Matemáticas · Glosario

¿Qué es Anulador?

Definición 2.5 Matemáticas universitarias — Grado 2 · Capítulo 2 — Álgebra lineal

Para un subespacio FEF \subseteq E, el anulador es

F={φE:φF=0},F^{\circ} = \{\varphi \in E^* : \varphi|_F = 0\},

un subespacio de EE^*.

Ejemplos

Ejemplo 2.7 (Un anulador, en los dos sentidos)

Sea F=Vect((1,2,1), (1,0,1))R3F = \operatorname{Vect}\bigl((1, 2, 1),\ (1, 0, -1)\bigr) \subseteq \R^3. Una forma φ=ae1+be2+ce3\varphi = a\,e_1^* + b\,e_2^* + c\,e_3^* anula FF si y solo si

a+2b+c=0yac=0,a + 2b + c = 0 \qquad\text{y}\qquad a - c = 0 ,

es decir, c=ac = a y b=ab = -a: F=R(e1e2+e3)F^\circ = \R\,(e_1^* - e_2^* + e_3^*), de dimensión 32=13 - 2 = 1, como exige el Teorema 2.6. Leído al revés: F={(x,y,z):xy+z=0}F = \{(x, y, z) : x - y + z = 0\}, el plano recuperado como núcleo de la única forma que genera FF^\circ. Pasar de una familia generadora a unas ecuaciones es calcular un anulador; pasar de las ecuaciones a una parametrización es calcular un preanulador. (Comprobación: ambos vectores generadores cumplen xy+z=0x - y + z = 0.)

Ejemplo 2.11 (El rango leído por los dos lados)

Sea

A=(120101111312).A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 0 & 1\\ 0 & 1 & 1 & 1\\ 1 & 3 & 1 & 2 \end{pmatrix} .

Rango por columnas: la tercera fila es la suma de las dos primeras, luego rkA2\operatorname{rk} A \leq 2; las columnas 11 y 22 son libres: rkA=2\operatorname{rk} A = 2. Núcleo de la traspuesta: resolviendo ATy=0A^{\mathsf T}y = 0 se obtiene yR(1,1,1)y \in \R\,(1, 1, -1), de modo que kerAT\ker A^{\mathsf T} tiene dimensión 1=321 = 3 - 2: exactamente (imA)(\operatorname{im} A)^\circ bajo la identificación de (R3)(\R^3)^* con los vectores fila, tal como afirma la Proposición 2.10; la única relación “fila3_3 = fila1_1 + fila2_2es el anulador del espacio de columnas. El rango por filas (22 filas libres) y el rango por columnas coinciden no por casualidad, sino porque ambos valen rkA=rkAT\operatorname{rk} A = \operatorname{rk} A^{\mathsf T}.

Ejemplo 2.24 (El emparejamiento traza parte el espacio de matrices)

Sobre M2(R)\mathcal{M}_2(\R), con el emparejamiento A,B=tr(AB)\langle A, B\rangle = \operatorname{tr}(AB) del Ejercicio 2.9, descompongamos M=(1423)M = \left(\begin{smallmatrix}1 & 4\\ 2 & 3\end{smallmatrix}\right) en sus partes simétrica y antisimétrica:

M=S+A,S=12(M+MT)=(1333),A=12(MMT)=(0110).M = S + A, \qquad S = \tfrac12(M + M^{\mathsf T}) = \begin{pmatrix}1 & 3\\ 3 & 3\end{pmatrix}, \qquad A = \tfrac12(M - M^{\mathsf T}) = \begin{pmatrix}0 & 1\\ -1 & 0\end{pmatrix}.

Entonces tr(SA)=tr(3133)=0\operatorname{tr}(SA) = \operatorname{tr} \left(\begin{smallmatrix}-3 & 1\\ -3 & 3\end{smallmatrix}\right) = 0: las dos partes son “ortogonales” para el emparejamiento traza, caso particular del hecho general (demostrado en el problema de fin de semana de este capítulo) de que las matrices antisimétricas forman exactamente el anulador de las simétricas. La dualidad ve la descomposición Mn=SnAn\mathcal{M}_n = \mathcal{S}_n \oplus \mathcal{A}_n antes de que se elija ningún producto escalar.

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