Kurs:Lineare Algebra/Teil I/53/Klausur mit Lösungen

Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe.

1. Der Durchschnitt von Mengen ${\displaystyle {}L}$ und ${\displaystyle {}M}$.
2. Ein Vektorraum ${\displaystyle {}V}$ über einem Körper ${\displaystyle {}K}$.
3. Elementare Zeilenumformungen an einer ${\displaystyle {}m\times n}$- Matrix ${\displaystyle {}M}$ über einem Körper ${\displaystyle {}K}$.
4. Die Spur zu einer linearen Abbildung ${\displaystyle {}\varphi \colon V\rightarrow V}$ auf einem endlichdimensionalen ${\displaystyle {}K}$- Vektorraum ${\displaystyle {}V}$.
5. Ein Eigenvektor zu einer linearen Abbildung

   ${\displaystyle \varphi \colon V\longrightarrow V}$

   auf einem ${\displaystyle {}K}$- Vektorraum ${\displaystyle {}V}$.

6. Eine Matrix in jordanscher Normalform.

Formuliere die folgenden Sätze.

1. Der Satz über die mathematische Struktur der Lösungsmenge eines homogenen linearen Gleichungssystems.
2. Der Satz über das Signum und Transpositionen.
3. Der Satz über die Interpolation durch Polynome.

Erläutere das Konzept der Wohldefiniertheit anhand eines typischen Beispiels.

Professor Knopfloch ist soeben aufgestanden und noch etwas schläfrig. Er setzt sich seine zwei Kontaktlinsen in seine Augen. Beim Frühstück stellt er fest, dass in seinem linken Auge keine Kontaktlinse ist. Er ist sich sicher, dass keine Kontaktlinse verloren ging, jede Kontaklinse landete in einem seiner Augen. Ist die Abbildung, die die Zuordnung an diesem Morgen der Kontaktlinsen zu den Augen beschreibt, surjektiv, injektiv, bijektiv?

Die einzige Möglichkeit ist, dass beide Kontaklinsen im rechten Auge gelandet sind. Somit ist die Abbildung nicht injektiv (${\displaystyle {}2}$ Elemente haben den gleichen Wert), und auch nicht surjektiv, da das linke Auge nicht getroffen wird. Insbesondere ist die Abbildung nicht bijektiv.

Wie viele Teilquadrate mit positiver Seitenlänge gibt es in einem Quadrat der Seitenlänge ${\displaystyle {}5}$? Die Seiten der Teilquadrate sollen wie im Bild auf dem „Gitter“ liegen, ein einzelner Punkt gelte nicht als Quadrat.

Die möglichen Seitenlängen sind ${\displaystyle {}1,2,3,4,5}$. Ein Unterquadrat ist durch die Lage des Eckes links oben eindeutig bestimmt, man muss bei fixierter Seitenlänge nur berücksichtigen, dass das Teilquadrat ganz im Grundquadrat liegt. Somit gibt es für die Seitenlänge ${\displaystyle {}5}$ eine Möglichkeit, für die Seitenlänge ${\displaystyle {}4}$ vier Möglichkeiten, für die Seitenlänge ${\displaystyle {}3}$ neun Möglichkeiten, für die Seitenlänge ${\displaystyle {}2}$ ${\displaystyle {}16}$ Möglichkeiten und für die Seitenlänge ${\displaystyle {}1}$ ${\displaystyle {}25}$ Möglickeiten, Insgesamt gibt es also

${\displaystyle {}1+4+9+16+25=55\,}$

Unterquadrate.

Es sei ${\displaystyle {}G}$ eine Gruppe. Zeige, dass

${\displaystyle {}{\left(x^{-1}\right)}^{-1}=x\,}$

für alle ${\displaystyle {}x\in G}$ ist.

Es ist

${\displaystyle {}x\circ x^{-1}=1\,.}$

Damit ist ${\displaystyle {}x}$ das Inverse zu ${\displaystyle {}x^{-1}}$. Damit ist

${\displaystyle {}{\left(x^{-1}\right)}^{-1}=x\,.}$

Eine Firma ${\displaystyle {}X}$ besitzt ${\displaystyle {}5}$ Maschinen vom Typ ${\displaystyle {}A}$ und ${\displaystyle {}3}$ Maschinen vom Typ ${\displaystyle {}B}$, eine andere Firma ${\displaystyle {}Y}$ besitzt ${\displaystyle {}2}$ Maschinen vom Typ ${\displaystyle {}A}$ und ${\displaystyle {}4}$ vom Typ ${\displaystyle {}B}$. ${\displaystyle {}A}$ und ${\displaystyle {}B}$ stellen unabhängig voneinander das gleiche Produkt her. Firma X braucht zur Herstellung von ${\displaystyle {}n}$ Produkten ${\displaystyle {}4}$ Tage, Firma ${\displaystyle {}Y}$ braucht für die selbe Anzahl von Produkten ${\displaystyle {}6}$ Tage. Welche Maschine ist produktiver?

