同构映射的定义同构映射的定义

合集下载

线性空间的同构与同态

线性空间的同构与同态

线性空间的同构与同态线性空间是很多高阶数学领域所需要用到的基本概念,因此在线性代数的学习中,我们不得不对线性空间基本的性质、定义、等价性、基础定理等有一个深刻的理解。

当然,线性空间的同构与同态作为线性变换的代名词,也是我们学习线性空间理论时,需要重点关注的。

一、线性空间同构同构,是数学中一个十分重要的概念。

它指的是两个结构相同、具有相同性质的数学对象。

更准确地说,如果两个集合之间存在一一对应,且它们之间的映射不仅是单射还是满射,那么这两个集合就是同构的。

对于线性空间,它满足向量的加法和数量的乘法这两个运算规则,因此,我们可以要求用以下方式定义两个线性空间的同构:定义:若存在双射映射$f:V\to W$,并满足:1. $\forall u,v\in V$,有$f(u+v)=f(u)+f(v)$。

2. $\forall u\in V$和$c\in F$,有$f(cu)=cf(u)$。

则称线性空间$V$和$W$之间存在同构,称$f$为同构映射。

其中,$F$是一个数域,它是一个固定的标量(标量乘法满足分配律、结合律、单位元和逆元等基本性质)。

同构可以理解为两个向量空间“外形”相同,尽管它们之间的标量乘法、向量加法的具体运算方式可能不同。

关于线性空间同构,我们有如下三个重要结论:(1)同构是一种双射关系,即两个线性空间同构当且仅当它们的维度相等。

(2)两个线性空间同构,则它们必须同构于数域$F$上的$n$维线性空间$F^n$。

(3)两个线性空间同构,当且仅当它们的基底个数相等。

通过上述结论,我们可以发现,实际上同构所关注的是两个线性空间的向量基。

只有当两个线性空间的维度相等、同构映射满足条件时,它们才是同构的。

因此,为了构造同构映射,我们通常需要找到两个向量空间之间的一个映射,满足一一对应、线性、满射的性质,这样才能实现同构。

二、线性空间同态同态是另一个重要的概念。

它们也是线性代数中常用的术语,他们主要与线性空间中的变换相关。

离散数学 同构

离散数学 同构

离散数学同构离散数学是计算机科学中的一门基础课程,重点研究图论、集合论、逻辑、代数、计数等数学概念及其在计算机算法和数据结构中的应用。

其中,同构是一个重要的概念,本文将详细介绍同构的定义、性质和应用。

一、同构的定义同构(isomorphism)是指两个结构之间的一种关系,如果两个结构在某些方面是相同的,那么我们就称它们是同构的。

具体来说,如果存在一个双射函数将一个结构中的元素与另一个结构中的元素一一对应并保持原来的所有关系,例如结点之间的边,那么这两个结构就是同构的。

换句话说,两个结构是同构的,当且仅当它们可以通过某种方式互相映射而不改变它们原来的结构。

二、同构的性质同构具有以下性质:1. 同构是一种等价关系。

等价关系具有自反性、对称性和传递性三条基本性质。

同构也具有这三条基本性质,因此同构是一种等价关系。

2. 同构满足保持性质。

如果两个结构同构,则它们具有相同的性质。

例如,如果两个图同构,则它们具有相同的顶点数和边数,以及相同的连通性、欧拉回路等性质。

3. 同构是一种可逆关系。

如果两个结构是同构的,那么它们互为同构。

换句话说,同构关系可以通过反转映射函数进行翻转,因此同构是一种可逆关系。

三、同构的应用同构具有广泛的应用,例如:1. 图同构问题。

在计算机科学中,图是一种常见的数据结构,因此图同构问题也是十分重要的。

图同构问题是要求判断两个给定的图是否同构的问题,它在计算机网络、数据库设计、图像识别、加密算法等方面都有应用。

2. 码同构问题。

在编码理论中,码是指由不同的符号组成的序列,码同构问题是要求判断两个码是否同构的问题。

码同构问题在信息论、通信系统、纠错编码等方面都有应用,可以用矩阵、置换等方式来描述。

四、总结同构是离散数学中一个重要的概念,是计算机科学中许多算法和数据结构的基础。

同构具有等价关系、保持性质和可逆关系等性质,可以应用于各种问题,例如图同构问题、码同构问题和网络流同构问题等。

