रेखीय मानचित्र: Difference between revisions

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{{Short description|Mathematical function, in linear algebra}}
[[गणित]] में, और अधिक विशेष रूप से [[रैखिक बीजगणित]] में, एक रेखीय मानचित्र(जिसे एक रेखीय मानचित्रण, रैखिक रूपांतरण, सदिश समष्टि समरूपता या कुछ संदर्भों में रैखिक फलन भी कहा जाता है) दो [[सदिश स्थानों|सदिश समष्टिों]] के बीच एक [[नक्शा|मानचित्रण]] <math>V \to W</math> है जो [[सदिश जोड़]] और [[अदिश गुणज]] के संचालन को संरक्षित करता है। [[रिंग]](गणित) पर [[इकाई]](गणित) के अधिक सामान्य मामले के लिए समान नाम और समान परिभाषा का भी उपयोग किया जाता है, उदहारण के लिए [[इकाई समरूपता]] देखें।
{{Redirect|रैखिक परिवर्तन|आंशिक रैखिक परिवर्तन|मोबियस परिवर्तन}}
{{Distinguish|रैखिक प्रकार्य}}
{{More footnotes|date=दिसंबर 2021}}
[[गणित]] में, और अधिक विशेष रूप से [[रैखिक बीजगणित]] में, एक रेखीय मानचित्र (जिसे एक रेखीय मानचित्रण, रैखिक रूपांतरण, सदिश स्थान समरूपता या कुछ संदर्भों में रैखिक फलन भी कहा जाता है) दो [[सदिश स्थानों]] के बीच एक [[नक्शा|मानचित्रण]] <math>V \to W</math> है जो [[सदिश जोड़]] और [[अदिश गुणज]] के संचालन को संरक्षित करता है। [[रिंग]] (गणित) पर [[इकाई]] (गणित) के अधिक सामान्य मामले के लिए समान नाम और समान परिभाषा का भी उपयोग किया जाता है, उदहारण के लिए [[इकाई समरूपता]] देखें।


यदि एक रेखीय मानचित्र एक [[आक्षेप]] है तो इसे {{visible anchor|रेखीय समरूपता}} कहा जाता है। ऐसे मामले में जहां <math>V = W</math>, एक रेखीय मानचित्र को (रैखिक) [[अंतःरूपांतरण]] कहा जाता है। कभी-कभी 'रैखिक प्रचालक' शब्द इस मामले को संदर्भित करता है,<ref>"Linear transformations of {{mvar|V}} into {{mvar|V}} are often called ''linear operators'' on {{mvar|V}}." {{harvnb|Rudin|1976|page=207}}</ref> लेकिन रैखिक प्रचालक शब्द के विभिन्न सम्मेलनों के लिए अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, इसका उपयोग इस बात पर जोर देने के लिए किया जा सकता है कि <math>V</math> तथा <math>W</math> [[वास्तविक]] संख्या सदिश समष्टि हैं (जरूरी नहीं कि <math>V = W</math> के साथ) ),{{citation needed|date=November 2020}} या इसका उपयोग इस बात पर जोर देने के लिए किया जा सकता है कि <math>V</math> एक [[कार्य स्थान|फलन समष्टि]] है, जो [[कार्यात्मक विश्लेषण]] में एक सामान्य सम्मेलन है।<ref>Let {{mvar|V}} and {{mvar|W}} be two real vector spaces. A mapping a from {{mvar|V}} into {{mvar|W}} Is called a 'linear mapping' or 'linear transformation' or 'linear operator' [...] from {{mvar|V}} into {{mvar|W}}, if <br /> <math display="inline">a(\mathbf u + \mathbf v) = a \mathbf u + a \mathbf v</math> for all <math display="inline">\mathbf u,\mathbf v \in V</math>, <br /> <math display="inline"> a(\lambda \mathbf u) = \lambda a \mathbf u </math> for all <math>\mathbf u \in V</math> and all real {{mvar|λ}}. {{harvnb|Bronshtein|Semendyayev|2004|page=316}}</ref> कभी-कभी [[रेखीय फलन]] शब्द का वही अर्थ होता है जो रेखीय मानचित्र का होता है, जबकि गणितीय [[विश्लेषण]] में ऐसा नहीं होता।
