Corsi di laurea › Ing. Telecomunicazioni › Algebra Lineare e Geometria › 2. Funzioni lineari e matrici
Esercizio 23nucleo, immagine e antimmagine con un parametro (compitino 10/4/2026) In questa pagina 4 (a) La matrice (b) Nucleo e immagine (c) Quando w = ( 1 , 3 , − 1 , α ) w = (1, 3, -1, \alpha) w = ( 1 , 3 , − 1 , α ) sta nell'immagine (d) f − 1 ( w ) f^{-1}(w) f − 1 ( w ) per α = 1 \alpha = 1 α = 1
Testo (1° compitino del 10 aprile 2026, esercizio 3). Sia f : R 4 → R 4 f : \mathbb{R}^4 \to \mathbb{R}^4 f : R 4 → R 4 la funzione lineare definita da
f ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) = ( x 1 + x 2 − 3 x 3 − 2 x 4 2 x 2 + 2 x 3 + x 4 − x 1 + x 3 + x 4 2 x 1 − 2 x 2 − x 4 ) f\begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ x_4 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} x_1 + x_2 - 3x_3 - 2x_4 \\ 2x_2 + 2x_3 + x_4 \\ -x_1 + x_3 + x_4 \\ 2x_1 - 2x_2 - x_4 \end{pmatrix} f x 1 x 2 x 3 x 4 = x 1 + x 2 − 3 x 3 − 2 x 4 2 x 2 + 2 x 3 + x 4 − x 1 + x 3 + x 4 2 x 1 − 2 x 2 − x 4
(a) Scrivere la matrice di f f f rispetto alla base canonica di R 4 \mathbb{R}^4 R 4 .
(b) Trovare una base del nucleo e una base dell'immagine di f f f . f f f è iniettiva? f f f è suriettiva?
(c) Per quale valore di α \alpha α il vettore w = ( 1 , 3 , − 1 , α ) w = (1, 3, -1, \alpha) w = ( 1 , 3 , − 1 , α ) appartiene all'immagine di f f f ?
(d) Per il valore di α \alpha α trovato al punto (c) determinare f − 1 ( w ) f^{-1}(w) f − 1 ( w ) .
(a) La matrice
Con le basi canoniche la riga i i i contiene i coefficienti della componente i i i La colonna j è f(e_j); per righe si leggono i coefficienti delle variabili in ogni componente, mettendo 0 per le variabili assenti.Matrice associata a una funzione lineare → :
A = ( 1 1 − 3 − 2 0 2 2 1 − 1 0 1 1 2 − 2 0 − 1 ) A = \begin{pmatrix} 1 & 1 & -3 & -2 \\ 0 & 2 & 2 & 1 \\ -1 & 0 & 1 & 1 \\ 2 & -2 & 0 & -1 \end{pmatrix} A = 1 0 − 1 2 1 2 0 − 2 − 3 2 1 0 − 2 1 1 − 1
(seconda riga: x 1 x_1 x 1 non compare, coefficiente 0 0 0 ; terza: x 2 x_2 x 2 non compare; quarta: x 3 x_3 x 3 non compare).
(b) Nucleo e immagine
Riduzione a scala
Riduciamo con l'eliminazione di GaussOperazioni sulle righe che non cambiano il rango né le soluzioni del sistema omogeneo.Eliminazione di Gauss → . Pivot 1 1 1 in posizione ( 1 , 1 ) (1,1) ( 1 , 1 ) :
R 3 ← R 3 + R 1 R_3 \leftarrow R_3 + R_1 R 3 ← R 3 + R 1 : ( − 1 , 0 , 1 , 1 ) + ( 1 , 1 , − 3 , − 2 ) = ( 0 , 1 , − 2 , − 1 ) (-1, 0, 1, 1) + (1, 1, -3, -2) = (0, 1, -2, -1) ( − 1 , 0 , 1 , 1 ) + ( 1 , 1 , − 3 , − 2 ) = ( 0 , 1 , − 2 , − 1 ) ;
R 4 ← R 4 − 2 R 1 R_4 \leftarrow R_4 - 2R_1 R 4 ← R 4 − 2 R 1 : ( 2 , − 2 , 0 , − 1 ) − ( 2 , 2 , − 6 , − 4 ) = ( 0 , − 4 , 6 , 3 ) (2, -2, 0, -1) - (2, 2, -6, -4) = (0, -4, 6, 3) ( 2 , − 2 , 0 , − 1 ) − ( 2 , 2 , − 6 , − 4 ) = ( 0 , − 4 , 6 , 3 ) .