深入理解同构的概念和性质,有助于提高离散数学的学习效果,从而更好地应用离散数学知识解决实际问题。

同构映射的定义同构映射的定义

同构映射的定义同构映射的定义

同构映射的定义同构映射的定义§6.8 线性空间的同构一、同构映射的定义一、同构映射的定义二、同构的有关结论我们知道,在数域P 上的n 维线性空间V 中取定一组基后,V 中每一个向量有唯一确定的坐标向量的坐标是P 上的n 元数组,因此属于P n . 这样一来,取定了V 的一组基对于V 中每一个向量,令在这组基下的坐标与对应,就得到V 到P n 的一个单射反过来,对于P n 中的任一元素是V 中唯一确定的元素,并且即也是满射.因此,是V 到P n 的一一对应.引入12(,,,),n a a a L α12,,,,n εεεL αα12(,,,)n a a a L α12:,(,,,)n n V P a a a σα→a L 12(,,,),n a a a L 1122n na a a αεεε=+++L 12()(,,,),n a a a σα=L σσ这个对应的重要必性表现在它与运算的关系上.任取设,,V αβ∈12()(,,,)n b b b σβ=L 1122,n n a a a αεεε=+++L 1122n n b b b βεεε=+++L 12()(,,),n a a a σα=L 则1122()(,,)n n a b a b a b σαβ+=+++L 12()(,,)n k ka ka ka k Pσα=?∈L 归结为它们的坐标的运算.这就是说,向量用坐标表示后,它们的运算可以1212(,,)(,,,)()()n n a a a b b b σασβ=+=+L L 12(,,)(),n k a a a k σα==L 从而一、同构映射的定义设都是数域P 上的线性空间,如果映射,V V ′具有以下性质:V V σ′→:则称的一个同构映射,并称线性空间V V σ′是到同构,记作V V ′与.V V ′?ii) ()()(),,V σαβσασβαβ+=+?∈iii) ()(),,k k k P Vσασαα=?∈?∈i) 为双射σ为V 的一组基,则前面V 到P n 的一一对应例1 V 为数域P 上的n 维线性空间,12,,,n εεεL :,nV P σ→12(,,,)n a a a αa L V α?∈这里为在基下的坐标,α12(,,,)n a a a L 12,,,n εεεL 就是一个V 到P n 的同构映射,所以.nV P ?1 数域P 上任一n 维线性空间都与P n 同构.二、同构的有关结论同构映射,则有()()()00,.σσασα=?=?1)2 设是数域P 上的线性空间,的V V σ′是到,V V ′2)1122()r r k k k σααα+++L 1122()()(),r r k k k σασασα=+++L ,,1,2,,.i i V k P i r α∈∈=L线性相关(线性无关).3)V 中向量组线性相关(线性无关)12,,,r αααL 的充要条件是它们的象12(),(),,()r σασασαL 4)dim dim .V V ′=5)的逆映射为的同构映射.V V σ′→:1σ?V V ′到是的子空间,且V ′dim dim ().W W σ=(){()}W W σσαα=∈6)若W 是V 的子空间,则W 在下的象集σ中分别取即得01,k k ==?与()()()00,σσασα=?=?证:1)在同构映射定义的条件iii)()()k k σασα=2)这是同构映射定义中条件ii)与iii)结合的结果.3)因为由11220r r k k k ααα+++=L 可得1122()()()0r r k k k σασασα+++=L 反过来,由1122()()()0r r k k k σασασα+++=L 可得1122()0.r r k k k σααα+++=L而是一一对应,只有σ(0)0.σ=所以可得11220.r r k k k ααα+++=L 因此,线性相关(线性无关)12,,,r αααL 12(),(),,()r σασασα?L 线性相关(线性无关).4)设为V 中任意一组基.12,d ,,im ,n V n εεε=L 由2)3)知,为的一组基.