यदि एक रेखीय मानचित्र एक [[आक्षेप]] है तो इसे {{visible anchor|रेखीय समरूपता}} कहा जाता है। ऐसे मामले में जहां <math>V = W</math>, एक रेखीय मानचित्र को(रैखिक) [[अंतःरूपांतरण]] कहा जाता है। कभी-कभी 'रैखिक प्रचालक' शब्द इस मामले को संदर्भित करता है,<ref>"Linear transformations of {{mvar|V}} into {{mvar|V}} are often called ''linear operators'' on {{mvar|V}}." {{harvnb|Rudin|1976|page=207}}</ref> लेकिन रैखिक प्रचालक शब्द के विभिन्न सम्मेलनों के लिए अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, इसका उपयोग इस बात पर जोर देने के लिए किया जा सकता है कि <math>V</math> तथा <math>W</math> [[वास्तविक]] संख्या सदिश समष्टियाँ  हैं (जरूरी नहीं कि <math>V = W</math> के साथ हो),{{citation needed|date=November 2020}} या इसका उपयोग इस बात पर जोर देने के लिए किया जा सकता है कि <math>V</math> एक [[कार्य स्थान|फलन समष्टि]] है, जो [[कार्यात्मक विश्लेषण]] में एक सामान्य सम्मेलन है।<ref>Let {{mvar|V}} and {{mvar|W}} be two real vector spaces. A mapping a from {{mvar|V}} into {{mvar|W}} Is called a 'linear mapping' or 'linear transformation' or 'linear operator' [...] from {{mvar|V}} into {{mvar|W}}, if <br /> <math display="inline">a(\mathbf u + \mathbf v) = a \mathbf u + a \mathbf v</math> for all <math display="inline">\mathbf u,\mathbf v \in V</math>, <br /> <math display="inline"> a(\lambda \mathbf u) = \lambda a \mathbf u </math> for all <math>\mathbf u \in V</math> and all real {{mvar|λ}}. {{harvnb|Bronshtein|Semendyayev|2004|page=316}}</ref> कभी-कभी [[रेखीय फलन]] शब्द का वही अर्थ होता है जो रेखीय मानचित्र का होता है, जबकि [[विश्लेषण]] में ऐसा नहीं होता है।


V से W तक का एक रेखीय मानचित्र हमेशा V की उत्पत्ति को W की उत्पत्ति के लिए मानचित्रित करता है। इसके अलावा, यह V में [[रैखिक उपसमष्‍टि]] को तथा W में रैखिक उपसमष्‍टि दोनों को मानचित्रित करता है (संभवतः एक निम्न [[आयाम]] (सदिश समष्‍टि) का),<ref>{{harvnb|Rudin|1991|page=14}}<br />Here are some properties of linear mappings <math display="inline">\Lambda: X \to Y</math> whose proofs are so easy that we omit them; it is assumed that <math display="inline">A \subset X</math> and <math display="inline">B \subset Y</math>:
V से W तक का एक रेखीय मानचित्र हमेशा V की उत्पत्ति को W की उत्पत्ति के लिए मानचित्रित करता है। इसके अलावा, यह V में [[रैखिक उपसमष्‍टि]] को W में रैखिक उपसमष्‍टि पर मानचित्रित करता है (संभवतः एक निम्न [[आयाम]](सदिश समष्‍टि) का),<ref>{{harvnb|Rudin|1991|page=14}}<br />Here are some properties of linear mappings <math display="inline">\Lambda: X \to Y</math> whose proofs are so easy that we omit them; it is assumed that <math display="inline">A \subset X</math> and <math display="inline">B \subset Y</math>:
{{ordered list|<math display="inline">\Lambda 0 = 0.</math>|If {{mvar|A}} is a subspace (or a [[convex set]], or a [[balanced set]]) the same is true of <math display="inline">\Lambda(A)</math>|If {{mvar|B}} is a subspace (or a convex set, or a balanced set) the same is true of <math display="inline">\Lambda^{-1}(B)</math>|In particular, the set: <math display="block">\Lambda^{-1}(\{0\}) = \{\mathbf x \in X: \Lambda \mathbf x = 0\} = {N}(\Lambda)</math> is a subspace of {{mvar|X}}, called the ''null space'' of <math display="inline">\Lambda</math>.|list-style-type=lower-alpha}}</ref> उदाहरण के लिए, यह V में [[उत्पत्ति]] (ज्यामिति) के माध्यम से एक [[तल]] (ज्यामिति) को मानचित्रित करता है या तो W डब्ल्यू में उत्पत्ति के माध्यम से एक तल मानचित्रित करता है, डब्ल्यू में उत्पत्ति के माध्यम से एक [[रेखा]], या सिर्फ डब्ल्यू में उत्पत्ति के माध्यम से एक तल को मानचित्रित करता है। रेखीय मानचित्रो को अक्सर [[आव्यूह]] के रूप में दर्शाया जा सकता है, और जिसमे सरल उदाहरणों में [[परिक्रमण और रेखीय रूपांतरण]] शामिल हैं।
{{ordered list|<math display="inline">\Lambda 0 = 0.</math>|If {{mvar|A}} is a subspace (or a [[convex set]], or a [[balanced set]]) the same is true of <math display="inline">\Lambda(A)</math>|If {{mvar|B}} is a subspace (or a convex set, or a balanced set) the same is true of <math display="inline">\Lambda^{-1}(B)</math>|In particular, the set: <math display="block">\Lambda^{-1}(\{0\}) = \{\mathbf x \in X: \Lambda \mathbf x = 0\} = {N}(\Lambda)</math> is a subspace of {{mvar|X}}, called the ''null space'' of <math display="inline">\Lambda</math>.|list-style-type=lower-alpha}}</ref> उदाहरण के लिए''',''' यह V में [[उत्पत्ति]] के माध्यम से एक [[तल]](ज्यामिति) को या तो W डब्ल्यू में उत्पत्ति के माध्यम से एक तल को, डब्ल्यू में उत्पत्ति के माध्यम से एक [[रेखा]], या सिर्फ डब्ल्यू में उत्पत्ति के माध्यम से एक तल को मानचित्रित करता है। रेखीय मानचित्रो को अक्सर [[आव्यूह]] के रूप में दर्शाया जा सकता है, और सरल उदाहरणों में [[परिक्रमण और रेखीय रूपांतरण]] शामिल हैं।


श्रेणी सिद्धांत की भाषा में, रेखीय मानचित्र सदिश समष्‍टिको के रूपवाद हैं।
श्रेणी सिद्धांत की भाषा में, रेखीय मानचित्र सदिश समष्‍टिको के रूप हैं।


== परिभाषा और प्रथम परिणाम ==
== परिभाषा और प्रथम परिणाम ==


मान लीजिए कि <math>V</math> और <math>W</math> एक ही [[क्षेत्र]] (गणित) <math>K</math> पर सदिश रिक्त समष्टियाँ हैं। किसी फलन<math>f: V \to W</math> को एक रेखीय मानचित्र कहा जाता है यदि किन्हीं दो सदिशों <math display="inline">\mathbf{u}, \mathbf{v} \in V</math> और किसी अदिश <math>c \in K</math> के लिए निम्नलिखित दो शर्तें पूरी होती हैं तो ,
माना <math>V</math> और <math>W</math> एक ही [[क्षेत्र]] (गणित) <math>K</math> पर सदिश समष्टियाँ हैं। किसी फलन <math>f: V \to W</math> को एक रेखीय मानचित्र कहा जाता है यदि किन्हीं दो सदिशों <math display="inline">\mathbf{u}, \mathbf{v} \in V</math> और किसी अदिश <math>c \in K</math> के लिए निम्नलिखित दो शर्तें पूरी होती हैं तो ,


* [[योगात्मकता]] / जोड़ का संचालन <math display="block">f(\mathbf{u} + \mathbf{v}) = f(\mathbf{u}) + f(\mathbf{v})</math>
* [[योगात्मकता]] / जोड़ का संचालन <math display="block">f(\mathbf{u} + \mathbf{v}) = f(\mathbf{u}) + f(\mathbf{v})</math>