Es sei ${\displaystyle {}a}$ die Produktivität der Maschine ${\displaystyle {}A}$ und ${\displaystyle {}b}$ die Produktivität der Maschine ${\displaystyle {}B}$. Es ergibt sich die Gleichheit

${\displaystyle {}4(5a+3b)=6(2a+4b)\,,}$

also

${\displaystyle {}20a+12b=12a+24b\,}$

bzw.

${\displaystyle {}8a=12b\,}$

bzw.

${\displaystyle {}a={\frac {3}{2}}b\,.}$

Die Maschine ${\displaystyle {}A}$ ist also produktiver als ${\displaystyle {}B}$.

Löse die lineare Gleichung

${\displaystyle {}(-4+3{\mathrm {i} })z=-2+5{\mathrm {i} }\,}$

über ${\displaystyle {}{\mathbb {C} }}$ und berechne den Betrag der Lösung.

Das Inverse von ${\displaystyle {}-4+3{\mathrm {i} }}$ ist

${\displaystyle {}{\frac {1}{25}}{\left(-4-3{\mathrm {i} }\right)}=-{\frac {4}{25}}-{\frac {3}{25}}{\mathrm {i} }\,.}$

Daher ist

${\displaystyle {}{\begin{aligned}z&={\left(-{\frac {4}{25}}-{\frac {3}{25}}{\mathrm {i} }\right)}{\left(-2+5{\mathrm {i} }\right)}\\&={\frac {8}{25}}+{\frac {15}{25}}+{\left(-{\frac {20}{25}}+{\frac {6}{25}}\right)}{\mathrm {i} }\\&={\frac {23}{25}}-{\frac {14}{25}}{\mathrm {i} }.\end{aligned}}}$

Dabei ist

${\displaystyle {}\vert {z}\vert ={\frac {\sqrt {23^{2}+14^{2}}}{25}}={\frac {\sqrt {529+196}}{25}}={\frac {\sqrt {725}}{25}}={\frac {\sqrt {29}}{5}}\,.}$

Zeige, dass man in ${\displaystyle {}\mathbb {R} ^{3}}$ den Vektor ${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}198\\-15\\114\end{pmatrix}}}$ als Linearkombination der beiden Vektoren ${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}4\\1\\1\end{pmatrix}}}$ und ${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}-2\\1\\-2\end{pmatrix}}}$ erhalten kann.

Wir brauchen eine Lösung für die Vektorgleichung

${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}198\\-15\\114\end{pmatrix}}=a{\begin{pmatrix}4\\1\\1\end{pmatrix}}+b{\begin{pmatrix}-2\\1\\-2\end{pmatrix}}\,.}$

Die zweite und die dritte Komponente führen auf das lineare GLeichungssystem

${\displaystyle I\,\,a+b=-15,}$

${\displaystyle II\,\,a-2b=114.}$

Die Differenz ${\displaystyle {}I-II}$ führt auf

${\displaystyle {}3b=-129\,.}$

Also ist

${\displaystyle {}b=-43\,}$

und damit

${\displaystyle {}a=-15+43=28\,.}$

In der Tat ist

${\displaystyle {}28{\begin{pmatrix}4\\1\\1\end{pmatrix}}-43{\begin{pmatrix}-2\\1\\-2\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}28\cdot 4-43\cdot (-2)\\-15\\114\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}198\\-15\\114\end{pmatrix}}\,.}$

Es sei ${\displaystyle {}K}$ ein Körper und ${\displaystyle {}n\in \mathbb {N} }$. Zeige, dass die Menge der Diagonalmatrizen ein Untervektorraum im Raum aller ${\displaystyle {}n\times n}$- Matrizen über ${\displaystyle {}K}$ ist und bestimme seine Dimension.