σ12(),(),,()n σεσεσεL 所以dim dim .V n V ′==11(())()σσαβσσαβαβ??′′′′′′+=+=+o 任取,,V αβ′′′∈11,,V V I I σσσσ??′==o o I 为恒等变换.1111()()(())(())σσασσβσσασσβ′′′′=+=+o o 11(()())σσασβ??′′=+5)首先是1-1对应,并且1:V V σ?′→同理,有11()(),,k k V k Pσασαα??′′′′=?∈?∈所以,为的同构映射.1σ?V V ′到σ再由是单射,有111()()()σαβσασβ′′′′+=+σ6)首先,()()W V V σσ′=()()(),W W σσσ∈∴≠?Q 且0=0其次,对有W 中的向量(),,W αβσ′′?∈,αβ使()(),.σαασββ′′==于是有()()()αβσασβσαβ′′+=+=+()(),k k k k Pασασα′==?∈由于W 为子空间,所以,.W k W αβα+∈∈从而有()(),.W k W αβσασ′′′+∈∈由2可知,同构映射保持零元、负元、线性组合dim dim ().W W σ=故所以是的子空间.V ′()W σ()W W σ?显然,也为W 到的同构映射,即()W σσ注及线性相关性,并且同构映射把子空间映成子空间.证:设为线性空间的同构,:V V V V στ′′′′→→:3 两个同构映射的乘积还是同构映射.()()()()τσαβτσασβ+=+o ()()()()()()τσατσβτσατσβ=+=+o o ()()()()() k k k τσατσατσα==o ()()()k k τσατσα==o 任取,,V k P αβ∈∈,有映射,则乘积是的1-1对应.V V ′′到τσo 所以,乘积是的同构映射.V V ′′到τσo同构关系具有:反身性:对称性:传递性:注,V V V V V V σττσ′′′′′′o VI V V1V V V Vσσ?′′4 数域P 上的两个有限维线性空间同构12,V V 12dim dim .V V ?=证:""?""?若由性质2之4)即得12,V V ?12dim dim .V V =(法一)若12dim dim ,V V =12.V V ∴?由性质1,有12,n nV P V P ??设分别为V 1,V 2的一组基.1221,,;,,n n e e e εεεL L 定义使12:,V V σ→11221,n n a a a V αεεε?=+++∈L 1122()n na e a e a e σα=+++L 则就是V 1到V 2的一个映射.σ(法二:构造同构映射)""?又任取设11,,n ni i i i i i a b αεβε====∑∑1,,V αβ∈1,2,,,i n =L 从而,所以是单射..αβ=σ若即则()(),σασβ=11,n n i i i i i i a e b e ===∑∑,i i a b =任取设2,V α′∈1,ni i i a e α=′=∑所以是满射.σ再由的定义,有σ(),1,2,,i i e i n σε==L ()()(),σαβσασβ+=+()(),k k σασα=易证,对有1,,k P V αβ??∈∈12.V V ?所以是V 1到V 2的一个同构映射,故σ则有使11,n i i i a V αε==∈∑().σαα′=例2 把复数域看成实数域R 上的线性空间,证法一:证维数相等证明:2C R ?首先,可表成1,,x a bi a b R =+∈,x C x ?∈其次,若则0.a bi ab =1+=0,=所以,1,i 为C 的一组基,dim 2.C =又,2dim 2R =2dim dim .C R =所以,12.V V ?故,证法二构造同构映射则为C 到R 2的一个同构映射.σ作对应()()2:,,.C R a bi a b σσ→+=作成实数域R 上的线性空间. 把实数域R 看成是自身上的线性空间.,ka b ab k a a⊕==o 例3 全体正实数R +关于加法⊕与数量乘法:o 证明:并写出一个同构映射. ,R R +?。

