Al ap 04

´
Agueda Mata y Miguel Reyes, Dpto. de Matem´tica Aplicada, FI-UPM
a 1

4 Aplicaciones lineales
4.1 Aplicaciń lineal
o
Sean V y W dos espacios vectoriales sobre el mismo cuerpo K (en general, R o C). Una aplicaciń
o
f : V −→ W se llama aplicaciń lineal u homomorfismo si
o

• f (u + v) = f (u) + f (v), ∀u, v ∈ V .

• f (αu) = αf (u), ∀u ∈ V , ∀α ∈ K.

Estas dos condiciones son equivalentes a la unica condiciń:
´ o

f (αu + βv) = αf (u) + βf (v) , ∀u, v ∈ V , ∀α, β ∈ K

4.2 Ejemplos
1. Las siguientes aplicaciones, f : R2 −→ R2 , son aplicaciones lineales:

(a) Homotecia: f (u) = λu, con λ ∈ R.
(b) Proyecciń: f (x, y) = (x, 0).
o
(c) Simetr´ f (x, y) = (x, −y)
ıa:

2. Si A ∈ Mm×n (R), la aplicaciń f : Rn −→ Rm definida por f (u) = Au es una aplicaciń
o o
lineal (asociada a la matriz A). Obviamente, para que tenga sentido el producto Au, se
entiende que el vector u se escribe en columna, como se har´ siempre que est´ implicado
a e
en operaciones matriciales.
 
1 −1
3. La aplicaciń lineal asociada a la matriz A =  1
o 0  es f : R2 −→ R3 definida por:
−1 2
    
1 −1 x−y  x =x−y
x
f (x, y) =  1 0 =  x  =⇒ y =x
y 
−1 2 −x + 2y z = −x + 2y

4.3 Propiedades
Si f : V −→ W es una aplicaciń lineal, se cumple:
o

1. f (0) = 0.

2. f (−u) = −f (u).

3. S subespacio vectorial de V =⇒ f (S) es subespacio vectorial de W .

4. T subespacio vectorial de W =⇒ f −1 (T ) es subespacio vectorial de V .

4.4 N´ cleo e imagen de una aplicaciń lineal
u o
Si f : V −→ W es una aplicaciń lineal, se llama imagen al subespacio vectorial Im f = f (V ),
o
y n´ cleo al subespacio vectorial Ker f = f −1 ({0}).
u

´
a 2

4.5 Definiciones
Una aplicaciń lineal (homomorfismo) se llama monomorfismo si es inyectiva, epimorfismo
o
si es sobreyectiva, e isomorfismo si es biyectiva. Cuando los espacios inicial y final coinci-
den, la aplicaciń lineal y el isomorfismo se suelen llamar endomorfismo y automorfismo,
o
respectivamente.

4.6 Condiciń necesaria y suficiente de monomorfismo
o
Sea f : V −→ W es una aplicaciń lineal. Entonces
o

f es monomorfismo ⇐⇒ Ker f = {0}

Demostraciń:o
(⇒) Si f es inyectiva, entonces:

f (u) = 0 =⇒ f (u) = f (0) =⇒ u = 0

luego Ker f = {0}.
(⇐) Inversamente, si Ker f = {0}, entonces

f (u) = f (v) =⇒ f (u − v) = 0 =⇒ u − v = 0 =⇒ u = v

luego f es inyectiva.

4.7 Dimensiń del subespacio imagen
o
Sea f : V −→ W es una aplicaciń lineal. Si B = {v1 , v2 , . . . , vn } es una base de V , entonces
o

Im f = L ({f (v1 ), f (v2 ), . . . , f (vn )}) y, en consecuencia dim Im f ≤ dim V

Demostraciń: Si w ∈ Im f , existe v = (x1 , x2 , . . . , xn )B ∈ V tal que
o
n n
w = f (v) = f xi vi = xi f (vi )
i=1 i=1

luego w ∈ L ({f (v1 ), f (v2 ), . . . , f (vn )}). Inversamente, si w ∈ L ({f (v1 ), f (v2 ), . . . , f (vn )}),
entonces
n n n
w= αi f (vi ) = f αi vi y v= αi vi ∈ V
i=1 i=1 i=1

luego w ∈ Im f .