Zu zwei Diagonalmatrizen

${\displaystyle {\begin{pmatrix}a_{1}&0&\cdots &\cdots &0\\0&a_{2}&0&\cdots &0\\\vdots &\ddots &\ddots &\ddots &\vdots \\0&\cdots &0&a_{n-1}&0\\0&\cdots &\cdots &0&a_{n}\end{pmatrix}}\,\,{\text{ und }}\,\,{\begin{pmatrix}b_{1}&0&\cdots &\cdots &0\\0&b_{2}&0&\cdots &0\\\vdots &\ddots &\ddots &\ddots &\vdots \\0&\cdots &0&b_{n-1}&0\\0&\cdots &\cdots &0&b_{n}\end{pmatrix}}}$

und Skalare ${\displaystyle {}s,t\in K}$ ist auch

${\displaystyle {}{\begin{aligned}s{\begin{pmatrix}a_{1}&0&\cdots &\cdots &0\\0&a_{2}&0&\cdots &0\\\vdots &\ddots &\ddots &\ddots &\vdots \\0&\cdots &0&a_{n-1}&0\\0&\cdots &\cdots &0&a_{n}\end{pmatrix}}+t{\begin{pmatrix}b_{1}&0&\cdots &\cdots &0\\0&b_{2}&0&\cdots &0\\\vdots &\ddots &\ddots &\ddots &\vdots \\0&\cdots &0&b_{n-1}&0\\0&\cdots &\cdots &0&b_{n}\end{pmatrix}}&={\begin{pmatrix}sa_{1}+tb_{1}&0&\cdots &\cdots &0\\0&sa_{2}+tb_{2}&0&\cdots &0\\\vdots &\ddots &\ddots &\ddots &\vdots \\0&\cdots &0&sa_{n-1}+tb_{n-1}&0\\0&\cdots &\cdots &0&sa_{n}+tb_{n}\end{pmatrix}}\,\end{aligned}}}$

ebenfalls eine Diagonalmatrix, daher liegt ein Untervektorraum vor. Die Diagonalmatrizen ${\displaystyle {}D_{i}}$, ${\displaystyle {}1\leq i\leq n}$, deren ${\displaystyle {}i}$-ter Diagonaleintrag eine ${\displaystyle {}1}$ ist und die sonst überall Nulleinträge haben, bilden offenbar eine Basis des Raumes der Diagonalmatrizen. Daher ist die Dimension gleich ${\displaystyle {}n}$.

Die Zeitungen ${\displaystyle {}A,B}$ und ${\displaystyle {}C}$ verkaufen Zeitungsabos und konkurrieren dabei um einen lokalen Markt mit ${\displaystyle {}100000}$ potentiellen Lesern. Dabei sind innerhalb eines Jahres folgende Kundenbewegungen zu beobachten.

1. Die Abonnenten von ${\displaystyle {}A}$ bleiben zu ${\displaystyle {}80\%}$ bei ${\displaystyle {}A}$, ${\displaystyle {}10\%}$ wechseln zu ${\displaystyle {}B}$, ${\displaystyle {}5\%}$ wechseln zu ${\displaystyle {}C}$ und ${\displaystyle {}5\%}$ werden Nichtleser.
2. Die Abonnenten von ${\displaystyle {}B}$ bleiben zu ${\displaystyle {}60\%}$ bei ${\displaystyle {}B}$, ${\displaystyle {}10\%}$ wechseln zu ${\displaystyle {}A}$, ${\displaystyle {}20\%}$ wechseln zu ${\displaystyle {}C}$ und ${\displaystyle {}10\%}$ werden Nichtleser.
3. Die Abonnenten von ${\displaystyle {}C}$ bleiben zu ${\displaystyle {}70\%}$ bei ${\displaystyle {}C}$, niemand wechselt zu ${\displaystyle {}A}$, ${\displaystyle {}10\%}$ wechseln zu ${\displaystyle {}B}$ und ${\displaystyle {}20\%}$ werden Nichtleser.
4. Von den Nichtlesern entscheiden sich je ${\displaystyle {}10\%}$ für ein Abonnement von ${\displaystyle {}A,B}$ oder ${\displaystyle {}C}$, die übrigen bleiben Nichtleser.

a) Erstelle die Matrix, die die Kundenbewegungen innerhalb eines Jahres beschreibt.