( 1 1 − 3 − 2 0 2 2 1 0 1 − 2 − 1 0 − 4 6 3 ) \begin{pmatrix} 1 & 1 & -3 & -2 \\ 0 & 2 & 2 & 1 \\ 0 & 1 & -2 & -1 \\ 0 & -4 & 6 & 3 \end{pmatrix} 1 0 0 0 1 2 1 − 4 − 3 2 − 2 6 − 2 1 − 1 3
Per la seconda colonna conviene un pivot uguale a 1 1 1 , così si evitano le frazioni: scambio R 2 ↔ R 3 R_2 \leftrightarrow R_3 R 2 ↔ R 3 (scambiare due righe è un'operazione lecita).
( 1 1 − 3 − 2 0 1 − 2 − 1 0 2 2 1 0 − 4 6 3 ) \begin{pmatrix} 1 & 1 & -3 & -2 \\ 0 & 1 & -2 & -1 \\ 0 & 2 & 2 & 1 \\ 0 & -4 & 6 & 3 \end{pmatrix} 1 0 0 0 1 1 2 − 4 − 3 − 2 2 6 − 2 − 1 1 3
R 3 ← R 3 − 2 R 2 R_3 \leftarrow R_3 - 2R_2 R 3 ← R 3 − 2 R 2 : ( 0 , 2 , 2 , 1 ) − ( 0 , 2 , − 4 , − 2 ) = ( 0 , 0 , 6 , 3 ) (0, 2, 2, 1) - (0, 2, -4, -2) = (0, 0, 6, 3) ( 0 , 2 , 2 , 1 ) − ( 0 , 2 , − 4 , − 2 ) = ( 0 , 0 , 6 , 3 ) ;
R 4 ← R 4 + 4 R 2 R_4 \leftarrow R_4 + 4R_2 R 4 ← R 4 + 4 R 2 : ( 0 , − 4 , 6 , 3 ) + ( 0 , 4 , − 8 , − 4 ) = ( 0 , 0 , − 2 , − 1 ) (0, -4, 6, 3) + (0, 4, -8, -4) = (0, 0, -2, -1) ( 0 , − 4 , 6 , 3 ) + ( 0 , 4 , − 8 , − 4 ) = ( 0 , 0 , − 2 , − 1 ) .
Infine, pivot 6 6 6 in terza colonna: R 4 ← R 4 + 1 3 R 3 R_4 \leftarrow R_4 + \frac13 R_3 R 4 ← R 4 + 3 1 R 3 : ( 0 , 0 , − 2 , − 1 ) + ( 0 , 0 , 2 , 1 ) = ( 0 , 0 , 0 , 0 ) (0, 0, -2, -1) + (0, 0, 2, 1) = (0, 0, 0, 0) ( 0 , 0 , − 2 , − 1 ) + ( 0 , 0 , 2 , 1 ) = ( 0 , 0 , 0 , 0 ) .
A ′ = ( 1 1 − 3 − 2 0 1 − 2 − 1 0 0 6 3 0 0 0 0 ) A' = \begin{pmatrix} 1 & 1 & -3 & -2 \\ 0 & 1 & -2 & -1 \\ 0 & 0 & 6 & 3 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix} A ′ = 1 0 0 0 1 1 0 0 − 3 − 2 6 0 − 2 − 1 3 0
Tre pivot: rango ( A ) = 3 \operatorname{rango}(A) = 3 rango ( A ) = 3 .