同构

同构
n
a1

a2



an
任取 , V , 设
a11 a2 2 an n , b11 b2 2
a1 b1
则 ,
的坐标分别为

a2


b2


an bn
1() 1( ) ( 1()) ( 1( )) ( 1() 1( ))
再由 是单射,有 1( ) 1() 1( )
同理,有 1(k) k 1(), V ,k P
线性相关(线性无关).
V
V
1 2

(1) (2)
r

(r)



4) dimV dimV .
5):V V 的逆映射 1 为 V 到V 的同构映射.
V
V



-1
V
V
V



是V到V 的同构映射。
6) 若W是V的子空间,则W在 下的象集
bn n
又 + (a1 b1 )1 (a2 b2 ) 2 (an bn ) n ,
k ka11 ka2 2 kan n ,
又 + (a1 b1 )1 (a2 b2 ) 2 (an bn ) n , k ka11 ka2 2 kan n ,
若 ( ) ( ), 即 aiei biei , 则 ai bi ,
i 1
i 1
i 1,2, ,n, 从而, . 所以 是单射.

同态和同构的关系

同态和同构的关系

同态和同构的关系
在数学中,同态和同构是两个重要的概念,它们描述了两个代数结构之间的关系。

1.同态(Homomorphism):同态是指将一个代数结构映射到另一个代数结构的映射,保持运算结构的性质。

如果存在两个代数结构A 和B,以及一个映射f:A→B,对于A中的任意元素a和b,满足f(a*b)=f(a)*f(b),其中"*"表示A和B上的运算,而"="表示两个代数结构中的相等关系。

简而言之,同态保持了代数结构中的运算规则。

2.同构(Isomorphism):同构是指两个代数结构之间存在一种双射关系,使得双射保持了运算结构和元素之间的关系。

如果存在两个代数结构A和B,以及一个映射f:A→B,满足以下条件:-f是一个双射,即对于A中的每个元素a,都存在唯一的元素b 在B中与之对应;
-对于A中的任意两个元素a1和a2,满足a1*a2=a3,则f(a1)*f(a2)=f(a3);
-对于B中的任意元素b1和b2,满足b1*b2=b3,则存在A中的元素a1和a2,使得f(a1)=b1,f(a2)=b2,f(a1*a2)=b3。

简而言之,同构保持了代数结构中的运算规则和元素之间的一一对应关系。

因此,可以将同构看作是一种更严格的同态关系。

如果两个代数结构之间存在一个同构映射,那么它们在结构和性质上是完全相同的,只是元素的表示不同而已。

需要注意的是,在数学中,同态和同构的概念不仅仅适用于代数结构,还可以应用于其他领域,如拓扑学、图论等。

1/ 1。

向量空间的同构知识点总结

向量空间的同构知识点总结

向量空间的同构知识点总结一、引言向量空间是线性代数中的一个重要概念,它是一个具有加法和数乘运算的集合,同时满足一定的性质。

同构是一个重要的概念,它指的是两个向量空间之间存在一个双射线性变换,使得它们具有相同的结构。

在本文中,我们将对向量空间的同构进行详细的介绍和总结。

二、向量空间的定义和性质向量空间是一个非空集合V,集合中的元素被称为向量,同时满足以下性质:1.加法封闭性:对于任意的向量u,v∈V,u+v∈V。

2.数乘封闭性:对于任意的向量u∈V和标量α,αu∈V。

3.加法结合律:对于任意的向量u,v,w∈V,有(u+v)+w=u+(v+w)。

4.加法交换律:对于任意的向量u,v∈V,有u+v=v+u。

5.加法单位元:存在一个向量0∈V,对于任意的向量u∈V,有u+0=u。

6.加法逆元:对于任意的向量u∈V,存在一个向量-v∈V,使得u+(-v)=0。

7.数乘结合律:对于任意的向量u∈V和标量α,β,有(αβ)u=α(βu)。

8.数乘分配律:对于任意的向量u∈V和标量α,β,有(α+β)u=αu+βu。

9.数乘分配律:对于任意的向量u∈V和标量α,β,有α(u+v)=αu+αv。

在向量空间中,我们可以定义向量的长度和夹角,从而引出内积和范数的概念。

内积和范数是向量空间的重要性质,它们在向量的运算和分析中起着重要的作用。

三、同构的概念同构是指两个向量空间之间存在一个一一对应的线性变换,使得它们具有相同的结构。

具体定义如下:设V和W是两个向量空间,如果存在一个线性变换T:V→W是一个一一对应,同时满足T(u+v)=T(u)+T(v)和T(αu)=αT(u),则称V与W同构。