b) In einem bestimmten Jahr haben alle drei Zeitungen je ${\displaystyle {}20000}$ Abonnenten und es gibt ${\displaystyle {}40000}$ Nichtleser. Wie sieht die Verteilung ein Jahr später aus?

c) Die drei Zeitungen expandieren in eine zweite Stadt, wo es bislang überhaupt keine Zeitungen gibt, aber ebenfalls ${\displaystyle {}100000}$ potentielle Leser. Wie viele Leser haben dort die einzelnen Zeitungen (und wie viele Nichtleser gibt es noch) nach drei Jahren, wenn dort die gleichen Kundenbewegungen zu beobachten sind?

a) Die Matrix, die die Kundenbewegungen (in der Reihenfolge ${\displaystyle {}A,B,C}$ und Nichtleser) beschreibt, ist

${\displaystyle {\begin{pmatrix}0,8&0,1&0&0,1\\0,1&0,6&0,1&0,1\\0,05&0,2&0,7&0,1\\0,05&0,1&0,2&0,7\end{pmatrix}}.}$

b) Die Kundenverteilung nach einem Jahr zur Ausgangsverteilung ${\displaystyle {}(20000,20000,20000,40000)}$ ist

${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}0,8&0,1&0&0,1\\0,1&0,6&0,1&0,1\\0,05&0,2&0,7&0,1\\0,05&0,1&0,2&0,7\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}20000\\20000\\20000\\40000\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}22000\\20000\\23000\\35000\end{pmatrix}}\,.}$

c) Die Ausgangsverteilung ist ${\displaystyle {}(0,0,0,100000)}$, daher ist die Verteilung nach einem Jahr gleich ${\displaystyle {}(10000,10000,10000,70000)}$.

Nach zwei Jahren ist die Kundenverteilung

${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}0,8&0,1&0&0,1\\0,1&0,6&0,1&0,1\\0,05&0,2&0,7&0,1\\0,05&0,1&0,2&0,7\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}10000\\10000\\10000\\70000\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}16000\\15000\\16500\\52500\end{pmatrix}}\,.}$

Nach drei Jahren ist die Kundenverteilung

${\displaystyle {}{\begin{aligned}{\begin{pmatrix}0,8&0,1&0&0,1\\0,1&0,6&0,1&0,1\\0,05&0,2&0,7&0,1\\0,05&0,1&0,2&0,7\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}16000\\15000\\16500\\52500\end{pmatrix}}&={\begin{pmatrix}12800+1500+5250\\1600+9000+1650+5250\\800+3000+11550+5250\\800+1500+3300+36750\end{pmatrix}}\\&={\begin{pmatrix}19550\\17500\\20600\\42350\end{pmatrix}}.\end{aligned}}}$

Beweise das Injektivitätskriterium für eine lineare Abbildung.

Wenn die Abbildung injektiv ist, so kann es neben ${\displaystyle {}0\in V}$ keinen weiteren Vektor ${\displaystyle {}v\in V}$ mit ${\displaystyle {}\varphi (v)=0}$ geben. Also ist ${\displaystyle {}\varphi ^{-1}(0)=\{0\}}$.
Es sei umgekehrt ${\displaystyle {}\operatorname {kern} \varphi =0}$ und seien ${\displaystyle {}v_{1},v_{2}\in V}$ gegeben mit ${\displaystyle {}\varphi (v_{1})=\varphi (v_{2})}$. Dann ist wegen der Linearität

${\displaystyle {}\varphi (v_{1}-v_{2})=\varphi (v_{1})-\varphi (v_{2})=0\,.}$

Daher ist ${\displaystyle {}v_{1}-v_{2}\in \operatorname {kern} \varphi }$ und damit ${\displaystyle {}v_{1}=v_{2}}$.

Drücke die Vektoren ${\displaystyle {}u_{1}^{*},u_{2}^{*}}$ der Dualbasis zur Basis ${\displaystyle {}u_{1}={\begin{pmatrix}1\\3\end{pmatrix}},\,u_{2}={\begin{pmatrix}2\\-5\end{pmatrix}}}$ im ${\displaystyle {}\mathbb {R} ^{2}}$ als Linearkombinationen bezüglich der Standarddualbasis ${\displaystyle {}e_{1}^{*},e_{2}^{*}}$ aus.

Wir invertieren die Matrix ${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}1&2\\3&-5\end{pmatrix}}}$.