Immagine
dim Im f = 3 \dim \operatorname{Im} f = 3 dim Im f = 3 . I pivot sono nelle colonne 1, 2, 3, quindi una base dell'immagine è data dalle prime tre colonne di A A A (la matrice originale, non quella ridotta):
Im f = ⟨ ( 1 , 0 , − 1 , 2 ) , ( 1 , 2 , 0 , − 2 ) , ( − 3 , 2 , 1 , 0 ) ⟩ \operatorname{Im} f = \langle (1, 0, -1, 2), \ (1, 2, 0, -2), \ (-3, 2, 1, 0) \rangle Im f = ⟨( 1 , 0 , − 1 , 2 ) , ( 1 , 2 , 0 , − 2 ) , ( − 3 , 2 , 1 , 0 )⟩
Nucleo
Per nullità + rangodim Ker f + dim Im f = dim del dominio = 4.Nucleo e immagine → dim Ker f = 4 − 3 = 1 \dim \operatorname{Ker} f = 4 - 3 = 1 dim Ker f = 4 − 3 = 1 . Il sistema ridotto A ′ X = 0 ⃗ A'X = \vec 0 A ′ X = 0 è
{ x 1 + x 2 − 3 x 3 − 2 x 4 = 0 x 2 − 2 x 3 − x 4 = 0 6 x 3 + 3 x 4 = 0 \begin{cases} x_1 + x_2 - 3x_3 - 2x_4 = 0 \\ x_2 - 2x_3 - x_4 = 0 \\ 6x_3 + 3x_4 = 0 \end{cases} ⎩ ⎨ ⎧ x 1 + x 2 − 3 x 3 − 2 x 4 = 0 x 2 − 2 x 3 − x 4 = 0 6 x 3 + 3 x 4 = 0
Si risolve dal basso (sostituzione all'indietro), con x 3 x_3 x 3 libera (l'unica colonna senza pivot è la quarta, ma è più comodo tenere libera x 3 x_3 x 3 : va bene lo stesso, purché una sola incognita resti libera):
terza equazione: 3 x 4 = − 6 x 3 3x_4 = -6x_3 3 x 4 = − 6 x 3 , quindi x 4 = − 2 x 3 x_4 = -2x_3 x 4 = − 2 x 3 ;
seconda: x 2 = 2 x 3 + x 4 = 2 x 3 − 2 x 3 = 0 x_2 = 2x_3 + x_4 = 2x_3 - 2x_3 = 0 x 2 = 2 x 3 + x 4 = 2 x 3 − 2 x 3 = 0 ;
prima: x 1 = − x 2 + 3 x 3 + 2 x 4 = 0 + 3 x 3 − 4 x 3 = − x 3 x_1 = -x_2 + 3x_3 + 2x_4 = 0 + 3x_3 - 4x_3 = -x_3 x 1 = − x 2 + 3 x 3 + 2 x 4 = 0 + 3 x 3 − 4 x 3 = − x 3 .
Le soluzioni sono ( − x 3 , 0 , x 3 , − 2 x 3 ) = x 3 ( − 1 , 0 , 1 , − 2 ) (-x_3, \ 0, \ x_3, \ -2x_3) = x_3 (-1, 0, 1, -2) ( − x 3 , 0 , x 3 , − 2 x 3 ) = x 3 ( − 1 , 0 , 1 , − 2 ) . Prendo x 3 = − 1 x_3 = -1 x 3 = − 1 per avere numeri positivi davanti:
Ker f = ⟨ ( 1 , 0 , − 1 , 2 ) ⟩ \operatorname{Ker} f = \langle (1, 0, -1, 2) \rangle Ker f = ⟨( 1 , 0 , − 1 , 2 )⟩
Verifica: f ( 1 , 0 , − 1 , 2 ) = ( 1 + 0 + 3 − 4 , 0 − 2 + 2 , − 1 − 1 + 2 , 2 − 0 − 2 ) = ( 0 , 0 , 0 , 0 ) f(1, 0, -1, 2) = (1 + 0 + 3 - 4, \ 0 - 2 + 2, \ -1 - 1 + 2, \ 2 - 0 - 2) = (0, 0, 0, 0) f ( 1 , 0 , − 1 , 2 ) = ( 1 + 0 + 3 − 4 , 0 − 2 + 2 , − 1 − 1 + 2 , 2 − 0 − 2 ) = ( 0 , 0 , 0 , 0 ) ✓.
(Curiosità: il vettore del nucleo coincide con la prima colonna di A A A , quindi sta anche nell'immagine.)