4.8 Determinaciń de una aplicaciń lineal
o o
Si B = {v1 , v2 , . . . , vn } es una base de V y {w1 , w2 , . . . , wn } son n vectores cualesquiera de
W , entonces existe una unica aplicaciń lineal f : V −→ W tal que
´ o

f (vi ) = wi , para 1 ≤ i ≤ n

´
a 3

n
Demostraciń: Para cada v =
o i=1 xi vi ∈ V se define
n
f (v) = xi wi
i=1

Es fćil ver que f es aplicaciń lineal y que f (vi ) = wi , para 1 ≤ i ≤ n. Adem´s es unica, pues
a o a ´
si g : V −→ W verifica la misma condiciń, entonces
o
n n n
g(v) = g xi vi = xi g(vi ) = xi wi = f (v)
i=1 i=1 i=1

4.9 Observaciones
Si f : Rn −→ Rm viene definida por f (u) = Au, A ∈ Mm×n (R), entonces

• Ker f son las soluciones del sistema homogńeo Au = 0.
e

• Si B = {e1 , e2 , . . . , en } es la base canńica de Rn , entonces
o

Im f = L ({f (e1 ), f (e2 ), . . . , f (en )}) = L ({c1 , c2 , . . . , cn })

donde ci es la columna i-´sima de la matriz A.
e

4.10 Ejemplo
 
1 0 1
Si f : R3 −→ R3 es la aplicaciń lineal asociada a la matriz A = 0 1 0, entonces
o
1 1 1

Im f = L ({(1, 0, 1), (0, 1, 1), (1, 0, 1)}) = L ({(1, 0, 1), (0, 1, 1)})
Ker f = {u : Au = 0} = L ({(1, 0, −1)})

ya que     
1 0 1 1 0 1  x=λ
0 1 0 −→ 0 1 0 =⇒ y=0 , λ∈R

1 1 1 0 0 0 z = −λ

4.11 Matriz de una aplicaciń lineal
o
Como se ha visto, una ´plicaciń lineal f : V −→ W queda un´
a o ıvocamente determinada por las
im´genes de los elementos de una base BV = {v1 , v2 , . . . , vn } de V . Si BW = {w1 , w2 , . . . , wm }
a
es una base de W , y
m
f (vj ) = aij wi , 1≤j≤n
i=1

´
a 4

entonces la imagen de cualquier u = (x1 , x2 , . . . , xn )BV ∈ V , expresada en la base BW de W , es
   
n n n m m n
f (u) = f  xj vj  = xj f (vj ) = xj aij wi =  aij xj  wi
j=1 j=1 j=1 i=1 i=1 j=1
 n    
j=1 a1j xj a11 a12 ··· a1n x1
 n   a21 a2n   x2 
 j=1 a2j xj   a22 ···  
= . = . . .   .  = Au
 .
.   .. .
. .  . 
. .
n
j=1 amj xj am1 am2 · · · amn xn

donde las columnas de la matriz A ∈ Mm×n (R), llamada matriz de la aplicaciń respecto
o
de las bases BV y BW , son las coordenadas en la base BW de las im´genes de los vectores de la
a
base BV . Se suele indicar A = M (f, BV , BW ).
Fijadas las bases BV y BW , a cada aplicaciń lineal le corresponde una matriz y viceversa.
o
En el caso particular de que V = W y que la base B en ambos es la misma, se indica simplemente
A = M (f, B).