${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}1&2\\3&-5\end{pmatrix}}}$	${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}1&0\\0&1\end{pmatrix}}}$
${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}1&2\\0&-11\end{pmatrix}}}$	${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}1&0\\-3&1\end{pmatrix}}}$
${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}1&2\\0&1\end{pmatrix}}}$	${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}1&0\\{\frac {3}{11}}&-{\frac {1}{11}}\end{pmatrix}}}$
${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}1&0\\0&1\end{pmatrix}}}$	${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}{\frac {5}{11}}&{\frac {2}{11}}\\{\frac {3}{11}}&-{\frac {1}{11}}\end{pmatrix}}}$

Daher ist

${\displaystyle {}u_{1}^{*}={\frac {5}{11}}e_{1}^{*}+{\frac {2}{11}}e_{2}^{*}\,}$

und

${\displaystyle {}u_{2}^{*}={\frac {3}{11}}e_{1}^{*}-{\frac {1}{11}}e_{2}^{*}\,.}$

Finde ganze Zahlen ${\displaystyle {}a,b,c,d,e,f}$ derart, dass die Determinante der Matrix

${\displaystyle {\begin{pmatrix}6&10&15\\a&b&c\\d&e&f\end{pmatrix}}}$

gleich ${\displaystyle {}1}$ ist.

Eine solche Matrix ist

${\displaystyle {\begin{pmatrix}6&10&15\\-1&1&0\\0&1&1\end{pmatrix}}.}$

Es stehen zwei Eimer ohne Markierungen zur Verfügung, ferner eine Wasserquelle. Der eine Eimer hat ein Fassungsvermögen von ${\displaystyle {}5}$ und der andere ein Fassungsvermögen von ${\displaystyle {}8}$ Litern. Zeige, dass man allein durch Auffüllungen, Ausleerungen und Umschüttungen erreichen kann, dass in einem Eimer genau ein Liter Wasser enthalten ist.

Die folgende Kette von Inhaltspaaren kann man bei den gegebenen Möglichkeiten offensichtlich erreichen.

${\displaystyle (0,0),\,(5,0),\,(0,5),\,(5,5),\,(2,8),\,(2,0),\,(0,2),\,(5,2),\,(0,7),\,(5,7),\,(4,8),\,(4,0),\,(0,4),\,(5,4),\,(1,8),\,(1,0).}$

Zeige, dass im Polynomring ${\displaystyle {}K[X]}$ über einem Körper ${\displaystyle {}K}$ jedes Ideal ein Hauptideal ist.

Es sei ${\displaystyle {}I}$ ein von ${\displaystyle {}0}$ verschiedenes Ideal in ${\displaystyle {}K[X]}$. Betrachte die nichtleere Menge

${\displaystyle {\left\{\operatorname {grad} \,(P)\mid P\in I,\,P\neq 0\right\}}.}$

Diese Menge hat ein Minimum ${\displaystyle {}m\in \mathbb {N} }$, das von einem Element ${\displaystyle {}F\in I}$, ${\displaystyle {}F\neq 0}$, herrührt, sagen wir ${\displaystyle {}m=\operatorname {grad} \,(F)}$. Wir behaupten, dass ${\displaystyle {}I=(F)}$ ist. Die Inklusion ${\displaystyle {}\supseteq }$ ist klar. Zum Beweis von ${\displaystyle {}\subseteq }$ sei ${\displaystyle {}P\in I}$ gegeben. Aufgrund von Satz 19.4 (Lineare Algebra (Osnabrück 2024-2025)) gilt

${\displaystyle P=FQ+R{\text{ mit }}\operatorname {grad} \,(R)<\operatorname {grad} \,(F){\text{ oder }}R=0.}$

Wegen ${\displaystyle {}R\in I}$ und der Minimalität von ${\displaystyle {}\operatorname {grad} \,(F)}$ kann der erste Fall nicht eintreten. Also ist ${\displaystyle {}R=0}$ und ${\displaystyle {}P}$ ist ein Vielfaches von ${\displaystyle {}F}$.