Iniettiva? Suriettiva?
Per un endomorfismo di uno spazio di dimensione finita le due cose vanno sempre insieme: iniettiva ⟺ \iff ⟺ suriettiva.
(c) Quando w = ( 1 , 3 , − 1 , α ) w = (1, 3, -1, \alpha) w = ( 1 , 3 , − 1 , α ) sta nell'immagine
w ∈ Im f w \in \operatorname{Im} f w ∈ Im f significa che esiste X X X con A X = w AX = w A X = w , cioè che il sistema ha soluzione. Riduco la matrice completa con le stesse operazioni di prima, seguendo l'ultima colonna:
( 1 1 − 3 − 2 1 0 2 2 1 3 − 1 0 1 1 − 1 2 − 2 0 − 1 α ) \left(\begin{array}{cccc|c} 1 & 1 & -3 & -2 & 1 \\ 0 & 2 & 2 & 1 & 3 \\ -1 & 0 & 1 & 1 & -1 \\ 2 & -2 & 0 & -1 & \alpha \end{array}\right) 1 0 − 1 2 1 2 0 − 2 − 3 2 1 0 − 2 1 1 − 1 1 3 − 1 α
R 3 + R 1 R_3 + R_1 R 3 + R 1 : termine noto − 1 + 1 = 0 -1 + 1 = 0 − 1 + 1 = 0 ; R 4 − 2 R 1 R_4 - 2R_1 R 4 − 2 R 1 : α − 2 \alpha - 2 α − 2 ;
scambio R 2 ↔ R 3 R_2 \leftrightarrow R_3 R 2 ↔ R 3 : ora la seconda riga ha termine noto 0 0 0 e la terza 3 3 3 ;
R 3 − 2 R 2 R_3 - 2R_2 R 3 − 2 R 2 : 3 − 0 = 3 3 - 0 = 3 3 − 0 = 3 ; R 4 + 4 R 2 R_4 + 4R_2 R 4 + 4 R 2 : α − 2 + 0 = α − 2 \alpha - 2 + 0 = \alpha - 2 α − 2 + 0 = α − 2 ;
R 4 + 1 3 R 3 R_4 + \frac13 R_3 R 4 + 3 1 R 3 : α − 2 + 1 = α − 1 \alpha - 2 + 1 = \alpha - 1 α − 2 + 1 = α − 1 .
( 1 1 − 3 − 2 1 0 1 − 2 − 1 0 0 0 6 3 3 0 0 0 0 α − 1 ) \left(\begin{array}{cccc|c} 1 & 1 & -3 & -2 & 1 \\ 0 & 1 & -2 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 6 & 3 & 3 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \alpha - 1 \end{array}\right) 1 0 0 0 1 1 0 0 − 3 − 2 6 0 − 2 − 1 3 0 1 0 3 α − 1
L'ultima riga dice 0 = α − 1 0 = \alpha - 1 0 = α − 1 . Se α ≠ 1 \alpha \ne 1 α = 1 è un'equazione impossibile e il sistema non ha soluzioni (in termini di Rouché-CapelliIl sistema AX = B ha soluzioni se e solo se rango(A) = rango(A|B).Sistemi lineari e teorema di Rouché-Capelli → : la completa avrebbe rango 4, la incompleta 3). Quindi
w ∈ Im f ⟺ α = 1 w \in \operatorname{Im} f \iff \alpha = 1 w ∈ Im f ⟺ α = 1
Metodo alternativo (quello della soluzione ufficiale): w ∈ Im f w \in \operatorname{Im} f w ∈ Im f se e solo se w w w è combinazione delle tre colonne di base dell'immagine, cioè se le quattro colonne c 1 , c 2 , c 3 , w c_1, c_2, c_3, w c 1 , c 2 , c 3 , w sono dipendenti. Si arriva alla stessa condizione α = 1 \alpha = 1 α = 1 .
