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Concetti Fondamentali di Algebra Lineare

L'algebra lineare è essenziale per comprendere vettori, spazi vettoriali e trasformazioni lineari. Scopri come matrici, determinanti e basi definiscono la struttura e le soluzioni di sistemi lineari, e come gli autovalori e autovettori portano alla diagonalizzazione.

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1

Gli spazi vettoriali sono definiti da due operazioni: la ______ e il ______ per uno scalare.

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somma prodotto

2

Un insieme di vettori è considerato ______ se ogni elemento dello spazio può essere scritto come combinazione lineare di questi vettori.

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un insieme di generatori

3

Tipologie di matrici

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Triangolari, diagonali, identità. Identità: diagonale principale con tutti elementi uguali a uno.

4

Matrice trasposta

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Si ottiene scambiando righe con colonne della matrice originale.

5

Matrici simmetriche e antisimmetriche

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Simmetrica: uguale alla sua trasposta. Antisimmetrica: trasposta è la matrice originale per -1, diagonale principale con zeri.

6

Se due ______ o ______ di una matrice vengono scambiate, il determinante cambia ______.

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righe colonne segno

7

Il determinante si riduce a zero se la matrice presenta due righe o colonne ______ o se una riga o colonna è una combinazione ______ di altre.

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proporzionali lineare

8

Nel caso di una matrice ______, sia superiore che inferiore, il determinante è dato dal ______ degli elementi sulla diagonale principale.

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triangolare prodotto

9

Il determinante del ______ di due matrici corrisponde al ______ dei determinanti di ciascuna matrice singolarmente.

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prodotto prodotto

10

Rango matrice dei coefficienti = numero incognite

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Sistema determinato: soluzione unica possibile.

11

Rango matrice dei coefficienti < numero incognite

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Sistema indeterminato: infinite soluzioni possibili.

12

Rango matrice completa > rango matrice dei coefficienti

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Sistema impossibile: nessuna soluzione esistente.

13

Una ______ di uno spazio vettoriale è formata da vettori che sono contemporaneamente ______ e ______.

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base generatori linearmente indipendenti

14

Per identificare le basi di un ______, si esaminano i ______ che lo caratterizzano e si forma una matrice con i coefficienti delle ______.

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sottospazio vincoli variabili libere

15

Le equazioni che descrivono un ______ si ricavano risolvendo il ______ lineare associato.

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sottospazio sistema

16

Preservazione addizione e moltiplicazione

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Un'applicazione lineare mantiene inalterate l'addizione di vettori e la moltiplicazione per scalari nello spazio di arrivo.

17

Composizione applicazioni e prodotto matrici

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La composizione di due applicazioni lineari equivale al prodotto delle loro matrici associate rispetto alle basi scelte.

18

Gli ______ sono valori tali che esistono ______ non nulli trasformati in multipli di se stessi da un certo endomorfismo.

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autovalori autovettori

19

Il ______ caratteristico si ricava dal determinante della matrice legata all'endomorfismo meno un ______ della matrice identità.

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polinomio multiplo scalare

20

Una matrice è ______ se esiste una matrice invertibile che la rende una matrice ______.

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diagonalizzabile diagonale

Q&A

Ecco un elenco delle domande più frequenti su questo argomento

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Concetti Fondamentali di Algebra Lineare

L'algebra lineare è una branca della matematica che si occupa dello studio di vettori, spazi vettoriali, trasformazioni lineari e sistemi di equazioni lineari. Gli spazi vettoriali sono insiemi dotati di due operazioni, somma e prodotto per uno scalare, che soddisfano determinate proprietà. Esempi di spazi vettoriali includono i campi dei numeri reali (ℝ) e complessi (ℂ). Un sottospazio vettoriale è un sottoinsieme di uno spazio vettoriale che è esso stesso uno spazio vettoriale. La combinazione lineare di vettori è un concetto fondamentale, che permette di esprimere un vettore come somma di prodotti di scalari per altri vettori. Un insieme di vettori è detto essere un insieme di generatori di uno spazio vettoriale se ogni elemento dello spazio può essere espresso come combinazione lineare di tali vettori. Un insieme di vettori è detto linearmente indipendente se l'unica combinazione lineare che produce il vettore nullo è quella in cui tutti gli scalari sono nulli.
Struttura tridimensionale simile a cristallo con sfere colorate connesse da aste metalliche su sfondo neutro.