Bestimme die Eigenwerte der reellen Matrix

${\displaystyle {\begin{pmatrix}1&2\\3&4\end{pmatrix}}.}$

Das charakteristische Polynom ist

${\displaystyle {}{\begin{aligned}\det \left({\begin{pmatrix}X&0\\0&X\end{pmatrix}}-{\begin{pmatrix}1&2\\3&4\end{pmatrix}}\right)&=\det {\begin{pmatrix}X-1&-2\\-3&X-4\end{pmatrix}}\\&=(X-1)(X-4)-6\\&=X^{2}-5X-2.\end{aligned}}}$

Die Nullstellen davon sind

${\displaystyle {}x_{12}={\frac {\pm {\sqrt {25+8}}+5}{2}}={\frac {\pm {\sqrt {33}}+5}{2}}\,,}$

das sind zugleich die Eigenwerte.

a) Man gebe ein Beispiel für eine reelle ${\displaystyle {}2\times 2}$- Matrix, die diagonalisierbar, aber nicht nebendiagonalisierbar ist.

b) Man gebe ein Beispiel für eine reelle ${\displaystyle {}2\times 2}$- Matrix (nicht die Nullmatrix), die sowohl diagonalisierbar als auch nebendiagonalisierbar ist.

c) Man gebe ein Beispiel für eine reelle ${\displaystyle {}2\times 2}$- Matrix, die nicht diagonalisierbar, aber nebendiagonalisierbar ist.

d) Man gebe ein Beispiel für eine reelle ${\displaystyle {}2\times 2}$- Matrix, die weder diagonalisierbar noch nebendiagonalisierbar ist.

a) Die Identität wird bezüglich jeder Basis durch die Einheitsmatrix beschrieben, insbesondere nie durch eine Nebendiagonalmatrix.

b) Wir betrachten die Matrix

${\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}},}$

die in Nebendiagonalform ist. Es ist ${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}}}$ ein Eigenvektor zum Eigenwert ${\displaystyle {}1}$ und ${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}}}$ ein Eigenvektor zum Eigenwert ${\displaystyle {}-1}$, die Matrix ist also diagonalisierbar.

c) Wir betrachten die Matrix

${\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1\\-1&0\end{pmatrix}},}$

die in Nebendiagonalform ist. Das charakteristische Polynom ist ${\displaystyle {}X^{2}+1}$, das hat reell keine Nullstellen und dami ist die Matrix nicht diagonalisierbar.

d) Wir betrachten eine Drehung um ${\displaystyle {}30}$ Grad, diese ist nicht diagonalisierbar. Nehmen wir an, sie wäre nebendiagonalisierbar, und eine beschreibende Matrix wäre

${\displaystyle {\begin{pmatrix}0&a\\b&0\end{pmatrix}}.}$

Wegen

${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}0&a\\b&0\end{pmatrix}}^{2}={\begin{pmatrix}0&a\\b&0\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}0&a\\b&0\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}ab&0\\0&ab\end{pmatrix}}\,}$

ist die Hintereinanderausführung der Matrix mit sich selbst diagonalisierbar. Das ist aber die Drehung um den doppelten Winkel, also um ${\displaystyle {}60}$ Grad, diese ist aber auch nicht diagonalisierbar.

Bestimme die Ordnung der Matrix

${\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1\\3&0\end{pmatrix}}}$

über dem Körper mit ${\displaystyle {}5}$ Elementen.

Es ist

${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}0&1\\3&0\end{pmatrix}}^{2}={\begin{pmatrix}0&1\\3&0\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}0&1\\3&0\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}3&0\\0&3\end{pmatrix}}\,,}$

${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}0&1\\3&0\end{pmatrix}}^{3}={\begin{pmatrix}3&0\\0&3\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}0&1\\3&0\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}0&3\\4&0\end{pmatrix}}\,}$

und

${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}0&1\\3&0\end{pmatrix}}^{4}={\begin{pmatrix}3&0\\0&3\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}3&0\\0&3\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}-1&0\\0&-1\end{pmatrix}}\,}$

und

${\displaystyle {}{\begin{pmatrix}0&1\\3&0\end{pmatrix}}^{8}={\begin{pmatrix}-1&0\\0&-1\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}-1&0\\0&-1\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}1&0\\0&1\end{pmatrix}}\,,}$

also ist die Ordnung gleich ${\displaystyle {}8}$.

Es sei ${\displaystyle {}E}$ ein affiner Raum über einem ${\displaystyle {}K}$- Vektorraum ${\displaystyle {}V}$ und es sei

${\displaystyle P_{1},\ldots ,P_{n}}$

eine endliche Familie von Punkten aus ${\displaystyle {}E}$. Zeige, dass die folgenden Aussagen äquivalent sind.