(d) f − 1 ( w ) f^{-1}(w) f − 1 ( w ) per α = 1 \alpha = 1 α = 1
Con α = 1 \alpha = 1 α = 1 l'ultima riga diventa 0 = 0 0 = 0 0 = 0 e resta il sistema
{ x 1 + x 2 − 3 x 3 − 2 x 4 = 1 x 2 − 2 x 3 − x 4 = 0 6 x 3 + 3 x 4 = 3 \begin{cases} x_1 + x_2 - 3x_3 - 2x_4 = 1 \\ x_2 - 2x_3 - x_4 = 0 \\ 6x_3 + 3x_4 = 3 \end{cases} ⎩ ⎨ ⎧ x 1 + x 2 − 3 x 3 − 2 x 4 = 1 x 2 − 2 x 3 − x 4 = 0 6 x 3 + 3 x 4 = 3
Sostituzione all'indietro con x 3 x_3 x 3 libera:
3 x 4 = 3 − 6 x 3 3x_4 = 3 - 6x_3 3 x 4 = 3 − 6 x 3 , quindi x 4 = 1 − 2 x 3 x_4 = 1 - 2x_3 x 4 = 1 − 2 x 3 ;
x 2 = 2 x 3 + x 4 = 2 x 3 + 1 − 2 x 3 = 1 x_2 = 2x_3 + x_4 = 2x_3 + 1 - 2x_3 = 1 x 2 = 2 x 3 + x 4 = 2 x 3 + 1 − 2 x 3 = 1 ;
x 1 = 1 − x 2 + 3 x 3 + 2 x 4 = 1 − 1 + 3 x 3 + 2 − 4 x 3 = 2 − x 3 x_1 = 1 - x_2 + 3x_3 + 2x_4 = 1 - 1 + 3x_3 + 2 - 4x_3 = 2 - x_3 x 1 = 1 − x 2 + 3 x 3 + 2 x 4 = 1 − 1 + 3 x 3 + 2 − 4 x 3 = 2 − x 3 .
Le soluzioni sono ( 2 − x 3 , 1 , x 3 , 1 − 2 x 3 ) = ( 2 , 1 , 0 , 1 ) + x 3 ( − 1 , 0 , 1 , − 2 ) (2 - x_3, \ 1, \ x_3, \ 1 - 2x_3) = (2, 1, 0, 1) + x_3(-1, 0, 1, -2) ( 2 − x 3 , 1 , x 3 , 1 − 2 x 3 ) = ( 2 , 1 , 0 , 1 ) + x 3 ( − 1 , 0 , 1 , − 2 ) . Il vettore ( − 1 , 0 , 1 , − 2 ) (-1, 0, 1, -2) ( − 1 , 0 , 1 , − 2 ) genera il nucleo, come deve essere (antimmagine = soluzione particolare + nucleoSe f(v_0) = w allora f^{-1}(w) = v_0 + Ker f.Nucleo e immagine → ):
f − 1 ( w ) = ( 2 , 1 , 0 , 1 ) + Ker f = { ( 2 − t , 1 , t , 1 − 2 t ) : t ∈ R } f^{-1}(w) = (2, 1, 0, 1) + \operatorname{Ker} f = \{ (2 - t, \ 1, \ t, \ 1 - 2t) : t \in \mathbb{R} \} f − 1 ( w ) = ( 2 , 1 , 0 , 1 ) + Ker f = {( 2 − t , 1 , t , 1 − 2 t ) : t ∈ R }
Verifica: f ( 2 , 1 , 0 , 1 ) = ( 2 + 1 − 0 − 2 , 2 + 0 + 1 , − 2 + 0 + 1 , 4 − 2 − 1 ) = ( 1 , 3 , − 1 , 1 ) f(2, 1, 0, 1) = (2 + 1 - 0 - 2, \ 2 + 0 + 1, \ -2 + 0 + 1, \ 4 - 2 - 1) = (1, 3, -1, 1) f ( 2 , 1 , 0 , 1 ) = ( 2 + 1 − 0 − 2 , 2 + 0 + 1 , − 2 + 0 + 1 , 4 − 2 − 1 ) = ( 1 , 3 , − 1 , 1 ) ✓.
Precedente Esercizio 22 · nucleo, immagine, antimmagine e restrizione (compitino 12/4/2025) Successiva Esercizio 24 · nucleo, immagine e immagine di un sottospazio (appello 17/6/2025)