Lezioni svolte

  1. Ma 26/10 (3h)
    Presentazione del corso.
    Sistemi lineari: esempi, matrici associate (incompleta e completa), metodo di riduzione di Gauss.
  2. Ve 29/10 (2h)
    Esempio di riduzione di un sistema con 4 equazione e 4 incognite.
    Riduzione completa di una matrice.
    Matrici reali: somma, prodotto per un numero, prodotto righe per colonna.
    Applicazione associata a una matrice.
  3. Ma 2/11 (3h)
    Elemento neutro moltiplicativo dell'anello delle matrici quadrate.
    Applicazione associata al prodotto AB è la composizione delle applicazioni associate ad A e B.
    Relazioni di equivalenza. Esempi.: insieme delle classi resto modulo n.
    Strutture algebriche: gruppi, anelli, campi.
    Elementi invertibili e divisori di zero in un anello.
    Condizione di invertibilità di una matrice 2x2; determinante di una matrice 2x2.
  4. Me 3/11 (2h)
    Interpretazione geometrica del determinante di una matrice 2x2.
    Matrici elementari e trasformazioni elementari di riga.
    Calcolo dell'inversa con riduzione completa della matrice. Esempi in dim. 2 e 3.
    Matrici regolari e sistemi lineari determinati.
  5. Ve 5/11 (2h)
    Permutazioni: definizione, composizione; trasposizioni; segno di una permutazione e calcolo con il conteggio delle inversioni.
    Definizione di determinante.
    Esempi in dimensione 2 e 3 (regola di Sarrus)
    Proprietà della funzione determinante: 1) det(I)=1; 2) è alternante sulle righe 3a) è omogenea sulle righe 3b) è additiva sulle righe.
    Calcolo del determinante mediante riduzione con trasformazioni elementari di riga (esempi con matrici di ordine 3 e 4).
  6. Ma 9/11 (3h)
    Il determinante è l'unica funzione sull'insieme delle matrici quadrate che soddisfa le proprietà 1), 2) e 3)
    Teorema di Binet (con dimostrazione nel caso n=2)
    Conseguenza: una matrice invertibile ha determinante diverso da zero.
    Sottomatrici, minori, complementi algebrici.
    Sviluppo di Laplace per righe e per colonne. Esempi di ordine 2 e 3.
    Conseguenza: se una matrice ha determinante diverso da zero è invertibile e la sua inversa è (1/det(A)) per la trasposta della matrice dei complementi algebrici.

    Introduzione agli spazi vettoriali: assiomi che li definiscono.
    Esempi di s.v.: spazio vettoriale standard di dimensione n su un campo (n-uple); spazio delle matrici mxn; spazio dei vettori geometrici ("applicati").
  7. Me 10/11 (2h)
    Esempi di s.v.: polinomi.
    Sottoinsiemi linearmente chiusi e sottospazi vettoriali
    Esempi: polinomi di grado inferiore a un numero naturale fissato.
    Esercizi sullo sviluppo di Laplace e sul calcolo della matrice dei complementi algebrici
  8. Ve 12/11 (2h)
    Esercizio: discussione di un sistema lineare parametrico con 3 equazioni in 3 incognite, mediante il calcolo del determinante della matrice incompleta.
    Relazione tra soluzioni di un sistema lineare e soluzioni dell'omogeneo associato
    Le soluzioni di un sistema omogeneo formano un sottospazio vettoriale dello s.v. standard.
    Chiusura lineare di un sottoinsieme in uno s.v.; sistemi di generatori di uno s.v.
    S.v. finitamente generati. Esempio di s.v. non f.g.: i polinomi.
  9. Ma 16/11 (3h)
    Definizione di dipendenza e indipendenza lineare di n-ple e di insiemi di vettori.
    Esempi in Rn, M2(R).
    Un insieme X è linearmente dipendente se e solo se qualche suo elemento è combinazione lineare degli altri.
    Defnizione di base di uno spazio vettoriale finitam. generato.
    Esempi: Rn, Mmxn(R).
    Ogni s.v. finitam. generato ha una base. Tutte le sue basi hanno la stessa cardinalità; dimensione di uno s.v. finitam. generato.
  10. Me 17/11 (2h)
    Componenti di un vettore rispetto a una base.
    Spazio delle righe di una matrice; rango.
    Invarianza di spazio righe e rango per trasformazioni elementari di riga.
    Esercitazioni: estrarre una base da un sist. di generatori; completare un insieme l.i. a una base; calcolare le coordinate di un vettore rispetto a una base assegnata.
  11. Ve 19/11 (2h)
    La scelta di una base B di uno spazio vettoriale V di dimensione n crea una corrispondenza tra V e Rn: ad ogni vettore di v corrisponde la n-pla delle sue coordinate rispetto a B.
    Tale corrispondenza è biunivoca e rispetta le operazioni di somma e prodotto per uno scalare.
    Equazioni parametriche e cartesiane di un sottospazio vettoriale rispetto a una base.