1. Die Punkte ${\displaystyle {}P_{1},\ldots ,P_{n}}$ sind affin unabhängig.
2. Für jedes ${\displaystyle {}i\in {\{1,\ldots ,n\}}}$ ist die Vektorfamilie

   ${\displaystyle {\overrightarrow {P_{i}P_{1}}},\ldots ,{\overrightarrow {P_{i}P_{i-1}}},\,{\overrightarrow {P_{i}P_{i+1}}},\ldots ,{\overrightarrow {P_{i}P_{n}}}}$

   linear unabhängig.

3. Es gibt ein ${\displaystyle {}i\in {\{1,\ldots ,n\}}}$ derart, dass die Vektorfamilie

   ${\displaystyle {\overrightarrow {P_{i}P_{1}}},\ldots ,{\overrightarrow {P_{i}P_{i-1}}},\,{\overrightarrow {P_{i}P_{i+1}}},\ldots ,{\overrightarrow {P_{i}P_{n}}}}$

   linear unabhängig ist.

4. Die Punkte ${\displaystyle {}P_{1},\ldots ,P_{n}}$ bilden in dem von ihnen erzeugten affinen Unterraum eine affine Basis.

Von (1) nach (2). Es sei ${\displaystyle {}i_{0}}$ fixiert. Nehmen wir an, dass die Vektoren ${\displaystyle {}{\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{i}}}}$, ${\displaystyle {}i\neq i_{0}}$ linear abhängig sind. Dann gibt es ein

${\displaystyle {}j\neq i_{0}\,}$

derart, dass sich ${\displaystyle {}{\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{j}}}}$ als Linearkombination der anderen Vektoren darstellen lässt. Es gilt also

${\displaystyle {}{\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{j}}}=\sum _{i\neq i_{0},j}c_{i}{\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{i}}}\,.}$

Dann ist

${\displaystyle {}{\begin{aligned}P_{j}&=P_{i_{0}}+{\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{j}}}\\&=P_{i_{0}}+\sum _{i\neq i_{0},j}c_{i}{\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{i}}}\\&=P_{i_{0}}+{\left(1-\sum _{i\neq i_{0},j}c_{i}\right)}{\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{i_{0}}}}+\sum _{i\neq i_{0},j}c_{i}{\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{i}}}\\&=\sum _{i\neq j}c_{i}P_{i}\end{aligned}}}$

mit

${\displaystyle {}c_{i_{0}}=1-\sum _{i\neq i_{0},j}c_{i}\,.}$

Somit liegen zwei verschiedene baryzentrische Kombinationen des gleichen Punktes vor im Widerspruch zur affinen Unabhängigkeit.

Von (2) nach (3) ist eine Abschwächung (wenn die Punktmenge leer ist, so sind alle vier Bedingungen wahr).

Von (3) nach (4). Die Familie

${\displaystyle {\overrightarrow {P_{i}P_{1}}},\ldots ,{\overrightarrow {P_{i}P_{i-1}}},\,{\overrightarrow {P_{i}P_{i+1}}},\ldots ,{\overrightarrow {P_{i}P_{n}}}}$

ist linear unabhängig, daher eine Basis des davon erzeugten Untervektorraums. Daher ist ${\displaystyle {}P_{1},\ldots ,P_{n}}$ nach Definition eine affine Basis des von (Ihnen erzeugten Unterraums.

Von (4) nach (1). Seien

${\displaystyle {}\sum _{i=1}^{n}a_{i}P_{i}=\sum _{i=1}^{n}b_{i}P_{i}\,}$

zwei baryzentrische Kombinationen, also

${\displaystyle {}P_{i_{0}}+\sum _{i\neq i_{0}}a_{i}{\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{i}}}=P_{i_{0}}+\sum _{i\neq i_{0}}b_{i}{\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{i}}}\,}$

und damit

${\displaystyle {}\sum _{i\neq i_{0}}(a_{i}-b_{i}){\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{i}}}=0\,.}$

Weil ${\displaystyle {}P_{1},\ldots ,P_{n}}$ eine affine Basis des von Ihnen erzeugten Raumes bilden, ist die Familie ${\displaystyle {}{\overrightarrow {P_{i_{0}}P_{i}}},i\neq i_{0}}$, linear unabhängig in ${\displaystyle {}V}$ und daher gilt ${\displaystyle {}a_{i}=b_{i}}$.