* डिग्री 1 की [[एकरूपता]] / अदिश गुणन की संक्रिया<math display="block">f(c \mathbf{u}) = c f(\mathbf{u})</math>
* डिग्री 1 की [[एकरूपता]] / अदिश गुणन की संक्रिया<math display="block">f(c \mathbf{u}) = c f(\mathbf{u})</math>
इस प्रकार, एक रेखीय मानचित्र को संचालन संरक्षण कहा जाता है। दूसरे शब्दों में, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि रैखिक मानचित्र पहले (उपरोक्त उदाहरणों के दाहिने हाथ की तरफ) या बाद में (उदाहरण के बाएं हाथ की तरफ) जोड़ और स्केलर गुणा के संचालन के बाद लागू होता है।
इस प्रकार, एक रेखीय मानचित्र को संचालन संरक्षण कहा जाता है। दूसरे शब्दों में, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि रैखिक मानचित्र पहले (उपरोक्त उदाहरणों के दाहिने हाथ की ओर) या बाद में (उदाहरणों के बाएं हाथ की ओर) जोड़ और अदिश गुणन के संचालन के लिए लागू किया गया है।


योग द्वारा#सहयोगिता को किसी भी सदिश के लिए + के रूप में निरूपित किया जाता है <math display="inline"> \mathbf{u}_1, \ldots, \mathbf{u}_n \in V</math> और अदिश <math display="inline">c_1, \ldots, c_n \in K,</math> निम्नलिखित समानता रखती है:<ref>{{harvnb|Rudin|1991|page=14}}. Suppose now that {{mvar|X}} and {{mvar|Y}} are vector spaces ''over the same scalar field''. A mapping <math display="inline">\Lambda: X \to Y</math> is said to be ''linear'' if <math display="inline"> \Lambda(\alpha \mathbf x + \beta \mathbf y) = \alpha \Lambda \mathbf x + \beta \Lambda \mathbf y</math> for all <math display="inline">\mathbf x, \mathbf y \in X</math> and all scalars <math display="inline">\alpha</math> and <math display="inline">\beta</math>. Note that one often writes <math display="inline">\Lambda \mathbf x</math>, rather than <math display="inline">\Lambda(\mathbf x)</math>, when <math display="inline"> \Lambda</math> is linear.</ref><ref>{{harvnb|Rudin|1976|page=206}}. A mapping {{mvar|A}} of a vector space {{mvar|X}} into a vector space {{mvar|Y}} is said to be a ''linear transformation'' if: <math display="inline">A\left(\mathbf{x}_1 + \mathbf{x}_2\right) = A\mathbf{x}_1 + A\mathbf{x}_2,\  A(c\mathbf{x}) = c A\mathbf{x}</math> for all <math display="inline">\mathbf{x}, \mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2 \in X</math> and all scalars {{mvar|c}}. Note that one often writes <math display="inline">A\mathbf{x}</math> instead of <math display="inline">A(\mathbf {x})</math> if {{mvar|A}} is linear.</ref>
किसी भी सदिश <math display="inline">c_1, \ldots, c_n \in K,</math> और अदिश <math display="inline"> \mathbf{u}_1, \ldots, \mathbf{u}_n \in V</math> के लिए जोड़ [[संक्रिया की साहचर्यता]] से + के रूप में निरूपित किया जाता है , जो निम्नलिखित समानताए रखती है,<ref>{{harvnb|Rudin|1991|page=14}}. Suppose now that {{mvar|X}} and {{mvar|Y}} are vector spaces ''over the same scalar field''. A mapping <math display="inline">\Lambda: X \to Y</math> is said to be ''linear'' if <math display="inline"> \Lambda(\alpha \mathbf