    Intersezione e somma di sottospazi vettoriali.
    Relazione di Grassmann: per U e W sottospazi di V, vale dim(U+W)=dim(U)+dim(W)-dim(U∩W).
  12. Me 24/11 (2h)
    Metodi per trovare basi di sottospazi vettoriali, della loro somma e della loro intersezione.
    Trasformazioni lineari: definizioni ed esempi.
  13. Ve 26/11 (2h)
    Trasformazioni lineari: teorema fondamentale.
    Trasformazioni lineari standard.
    Matrice di una trasformazione lineare tra spazi vettoriali rispetto a basi fissate.
  14. Ma 30/11 (3h)
    Confronto delle matrici di una stessa trasformazione lineare, rispetto a basi differenti.
    Nucleo Ker(T) di una trasformazione lineare T.
    Proprietà di Ker(T): è un sottospazio vett., Ker(T)=(0) se e solo se T è iniettiva.
    Immagine Im(T) di una trasf. lin. T.
    Proprietà: è un sottospazio; è generata dai trasformati di un sist. di generatori del dominio.
    Teorema di Kronecker sul rango di una matrice.
    Per una trasf. lin. T, dim(ImT)=rango di una sua matrice rispetto a due basi qualsiasi.
    Equazione dimensionale: dim(KerT)+dim(ImT)=dim(dominio).
    Applicazione a un sistema lineare omogeneo S0 in n incognite e di matrice A: dim(Sol(S0))=n-rango(A).
  15. Me 1/12 (2h)
    Teorema di Rouché-Capelli
    Discussione di sstemi lineari parametrici
  16. Ve 3/12 (2h)
    Riepilogo, esercizi su trasformazioni lineari e sistemi lineari.
    Equazioni cartesiane e parametriche di un sottospazio vettoriale: come passare dalle une alle altre.
  17. (Sa 4/12: primo parziale)
  18. Ma 7/12 (3h)
    Cambiamento di base.
    Similitudine di matrici.
    Autovalori e autovettori: definizione.
  19. Ve 10/12 (2h)
    Polinomio caratteristico di una matrice.
    Molteplicità algebrica e geometrica di un autovalore.
    Calcolo dell'autospazio relativo a un autovalore dato.
  20. Ma 14/12 (3h)
    Diagonalizzazione di matrici e basi spettrali.
    Spazi vettoriali euclidei: definizioni e proprietà di prodotto scalare. Norma di un vettore; angolo tra due vettori.
    Basi ortonormali. Procedimento di ortogonalizzazione di Gram-Schmidt.
  21. Me 15/12 (2h)
    Complemento ortogonale di un sottoinsieme di uno spazio vettoriale euclideo.
    Spazi euclidei: introduzione e assiomi.
    Sistemi di riferimento cartesiani.
  22. Ve 17/12 (2h)
    Sottospazi euclidei.
    Equazioni parametriche e cartesiane di una retta nel piano e nello spazio euclidei.
    Indipendenza e dipendenza affine di punti in uno spazio euclideo
    Sottospazio euclideo congiungente due sottospazi.
  23. Ma 21/12 (3h)
    Parallelismo di sottospazi euclidei.
    Posizione reciproca di sottospazi euclidei (incidenti, paralleli, sghembi), in particolare di rette e piani nello spazio euclideo in dimensione 3.
    Relazione tra posizione reciproca di due rette (o di retta e piano) in R3 e rango delle matrici completa e incompleta del sistema delle equazioni cartesiane.
    Fascio di piani passanti per una retta nello spazio.
  24. Me 22/12/2010 (2h)
    Perpendicolarità di sottospazi euclidei, nei casi: retta/retta; retta/iperpiano; iperpiano/iperpiano.
    Distanza nello spazio euclideo. Distanza tra due punti, tra un punto e un iperpiano, tra un punto e una retta nello spazio.
    Volume del simplesso h-dimensionale, mediante la matrice di Gram. Caso 3-dimensionale con il determinante.
  25. Ma 11/1/2011 (3h)
    Matrici e operatori simmetrici.
    Congruenza tra matrici simmetriche reali.
    Teorema spettrale per matrici simmetriche.
    Forme bilineari e quadratiche.
  26. Me 12/1/2011 (2h)
    Segnatura di una forma quadratica.
    Forme canoniche, teorema di Sylvester.
    Forme quadratiche definite positive e definite negative. Criterio di Sylvester (dei minori principali).
  27. Ve 14/1/2011 (2h)
    Coniche come sezioni del cono e come luoghi geometrici del piano euclideo.
    Equazione di una conica, matrice (discriminante).
    Classificazione euclidea delle coniche del piano: degeneri e non degeneri; tra le non degeneri: a centro (ellisse, iperbole) e parabola.
    Centro e assi delle coniche: definizioni e metodo per calcolarli, in un sistema di rif. cartesiano rispetto al quale è nota la matrice della conica.
    Forma canonica di una conica (matrice diagonale o antidiagonale).