此时,我们将T称为从V到W的同构映射。

同构的概念是非常重要的,在许多情况下,我们需要将一个向量空间映射到另一个向量空间,通过同构,我们可以保持向量空间的结构不变,从而方便我们进行运算和分析。

四、同构的性质同构具有一些重要的性质,这些性质在研究向量空间的同构时起着重要的作用:1.同构是一一对应的:同构映射T是一个双射。

映射重要知识点总结

映射重要知识点总结

映射重要知识点总结一、映射的定义1.1 映射的概念映射是一种将一个集合中的元素对应到另一个集合中的元素的规则。

具体来说,如果从集合A到集合B的每个元素a都能找到集合B中的唯一元素b与之对应,那么我们就说存在从集合A到集合B的一个映射。

我们通常用f: A → B来表示这个映射,其中f表示映射的规则,A称为定义域,B称为值域,而对应的元素对(a, b)称为映射对。

1.2 映射的表示方式映射可以用图、公式、表格等形式来表示。

在图中,我们可以用箭头连接集合A和集合B 的元素,表示它们之间的对应关系;在公式中,我们可以用f(x) = y来表示映射的规则,其中x表示集合A中的元素,y表示集合B中的元素;在表格中,我们可以将集合A的元素和对应的集合B的元素按一定顺序排列,表示它们之间的对应关系。

1.3 映射的例子为了更好地理解映射的概念,我们可以举几个具体的例子。

比如说,将一个学生的学号与他的成绩对应起来,就是一个映射;将一个人的身高与体重对应起来,也是一个映射;将一个城市的名称与它的人口数量对应起来,同样也是一个映射。

二、映射的性质2.1 单射、满射和双射在研究映射的性质时,我们通常关注三个重要的性质,即单射、满射和双射。

- 单射:如果一个映射f: A → B满足对任意的x1, x2∈A,只要x1≠x2就有f(x1)≠f(x2),那么我们就说这个映射是单射。

单射也可以表述为:对于集合A中的任意两个不同的元素,它们在集合B中的像也是不同的。

- 满射:如果一个映射f: A → B满足对于集合B中的任意元素y,都能在集合A中找到一个元素x与之对应,那么我们就说这个映射是满射。

- 双射:如果一个映射既是单射又是满射,那么我们就说这个映射是双射。

2.2 映射的复合在实际问题中,有时我们会遇到多个映射的复合。

设有两个映射f: A → B和g: B → C,我们可以定义它们的复合映射g∘f: A → C为:对于A中的任意元素x,它在C中对应的像为(g∘f)(x) = g(f(x))。

代数数论中的域的同构与构造的计算与应用

代数数论中的域的同构与构造的计算与应用

探索代数数论与其 他数学领域的交叉 研究,以发现新的 应用和研究方向。
克服实际应用中的挑 战,如提高计算精度 和效率,处理复杂的 数据结构和大规模的 计算问题。
代数数论中的域 的同构与构造的 计算与应用将会 有更深入的研究, 以解决更多数学 问题。
随着计算机技术 的发展,该领域 将更多地应用计 算机技术进行计 算和证明。
效率和可靠性。
添加标题
密码学:代数数 论中的域的同构 与构造在密码学 中有着广泛的应 用,如公钥密码 体制和数字签名 等。
编码理论:代数 数论中的一些重 要概念和工具, 如有限域和 Goppa码等,在 编码理论中有重 要的应用。
计算机科学:代 数数论中的一些 思想和技巧被广 泛应用于计算机 科学中,如数据 加密和信息编码 等。
代数数论中的域 的同构与构造的 计算需要使用专 门的数学软件, 如 Mathematica、 Maple等。
这些软件提供了 丰富的数学库和 算法,可以方便 地进行符号计算 和数值计算。
在进行计算时, 需要掌握基本的 数学符号和公式, 以便正确地表达 数学问题。
除了数学软件外, 还有一些在线工 具和应用程序也 可以用于代数数 论中的计算,如 SageMath等。
同构的识别方法:通过定义域 的特征、域中的元素个数等判 断
域的同构分类:线性同构、 多项式同构、自同构等
同构的应用场景:代数数论、 密码学等领域
同构的性质:保持域中的运 算性质不变
密码学:利用域的同构进行加密和解密,保证信息安全 编码理论:通过域的同构对信息进行编码,实现数据传输的可靠性 代数几何:利用域的同构研究代数几何中的问题,拓展数学理论 计算机科学:在计算机算法和数据结构中应用域的同构,提高计算效率
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

