Übungsstunde. Steven Battilana. Lineare Algebra 5. Übungsstunde Steven Battilana stevenb@student.ethz.ch November, 6 Vektoräume Eine Menge E zusammen mit zwei Verknüpfungen +: E E! E, (x, y) 7! x + y (Addition) : E E! E, (x, y) 7! x

Mehr

Algebraische Strukturen und Verbände

Algebraische Strukturen und Verbände KAPITEL 4 Algebraische Strukturen und Verbände Definition 4.1. Sei M eine Menge. Eine Abbildung : M M M nennt man eine (zweistellige) Verknüpfung in M. Man schreibt dafür auch a b := (a, b) mit a, b M.

Mehr

Vektorräume. Stefan Ruzika. 24. April Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz

Vektorräume. Stefan Ruzika. 24. April Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz Stefan Ruzika Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz 24. April 2016 Stefan Ruzika 3: Vektorräume 24. April 2016 1 / 20 Gliederung 1 Schulstoff 2 Körper 3 Vektorräume Erinnerung:

Mehr

1 Lineare Abbildungen

1 Lineare Abbildungen 1 Lineare Abbildungen Definition 1 Sei K ein Körper und V und W K-Vektoräume. Eine Abbildung f : V W heisst linear oder Homomoprhismus, wenn gilt: fv 1 + v 2 = fv 1 + fv 2 v 1, v 2 V fλv = λfv λ K, v V

Mehr

1 Algebraische Strukturen

1 Algebraische Strukturen Prof. Dr. Rolf Socher, FB Technik 1 1 Algebraische Strukturen In der Mathematik beschäftigt man sich oft mit Mengen, auf denen bestimmte Operationen definiert sind. Es kommt oft vor, dass diese Operationen

Mehr

Lineare Algebra und analytische Geometrie I

Lineare Algebra und analytische Geometrie I Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2015/2016 Lineare Algebra und analytische Geometrie I Vorlesung 3 Gruppen In der linearen Algebra wird im Allgemeinen ein Grundkörper K zugrunde gelegt, über den sich

Mehr

KAPITEL 1. Einleitung

KAPITEL 1. Einleitung KAPITEL 1 Einleitung Als Einstieg in die Vorlesung möchte ich zunächst zeigen, dass aus den Grundvorlesungen schon eine ganze Fülle von Beispielen algebraischer Strukturen bekannt sind. Von diesen Beispielen

Mehr

4. Vortrag - Garben. Ling Lin, Kristijan Cule Datum: 26. April 2009

4. Vortrag - Garben. Ling Lin, Kristijan Cule Datum: 26. April 2009 4. Vortrag - Garben Datum: 26. April 2009 1 Graduierte Ringe Definition 4.1.1. Eine k-algebra R heißt graduiert, wenn sie dargestellt werden kann als eine direkte Summe R = R n, wobei die R n als k-unterräume

Mehr

Lösungsskizzen zu Übungsblatt 1

Lösungsskizzen zu Übungsblatt 1 Lösungsskizzen zu Übungsblatt 1 26. Oktober 2016 Algebra Wintersemester 2016-17 Prof. Andreas Rosenschon, PhD Anand Sawant, PhD Diese Lösungen erheben nicht den Anspruch darauf vollständig zu sein. Insbesondere

Mehr

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015 und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015 4. April 2016 Zu der Vorlesung wird ein Skript erstellt, welches auf meiner Homepage veröffentlicht wird: http://www.math.uni-hamburg.de/home/geschke/lehre.html

Mehr

5 Lineare Abbildungen

5 Lineare Abbildungen 5 Lineare Abbildungen Pink: Lineare Algebra 2014/15 Seite 59 5 Lineare Abbildungen 5.1 Definition Gegeben seien Vektorräume U, V, W über einem Körper K. Definition: Eine Abbildung f : V W heisst K-linear,

Mehr

15 Grundlagen der Idealtheorie

15 Grundlagen der Idealtheorie 15 Grundlagen der Idealtheorie Definition und Lemma 15.1. Sei R ein Ring, S R. x R nennt man eine R-Linearkombination von Elementen in) S falls n N 0, s 1,..., s n S, λ 1,..., λ n R mit x = n i=1 λ is

Mehr

Vektorräume. Kapitel Definition und Beispiele

Vektorräume. Kapitel Definition und Beispiele Kapitel 3 Vektorräume 3.1 Definition und Beispiele Sei (V,,0) eine abelsche Gruppe, und sei (K, +,, 0, 1) ein Körper. Beachten Sie, dass V und K zunächst nichts miteinander zu tun haben, deshalb sollte

Mehr

Mathematik für Anwender I

Mathematik für Anwender I Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2011/2012 Mathematik für Anwender I Vorlesung 7 Die Lösungsmenge eines homogenen linearen Gleichungssystems in n Variablen über einem Körper K ist ein Untervektorraum

Mehr

Kapitel 11. Dimension und Isomorphie

Kapitel 11. Dimension und Isomorphie Kapitel 11. Dimension und Isomorphie Bestimmung der Dimension Satz. Sei (v 1, v 2,..., v n ) ein minimales Erzeugendensystem von V, d.h. dieses System ist ein Erzeugendensystem von V, aber keines der nach

Mehr

G. Dobner/H.-J. Dobner: Lineare Algebra Elsevier Spektrum Akademischer Verlag

G. Dobner/H.-J. Dobner: Lineare Algebra Elsevier Spektrum Akademischer Verlag G. Dobner/H.-J. Dobner: Lineare Algebra Elsevier Spektrum Akademischer Verlag Beantwortung der Fragen und Lösungen der Aufgaben zu Kapitel Version V vom 3.. 28 2 Beantwortung der Fragen zu Kapitel TESTFRAGEN

Mehr

Grundbegriffe der Modultheorie

Grundbegriffe der Modultheorie Grundbegriffe der Modultheorie Seminar Kommutative Algebra und Varietäten, Vortrag 2 Prof. Dr. K. Wingberg, Dr. J. Gärtner Dennis Petersen-Endrulat 24. April 2014 1 Moduln Im Folgenden bezeichne A stets

Mehr

Lineare Algebra. 7. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching

Lineare Algebra. 7. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching Lineare Algebra 7. Übungsstunde Steven Battilana stevenb@student.ethz.ch battilana.uk/teaching November 9, 27 Erinnerung 2 Vektoräume Sei V ein Vektorraum, U V, U {}. U hiesst Untervektorraum, Unterraum,

Mehr