x + \beta \mathbf y) = \alpha \Lambda \mathbf x + \beta \Lambda \mathbf y</math> for all <math display="inline">\mathbf x, \mathbf y \in X</math> and all scalars <math display="inline">\alpha</math> and <math display="inline">\beta</math>. Note that one often writes <math display="inline">\Lambda \mathbf x</math>, rather than <math display="inline">\Lambda(\mathbf x)</math>, when <math display="inline"> \Lambda</math> is linear.</ref><ref>{{harvnb|Rudin|1976|page=206}}. A mapping {{mvar|A}} of a vector space {{mvar|X}} into a vector space {{mvar|Y}} is said to be a ''linear transformation'' if: <math display="inline">A\left(\mathbf{x}_1 + \mathbf{x}_2\right) = A\mathbf{x}_1 + A\mathbf{x}_2,\  A(c\mathbf{x}) = c A\mathbf{x}</math> for all <math display="inline">\mathbf{x}, \mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2 \in X</math> and all scalars {{mvar|c}}. Note that one often writes <math display="inline">A\mathbf{x}</math> instead of <math display="inline">A(\mathbf {x})</math> if {{mvar|A}} is linear.</ref><math display="block">f(c_1 \mathbf{u}_1 + \cdots + c_n \mathbf{u}_n) = c_1 f(\mathbf{u}_1) + \cdots + c_n f(\mathbf{u}_n).</math>इस प्रकार एक रैखिक मानचित्र वह है जो [[रैखिक संयोजन]] को संरक्षित करता है।
<math display="block">f(c_1 \mathbf{u}_1 + \cdots + c_n \mathbf{u}_n) = c_1 f(\mathbf{u}_1) + \cdots + c_n f(\mathbf{u}_n).</math> इस प्रकार एक रैखिक मानचित्र वह है जो रैखिक संयोजन को संरक्षित करता है।


वेक्टर रिक्त स्थान के शून्य तत्वों को निरूपित करना <math>V</math> तथा <math>W</math> द्वारा <math display="inline">\mathbf{0}_V</math> तथा <math display="inline">\mathbf{0}_W</math> क्रमशः, यह इस प्रकार है कि <math display="inline">f(\mathbf{0}_V) = \mathbf{0}_W.</math> होने देना <math>c = 0</math> तथा <math display="inline">\mathbf{v} \in V</math> डिग्री 1 की एकरूपता के समीकरण में:
सदिश समष्टियों <math>V</math> और <math>W</math> के शून्य तत्वों को क्रमशः <math display="inline">\mathbf{0}_V</math> और <math display="inline">\mathbf{0}_W</math> से दर्शाने पर यह <math display="inline">f(\mathbf{0}_V) = \mathbf{0}_W</math> का अनुसरण करता है। मान लीजिये <math>c = 0</math> तथा <math display="inline">\mathbf{v} \in V</math> डिग्री 1 की एकरूपता के समीकरण में,<math display="block">f(\mathbf{0}_V) = f(0\mathbf{v}) = 0f(\mathbf{v}) = \mathbf{0}_W.</math>एक रेखीय मानचित्र <math>V \to K</math> जिसमें <math>K</math> को एक आयामी सदिश समष्टि के रूप में देखा जाता है उसे एक [[रेखीय फलन]] कहा जाता है।<ref>{{harvnb|Rudin|1991|page=14}}.  
<math display="block">f(\mathbf{0}_V) = f(0\mathbf{v}) = 0f(\mathbf{v}) = \mathbf{0}_W.</math>
Linear mappings of {{mvar|X}} onto its scalar field are called ''linear functionals''.</ref>  
एक रेखीय मानचित्र <math>V \to K</math> साथ <math>K</math> स्वयं के ऊपर एक आयामी सदिश समष्टि के रूप में देखे जाने को एक रेखीय फलन कहा जाता है।<ref>{{harvnb|Rudin|1991|page=14}}.  