4.12 Ejemplo
La expresiń matricial de la aplicaciń lineal f : R4 −→ R3 definida, respecto de las bases
o o
canńicas, por
o
f (x1 , x2 , x3 , x4 ) = (x1 + x4 , x1 + x2 + x3 , x1 + x2 + x3 )
es  
  x
1 0 0 1  1
x
f (x1 , x2 , x3 , x4 ) = 1 1 1 0  2 
x3 
1 1 1 0
x4
Para hallar el nćleo, se resuelve el sistema:
u

 x1
 =α

x1 + x4 = 0 x2 =β
f (u) = Au = 0 =⇒ =⇒ , α, β ∈ R
x1 + x2 + x3 = 0  x3
 = −α − β

x4 = −α
de donde Ker f = {(1, 0, −1, −1), (0, 1, −1, 0)}. La imagen es

Im f = {(1, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (1, 0, 0)} = {(1, 0, 0), (0, 1, 1)}

4.13 Dimensiones de la imagen y el n´ cleo
u
Si f : V −→ W es una aplicaciń lineal, entonces
o

dim(Ker f ) + dim(Im f ) = dim V

Demostraciń: Sean dim V = n, dim(Ker f ) = r ≤ n, y
o

B1 = {v1 , . . . , vr } una base del Ker f
B = {v1 , . . . , vr , vr+1 , . . . , vn } una base de V

Entonces B2 = {f (vr+1 ), . . . , f (vn )} es una base de Im f , ya que

´
a 5

• B2 es un sistema de generadores:
n
w ∈ Im f =⇒ w = f (v) con v = xi vi ∈ V
i=1
n n n
=⇒ w = f (v) = f xi vi = xi f (vi ) = xi f (vi )
i=1 i=1 i=r+1

• B2 es linealmente independiente:
n n n n r
αi f (vi ) = f αi vi = 0 =⇒ αi vi ∈ Ker f =⇒ αi vi = (−αi )vi
i=r+1 i=r+1 i=r+1 i=r+1 i=1
n
=⇒ αi vi = 0 =⇒ αi = 0 , 1 ≤ i ≤ n =⇒ αi = 0 , r + 1 ≤ i ≤ n
i=1

Por lo tanto dim(Ker f ) + dim(Im f ) = dim V .

4.14 Rango de una aplicaciń lineal
o
Si A es la matriz asociada a una aplicaciń lineal f : V −→ W , respecto de las bases BV y BW ,
o
entonces, puesto que el nćleo es el espacio de soluciones del sistema Au = 0, se ha de cumplir
u
que
dim(Ker f ) = dim V − rg A =⇒ dim(Im f ) = rg A
Luego el rango de cualquier matriz asociada a f (respecto de bases cualesquiera), que se llama
rango de la aplicaciń lineal, ha de ser constante e igual a la dimensiń de la imagen.
o o

4.15 Proposiciń
o
Si f : V −→ W es una aplicaciń lineal con dim V = dim W = n < ∞, entonces
o

f es isomorfismo ⇐⇒ f es monomorfismo ⇐⇒ f es epimorfismo

Demostraciń:
o

f es epimorfismo ⇐⇒ dim(Im f ) = dim W = n ⇐⇒ dim(Ker f ) = 0 ⇐⇒ f es monomorfismo

4.16 Composiciń de aplicaciones lineales
o
Si f : U −→ V y g : V −→ W son aplicaciones lineales, entonces g ◦ f : U −→ W es aplicaciń
o
lineal, y
M (g ◦ f, BU , BW ) = M (g, BV , BW ) · M (f, BU , BV )
Demostraciń: Sean A = M (g ◦ f, BU , BW ), B = M (g, BV , BW ) y C = M (f, BU , BV ).
o
Entonces

(g ◦ f ) (uBU ) = g (f (uBU )) = g (Cu)BV = (BCu)BW =⇒ A = BC

´
a 6

4.17 Ejemplo
Si f : R2 −→ R3 y g : R3 −→ R2 vienen definidas por
   
1 −1 x
x 1 0 1  
f (x, y) =  0 −1 g(x, y, z) = y
y 0 1 0
−1 1 z

respecto de las bases canńicas, entonces g ◦ f : R2 −→ R2 y f ◦ g : R3 −→ R3 vienen definidas
o
por
 
1 −1
1 0 1  x 0 0 x 0
g ◦ f (x, y) = 0 −1 = =
0 1 0 y 0 −1 y −y
−1 1
        
1 −1 x 1 −1 1 x x−y+z
1 0 1   
f ◦ g(x, y, z) =  0 −1 y = 0 −1 0  y  =  −y 
0 1 0
−1 1 z −1 1 −1 z −x + y − z

respecto de las bases canńicas.
o

4.18 Matriz de un cambio de base
Sea V un espacio vectorial de dimensiń n y sean
o

B = {v1 , . . . , vn } y B = v1 , . . . , vn

dos bases de V . La aplicaciń que hace corresponder a cada vector u ∈ V en la base B el mismo
o
vector expresado en la base B es la apl8icaciń identidad:
o

