YaChudo

Ядро та образ лінійного оператора

Переглядів: 0. Оновлено 10.11.2026.

В лінійній алгебрі і функціональному аналізі для лінійного оператора   L : V → W {\displaystyle \ L:V\to W}

Ядром лінійного оператора називається наступна підмножина   V {\displaystyle \ V} :

ker ⁡ ( L ) = { v ∈ V : L ( v ) = 0 } {\displaystyle \ker {(L)}=\{v\in V:\;L(v)=0\}}
вона утворює лінійний підпростір в просторі   V . {\displaystyle \ V.}

Образом лінійного відображення називається наступна підмножина   W {\displaystyle \ W} :

im ⁡ ( L ) = { w ∈ W : w = L ( v ) , v ∈ V } {\displaystyle \operatorname {im} (L)=\{w\in W:\;w=L(v),v\in V\}}
вона утворює лінійний підпростір в просторі   W . {\displaystyle \ W.}

Ядро оператора ще називають нуль-простором оператора і позначають: null ⁡ ( L ) . {\displaystyle \operatorname {null} (L).}

Властивості

  • Два елементи з V мають однаковий образ в W тоді і тільки тоді коли їх різниця належить ядру L:
L ( v ) = L ( w ) ⟺ ( v − w ) ∈ ker ⁡ ( L ) . {\displaystyle L(v)=L(w)\quad \iff \quad (v-w)\in \ker {(L)}.}

Тобто образ L є ізоморфним до фактор-простору в V утвореного ядром:

im ( L ) ≅ V / ker ⁡ ( L ) . {\displaystyle {\text{im}}(L)\cong V/\ker(L){\text{.}}}
(див. Першу теорему про ізоморфізми для лінійних просторів).

Простори скінченної розмірності і матриці

Коли V та W є просторами скінченної розмірності n та m відповідно, тоді в них можна вибрати базиси і задати лінійний оператор L множенням на матрицю A розміру m-на-n: v ↦ A v . {\displaystyle v\mapsto \mathbf {A} v.}

Визначення ядра матриці записується як ker ⁡ ( A ) = { x ∈ V : A x = 0 } {\displaystyle \ker {(\mathbf {A} )}=\{x\in V:\;\mathbf {A} x=0\}} , тобто еквівалентно множині розв'язків однорідної СЛАР.

Rank-nullity теорема

Між розмірностями образу і ядра існує наступне співвідношення (rank-nullity theorem):

dim ⁡ ( ker ⁡ L ) + dim ⁡ ( im ⁡ L ) = dim ⁡ ( V ) {\displaystyle \dim(\ker {L})+\dim(\operatorname {im} {\,L})=\dim(V)}

Число dim ⁡ ( im ⁡ L ) {\displaystyle \dim(\operatorname {im} {\,L})} називається рангом   L {\displaystyle \ L} і записується як rank ⁡ ( L ) {\displaystyle \operatorname {rank} {(L)}} чи rk ⁡ ( L ) . {\displaystyle \operatorname {rk} {(L)}.}

Ранг відображення збігається з рангом матриці відображення.

Основна теорема лінійної алгебри

Матриця A ( rank A = r) вводить чотири фундаментальні підпростори:

Назва Визначення Простір в якому існує Розмірність
простір стовпців чи образ im(A) чи range(A) R m {\displaystyle \mathbb {R} ^{m}} r
нульпростір чи ядро ker(A) чи null(A) R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} n — r
простір рядків чи кообраз(Coimage) im(AT) чи range(AT) R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} r
лівий нульпростір чи коядро ker(AT) чи null(AT) R m {\displaystyle \mathbb {R} ^{m}} m — r
  • В R n ker ⁡ ( A ) = ( i m ( A T ) ) ⊥ {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}\;\;\ker {(A)}=(\mathrm {im} (A^{T}))^{\perp }} , тобто, нульпростір є ортогональним доповненням простору рядків.
  • В R m ker ⁡ ( A T ) = ( i m ( A ) ) ⊥ {\displaystyle \mathbb {R} ^{m}\;\;\ker {(A^{T})}=(\mathrm {im} (A))^{\perp }} , тобто, лівий нульпростір є ортогональним доповненням простору стовпців.

Див. також

Джерела

Джерело: стаття у Вікіпедії та історія редагувань (автори).