§6.8 线性空间的同构一、同构映射的定义一、同构映射的定义二、同构的有关结论我们知道,在数域P 上的n 维线性空间V 中取定一组基后,V 中每一个向量有唯一确定的坐标向量的坐标是P 上的n 元数组,因此属于P n . 这样一来,取定了V 的一组基对于V 中每一个向量,令在这组基下的坐标与对应,就得到V 到P n 的一个单射反过来,对于P n 中的任一元素是V 中唯一确定的元素,并且即也是满射.因此,是V 到P n 的一一对应.引入12(,,,),n a a a L α12,,,,n εεεL αα12(,,,)n a a a L α12:,(,,,)n n V P a a a σα→a L 12(,,,),n a a a L 1122n na a a αεεε=+++L 12()(,,,),n a a a σα=L σσ这个对应的重要必性表现在它与运算的关系上.任取设,,V αβ∈12()(,,,)n b b b σβ=L 1122,n n a a a αεεε=+++L 1122n n b b b βεεε=+++L 12()(,,),n a a a σα=L 则1122()(,,)n n a b a b a b σαβ+=+++L 12()(,,)n k ka ka ka k Pσα=∀∈L 归结为它们的坐标的运算.这就是说,向量用坐标表示后,它们的运算可以1212(,,)(,,,)()()n n a a a b b b σασβ=+=+L L 12(,,)(),n k a a a k σα==L 从而一、同构映射的定义设都是数域P 上的线性空间,如果映射,V V ′具有以下性质:V V σ′→:则称的一个同构映射,并称线性空间V V σ′是到同构,记作V V ′与.V V ′≅ii) ()()(),,V σαβσασβαβ+=+∀∈iii) ()(),,k k k P V σασαα=∀∈∀∈i) 为双射σ为V 的一组基,则前面V 到P n 的一一对应例1 V 为数域P 上的n 维线性空间,12,,,n εεεL :,nV P σ→12(,,,)n a a a αa L V α∀∈这里为在基下的坐标,α12(,,,)n a a a L 12,,,n εεεL 就是一个V 到P n 的同构映射,所以.nV P ≅1 数域P 上任一n 维线性空间都与P n 同构.二、同构的有关结论同构映射,则有()()()00,.σσασα=−=−1)2 设是数域P 上的线性空间,的V V σ′是到,V V ′2)1122()r r k k k σααα+++L 1122()()(),r r k k k σασασα=+++L ,,1,2,,.i i V k P i r α∈∈=L线性相关(线性无关).3)V 中向量组线性相关(线性无关)12,,,r αααL 的充要条件是它们的象12(),(),,()r σασασαL 4)dim dim .V V ′=5)的逆映射为的同构映射.V V σ′→:1σ−V V ′到是的子空间,且V ′dim dim ().W W σ=(){()}W W σσαα=∈6)若W 是V 的子空间,则W 在下的象集σ中分别取即得01,k k ==−与()()()00,σσασα=−=−证:1)在同构映射定义的条件iii)()()k k σασα=2)这是同构映射定义中条件ii)与iii)结合的结果.3)因为由11220r r k k k ααα+++=L 可得1122()()()0r r k k k σασασα+++=L 反过来,由1122()()()0r r k k k σασασα+++=L 可得1122()0.r r k k k σααα+++=L而是一一对应,只有σ(0)0.σ=所以可得11220.r r k k k ααα+++=L 因此,线性相关(线性无关)12,,,r αααL 12(),(),,()r σασασα⇔L 线性相关(线性无关).4)设为V 中任意一组基.12,d ,,im ,n V n εεε=L 由2)3)知,为的一组基.σ12(),(),,()n σεσεσεL 所以dim dim .V n V ′==11(())()σσαβσσαβαβ−−′′′′′′+=+=+o 任取,,V αβ′′′∈11,,V V I I σσσσ−−′==o o I 为恒等变换.1111()()(())(())σσασσβσσασσβ−−−−′′′′=+=+o o 11(()())σσασβ−−′′=+5)首先是1-1对应,并且1:V V σ−′→同理,有11()(),,k k V k P σασαα−−′′′′=∀∈∀∈所以,为的同构映射.1σ−V V ′到σ再由是单射,有111()()()σαβσασβ−−−′′′′+=+σ6)首先,()()W V V σσ′⊆=()()(),W W σσσ∈∴≠∅Q 且0=0其次,对有W 中的向量(),,W αβσ′′∀∈,αβ使()(),.