Id : V B −→ V B
uB −→ uB = AuB

donde A ∈ Mn×n (R) es la matriz cuya columna i-´sima es la imagen de vi , es decir las coorde-
e
nadas de vi en la base B .
Puesto que esta aplicaciń es un isomorfismo, rg A = n y la matriz A es regular. Su inversa A−1
o
es la que pasa de las coordenadas respecto de B a las coordenadas respecto de B. Resumiendo:

A = M (Id, B, B ) = ((v1 )B , . . . , (vn )B ) y AuB = uB
A−1 = M (Id, B , B) = (v1 )B , . . . , (vn )B y A−1 uB = uB

4.19 Ejemplo
Si en R3 se considera la base canńica Bc = {e1 , e2 , e3 } y la base
o

B = {v1 = (1, 0, −1), v2 = (0, 1, 2), v3 = (1, 1, 0)}

entonces 
1 0 1
A = M (Id, B, Bc ) =  0 1 1 y uBc = AuB
−1 2 0

´
a 7

De esta manera, si u = (3, 2, −1)B , entonces
    
1 0 1 3 2
uBc =  0 1 1  2  = 1
−1 2 0 −1 1
es decir u = (2, 1, 1)Bc = (2, 1, 1). Adem´s:
a
 
2 −2 1
A−1 = M (Id, Bc , B) =  1 −1 1  y uB = A−1 uBc
−1 2 −1
de donde e1 = (2, 1, −1)B , e2 = (1, −1, 1)B y e3 = (−1, 2, −1)B .

4.20 Cambios de base en una aplicaciń lineal
o
Sea f : V −→ W una aplicaciń lineal cuya matriz, respecto de las bases BV en V y BW en
o
W , es A. ¿Cu´l es la matriz de f respecto de nuevas bases BV en V y BW en W ?
a
Sean P = M (IdV , BV , BV ) y Q = M (IdW , BW , BW ) las matrices del cambio de base en V y
W , respectivamente. Observando el diagrama
A
V BV − − → W BW
−−

  −1
P Q

C
V BV − − → W BW
−−
se deduce que
C = M f, BV , BW = Q−1 AP

4.21 Ejemplo
Sea f : R3 −→ R3 la aplicaciń lineal
o que respecto de la base canńica Bc tiene asociada la
o
matriz
    
1 0 2 1 0 2 x
A = M (f, Bc , Bc ) = M (f, Bc ) = 1 −1 3 , es decir f (x, y, z) = 1 −1 3 y 
1 1 1 1 1 1 z
1. ¿Cu´l es la matriz de f respecto de la base
a
B = {v1 = (1, 0, −1), v2 = (0, 1, 2), v3 = (1, 1, 0)} ?
Se construye el diagrama
A
(R3 )Bc − − → (R3 )Bc
−−  
 1 0 1
  −1 donde P = M (Id, B, Bc ) =  0 1 1
P P

C
−1 2 0
(R3 )B − − → (R3 )B
−−
y entonces  
2 1 4
C = M (f, B, B) = M (f, B) = P −1 AP =  1 2 3 
−3 3 −3

´
a 8

es decir, que si u = (x, y, z)B entonces su imagen, tambiń expresada en la base B, es
e
  
2 1 4 x
f (x, y, z) = 1 2 3  y 
−3 3 −3 z

2. ¿Cu´l es la matriz de f respecto de la base B en el espacio inicial y la base canńica en el
a o
espacio final? Siendo I la matriz identidad, el nuevo diagrama, y la matriz buscada, son
A
(R3 )Bc − − → (R3 )Bc
−−  
 −1 4 1
  de donde D = M (f, B, Bc ) = IAP = AP = −2 5 0
P I

D
0 3 2
(R3 )B − − → (R3 )Bc
−−

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