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Álgebra Linear - Um Livro Colaborativo

6.3 Teorema do núcleo e da imagem


Nas seções anteriores, vimos que

dimColA = dim da imagem de A =  número de colunas pivô e  (6.31)
dimNulA =  número de variáveis livres do sistema homogêneo associado. (6.32)

Ora, mas ou uma coluna é pivô ou sua variável associada pode ser considerada uma variável livre, de modo que temos o

Teorema 52 (Teorema do núcleo e da imagem). Para qualquer matriz A de ordem m × n, temos

dimColA + dimNulA = n =  número de colunas de A. (6.33)

Observação 53. A dimensão do espaço coluna de A ou, o que é a mesma coisa, dimensão da imagem da transformação linear x→↦Ax→, é também conhecida na literatura como o posto de A. Assim, o Teorema do núcleo e da imagem pode ser reenunciado como: Se A é uma matriz m × n, então

postoA + dimNulA = n. (6.34)

Observação 54. O teorema afirma que há uma relação entre as dimensões dos espaços coluna e nulo. No entanto, não esqueça que estes são subespaços de universos diferentes! Temos

NulA ⊆ ℝn enquanto que  ColA ⊆ ℝm. (6.35)

Apesar da conclusão do teorema parecer simples, é muito útil na análise de sistemas lineares.

Exemplo 55. Todo sistema linear de ordem 5 × 9 deve possuir um espaço nulo de dimensão 4 ou mais. De fato, como a matriz associada tem apenas cinco linhas, pode ter no máximo 5 posições de pivô, de modo que

dimColA ≤ 5. (6.36)

Portanto

dimNulA = 9 − dimColA ≥ 9 − 5 = 4. (6.37)

Desta forma, se resolvermos um sistema homogêneo desta ordem e encontrarmos um conjunto solução de dimensão 3, certamente há algum um erro nas contas!

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Creative Commons License Este texto é disponibilizado nos termos da licença Creative Commons Atribuição-CompartilhaIgual 3.0 Não Adaptada (CC-BY-SA 3.0). Página gerada em 19/8/2020 às 17:34:13.

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