σαασββ′′==于是有()()()αβσασβσαβ′′+=+=+()(),k k k k Pασασα′==∀∈由于W 为子空间,所以,.W k W αβα+∈∈从而有()(),.W k W αβσασ′′′+∈∈由2可知,同构映射保持零元、负元、线性组合dim dim ().W W σ=故所以是的子空间.V ′()W σ()W W σ≅显然,也为W 到的同构映射,即()W σσ注及线性相关性,并且同构映射把子空间映成子空间.证:设为线性空间的同构,:V V V V στ′′′′→→:3 两个同构映射的乘积还是同构映射.()()()()τσαβτσασβ+=+o ()()()()()()τσατσβτσατσβ=+=+o o ()()()()()k k k τσατσατσα==o ()()()k k τσατσα==o 任取,,V k P αβ∈∈,有映射,则乘积是的1-1对应.V V ′′到τσo 所以,乘积是的同构映射.V V ′′到τσo同构关系具有:反身性:对称性:传递性:注,V V V V V V σττσ′′′′′′≅≅⇒≅o VI V V≅1V V V Vσσ−′′≅⇒≅4 数域P 上的两个有限维线性空间同构12,V V 12dim dim .V V ⇔=证:""⇒""⇐若由性质2之4)即得12,V V ≅12dim dim .V V =(法一)若12dim dim ,V V =12.V V ∴≅由性质1,有12,n nV P V P ≅≅设分别为V 1,V 2的一组基.1221,,;,,n n e e e εεεL L 定义使12:,V V σ→11221,n n a a a V αεεε∀=+++∈L 1122()n na e a e a e σα=+++L 则就是V 1到V 2的一个映射.σ(法二:构造同构映射)""⇐又任取设11,,n ni i i i i i a b αεβε====∑∑1,,V αβ∈1,2,,,i n =L 从而,所以是单射..αβ=σ若即则()(),σασβ=11,n n i i i i i i a e b e ===∑∑,i i a b =任取设2,V α′∈1,ni i i a e α=′=∑所以是满射.σ再由的定义,有σ(),1,2,,i i e i n σε==L ()()(),σαβσασβ+=+()(),k k σασα=易证,对有1,,k P V αβ∀∀∈∈12.V V ≅所以是V 1到V 2的一个同构映射,故σ则有使11,n i i i a V αε==∈∑().σαα′=例2 把复数域看成实数域R 上的线性空间,证法一:证维数相等证明:2C R ≅首先,可表成1,,x a bi a b R =+∈,x C x ∀∈其次,若则0.a bi ab =1+=0,=所以,1,i 为C 的一组基,dim 2.C =又,2dim 2R =2dim dim .C R =所以,12.V V ≅故,证法二构造同构映射则为C 到R 2的一个同构映射.σ作对应()()2:,,.C R a bi a b σσ→+=作成实数域R 上的线性空间.把实数域R 看成是自身上的线性空间.,ka b ab k a a⊕==o 例3 全体正实数R +关于加法⊕与数量乘法:o 证明:并写出一个同构映射. ,R R +≅证作对应():,ln ,R R a a a R σσ++→=∀∈易证为的1-1对应.σR R +到且对有,,,a b R k R +∀∈∀∈()()()()ln ln ln a b ab ab a b a b σσσσ⊕===+=+()()()ln ln kk k a a a k a k a σσσ====o 所以,为的同构映射.σR R +到故.R R +≅方法二作对应():,,x R R x e x R ττ+→=∀∈易证:为的1-1对应,而且也为同构映射.R R +到τ事实上,为的逆同构映射.τσ2)证明:复数域C 看成R 上的线性空间与W 同构,设集合(){},a b W a b R b a =∈−练习1)证明:W 为的子空间,并求出W 的维数22R×与一组基.并写出一个同构映射.。

相关文档
最新文档