Linear mappings of {{mvar|X}} onto its scalar field are called ''linear functionals''.</ref>
ये कथन किसी भी वाम-मॉड्यूल के लिए सामान्य हैं <math display="inline">{}_R M</math> एक अंगूठी के ऊपर <math>R</math> बिना संशोधन के, और स्केलर गुणन को उलटने पर किसी भी सही-मॉड्यूल के लिए।


ये कथन बिना संशोधन के किसी भी बाएं-मापांक <math display="inline">{}_R M</math> को रिंग <math>R</math> पर और अदिश गुणन को उलटने पर किसी भी दाएं-मापांक के लिए सामान्यीकृत करते हैं।
== उदाहरण ==
== उदाहरण ==


* एक प्रोटोटाइप उदाहरण जो रैखिक मानचित्रों को उनका नाम देता है, एक फ़ंक्शन है <math>f: \mathbb{R} \to \mathbb{R}: x \mapsto cx</math>, जिनमें से किसी फ़ंक्शन का ग्राफ़ मूल बिंदु से होकर जाने वाली एक रेखा है।<ref>{{Cite web|title=शब्दावली - रेखीय बीजगणित में 'रैखिक' का क्या अर्थ है?|url=https://math.stackexchange.com/questions/62789/what-does-linear-mean-in-linear-algebra|access-date=2021-02-17|website=Mathematics Stack Exchange}}</ref>
* एक आद्य उदाहरण जो रैखिक मानचित्रों को उनका नाम देता है, एक फलन <math>f: \mathbb{R} \to \mathbb{R}: x \mapsto cx</math> है , जिसका [[आलेख]] मूल बिंदु से होकर जाने वाली एक रेखा है।<ref>{{Cite web|title=शब्दावली - रेखीय बीजगणित में 'रैखिक' का क्या अर्थ है?|url=https://math.stackexchange.com/questions/62789/what-does-linear-mean-in-linear-algebra|access-date=2021-02-17|website=Mathematics Stack Exchange}}</ref>
* अधिक आम तौर पर, कोई समरूपता <math display="inline">\mathbf{v} \mapsto c\mathbf{v}</math> कहाँ पे <math>c</math> एक सदिश समष्टि के मूल में केन्द्रित एक रेखीय मानचित्र है।
* आम तौर पर अधिक, कोई भी [[समरूपता]] <math display="inline">\mathbf{v} \mapsto c\mathbf{v}</math> है जहां पर <math>c</math> एक सदिश समष्टि के मूल में केन्द्रित एक रेखीय मानचित्र है।
*शून्य मानचित्र <math display="inline">\mathbf x \mapsto \mathbf 0</math> दो वेक्टर रिक्त स्थान (एक ही क्षेत्र (गणित) पर) के बीच रैखिक है।
*दो सदिश समष्टि (एक ही [[क्षेत्र]] में) के बीच शून्य मानचित्र <math display="inline">\mathbf x \mapsto \mathbf 0</math> रैखिक है।
* किसी भी मॉड्यूल पर पहचान कार्य एक रैखिक ऑपरेटर है।
* किसी भी मापांक पर [[तत्समक मानचित्र]] एक रैखिक प्रचालक है।
* वास्तविक संख्याओं के लिए, मानचित्र <math display="inline">x \mapsto x^2</math> रेखीय नहीं है।
* वास्तविक संख्याओं के लिए, मानचित्र <math display="inline">x \mapsto x^2</math> रेखीय नहीं है।
* वास्तविक संख्या के लिए, मानचित्र <math display="inline">x \mapsto x + 1</math> रैखिक नहीं है (लेकिन एक परिशोधन परिवर्तन है)।
* वास्तविक संख्याओं के लिए, मानचित्र <math display="inline">x \mapsto x + 1</math> रैखिक नहीं है (लेकिन एक [[परिशोधन परिवर्तन|परिशोधन रूपांतरण]]  है)।
* यदि <math>A</math> एक है <math>m \times n</math> असली मैट्रिक्स, फिर <math>A</math> से एक रेखीय मानचित्र को परिभाषित करता है <math>\R^n</math> प्रति <math>\R^m</math> एक कॉलम वेक्टर भेजकर <math>\mathbf x \in \R^n</math> कॉलम वेक्टर के लिए <math>A \mathbf x \in \R^m</math>. इसके विपरीत, परिमित-आयामी सदिश स्थानों के बीच किसी भी रेखीय मानचित्र को इस तरीके से प्रदर्शित किया जा सकता है; देखें {{slink||Matrices}}, नीचे।