Matrici e Operazioni Fondamentali

Le matrici sono rappresentazioni tabulari di numeri, o più generalmente di elementi di un campo, organizzate in righe e colonne. Sono strumenti essenziali per rappresentare sistemi lineari e trasformazioni lineari. Esistono diverse tipologie di matrici, come quelle triangolari, diagonali e la matrice identità, che è una matrice diagonale con tutti gli elementi della diagonale principale uguali a uno. La trasposta di una matrice si ottiene invertendo le sue righe con le colonne. Una matrice è detta simmetrica se è uguale alla sua trasposta, mentre una matrice è antisimmetrica se la sua trasposta è uguale alla matrice originale moltiplicata per -1 e ha tutti gli elementi della diagonale principale uguali a zero. Le operazioni fondamentali tra matrici includono l'addizione, la sottrazione e il prodotto, quest'ultimo definito solo se il numero di colonne della prima matrice corrisponde al numero di righe della seconda.

Determinante e Proprietà

Il determinante è una funzione che associa a ogni matrice quadrata un valore scalare, fornendo informazioni significative sulla matrice stessa. Il determinante cambia segno se due righe o colonne vengono scambiate e si annulla se la matrice ha due righe o colonne proporzionali o se una riga o colonna è una combinazione lineare di altre. Il determinante di una matrice triangolare, sia superiore che inferiore, è il prodotto degli elementi sulla diagonale principale. Inoltre, il determinante del prodotto di due matrici è uguale al prodotto dei determinanti delle singole matrici.

Rango di una Matrice e Sistemi Lineari

Il rango di una matrice corrisponde al massimo numero di righe o colonne linearmente indipendenti presenti nella matrice. Il rango è un indicatore fondamentale per determinare la solvibilità di un sistema di equazioni lineari. Un sistema lineare può essere espresso in forma matriciale, e la sua soluzione dipende dal rango della matrice dei coefficienti (matrice incompleta) e dalla matrice ampliata (matrice completa, che include anche i termini noti). Un sistema è detto determinato se il rango della matrice dei coefficienti è uguale al numero di incognite, indeterminato se il rango è minore del numero di incognite, e impossibile se il rango della matrice completa è maggiore del rango della matrice dei coefficienti.

Basi e Dimensioni di Spazi Vettoriali

Una base di uno spazio vettoriale è un insieme di vettori che sono sia generatori che linearmente indipendenti. La dimensione di uno spazio vettoriale è definita come il numero di vettori che compongono una base. Per determinare le basi di un sottospazio, si analizzano i vincoli che lo definiscono e si costruisce una matrice con i coefficienti delle variabili libere. Risolvendo il sistema lineare associato, si ottengono le equazioni che definiscono il sottospazio.

Applicazioni Lineari e Matrici Associate

Un'applicazione lineare è una funzione tra due spazi vettoriali che preserva le operazioni di addizione di vettori e moltiplicazione per uno scalare. La matrice associata a un'applicazione lineare rappresenta questa funzione in termini delle basi degli spazi vettoriali di partenza e di arrivo. La composizione di applicazioni lineari corrisponde al prodotto delle rispettive matrici associate.

Autovalori, Autovettori e Diagonalizzazione

Gli autovalori sono scalari tali che, per un dato endomorfismo, esistono vettori non nulli (autovettori) che vengono trasformati in multipli scalari di se stessi. Per trovare gli autovalori, si calcola il polinomio caratteristico, che si ottiene dal determinante della matrice associata all'endomorfismo meno un multiplo scalare della matrice identità. Una matrice è diagonalizzabile se esiste una matrice invertibile che la trasforma in una matrice diagonale, il che avviene se e solo se la matrice ha tanti autovettori linearmente indipendenti quanti è la sua dimensione.