* यदि <math>A</math> एक <math>m \times n</math> [[वास्तविक आव्यूह]] है, तो <math>A</math> [[स्तंभ सदिश]]  <math>A \mathbf x \in \R^m</math>को स्तंभ सदिश <math>\mathbf x \in \R^n</math> में प्रेषित करके <math>\R^n</math>से <math>\R^m</math> तक एक रैखिक मानचित्र को परिभाषित करता है। इसके विपरीत, [[प]][[रिमित-आयामी]] सदिश समष्टिको के बीच किसी भी रेखीय मानचित्र को इस तरीके से प्रदर्शित किया जा सकता है, नीचे, {{slink||आव्यूह}} देखें।
* यदि <math display="inline">f: V \to W</math> वास्तविक मानक रिक्त स्थान के बीच एक आइसोमेट्री है जैसे कि <math display="inline"> f(0) = 0</math> फिर <math>f</math> एक रैखिक मानचित्र है। यह परिणाम जटिल आदर्श स्थान के लिए आवश्यक रूप से सत्य नहीं है।{{sfn | Wilansky | 2013 | pp=21–26}} * व्युत्पन्न सभी अलग-अलग कार्यों के स्थान से सभी कार्यों के स्थान तक एक रेखीय मानचित्र को परिभाषित करता है। यह सभी चिकने कार्यों के स्थान पर एक रैखिक ऑपरेटर को भी परिभाषित करता है (एक रैखिक ऑपरेटर एक रैखिक एंडोमोर्फिज्म है, अर्थात एक फ़ंक्शन और कोडोमेन के समान डोमेन के साथ एक रैखिक मानचित्र)। एक उदाहरण है <math display="block">\frac{d}{dx} \left( c_1 f_1(x) + c_2 f_2(x) + \cdots + c_n f_n(x) \right) = c_1 \frac{d f_1(x)}{dx} + c_2 \frac{d f_2( x)}{dx} + \cdots + c_n \frac{d f_n(x)}{dx}.</math>
* यदि <math display="inline">f: V \to W</math> वास्तविक [[मानक समष्टि]] के बीच एक [[समदूरीकता]] है जैसे कि<math display="inline"> f(0) = 0</math> तो <math>f</math> एक रैखिक मानचित्र है। यह परिणाम आवश्यक रूप से सम्मिश्र मानदंड वाले समष्टि के लिए सही नहीं है।{{sfn | Wilansky | 2013 | pp=21–26}}
* कुछ अंतराल पर एक निश्चित अभिन्न (गणित) {{mvar|I}} पर सभी वास्तविक-मूल्यवान समाकलनीय फलनों के स्थान से एक रेखीय मानचित्र है {{mvar|I}} प्रति <math>\R</math>. उदाहरण के लिए, <math display="block">\int_a^b \left[c_1 f_1(x) + c_2 f_2(x) + \dots + c_n f_n(x)\right] \, dx = {c_1 \int_a^b f_1(x) \, dx} + c_2 \int_a^b f_2(x) \, dx + \cdots + c_n \int_a^b f_n(x) \, dx. </math>
*[[अवकलन]] सभी भिन्न फलनो के समष्टि से लेकर सभी फलनो के समष्टि तक एक रेखीय मानचित्र को परिभाषित करता है। यह सभी [[सहज फलनो]] के समष्टि पर एक रैखिक प्रचालक को भी परिभाषित करता है (एक रैखिक प्रचालक एक रैखिक [[अंतःरूपांतरण]] है, जो कि एक ही प्रक्षेत्र और [[सहप्रांत]] वाला एक रैखिक मानचित्र है)। जिसक यह एक उदाहरण है, <math display="block">\frac{d}{dx} \left( c_1 f_1(x) + c_2 f_2(x) + \cdots + c_n f_n(x) \right) = c_1 \frac{d f_1(x)}{dx} + c_2 \frac{d f_2( x)}{dx} + \cdots + c_n \frac{d f_n(x)}{dx}.</math>
* एक निश्चित एकीकरण प्रारंभिक बिंदु के साथ एक अनिश्चित अभिन्न (या एंटीडेरिवेटिव) सभी वास्तविक-मूल्यवान अभिन्न कार्यों के स्थान से एक रैखिक मानचित्र को परिभाषित करता है <math>\R</math> सभी वास्तविक-मूल्यवान, अलग-अलग कार्यों के स्थान पर <math>\R</math>. एक निश्चित प्रारंभिक बिंदु के बिना, निरंतर कार्यों के रैखिक स्थान द्वारा अलग-अलग कार्यों के भागफल स्थान (रैखिक बीजगणित) के लिए प्रतिपक्षी मानचित्र।
* कुछ [[अंतराल]] {{mvar|I}} पर एक निश्चित अभिन्न अंग {{mvar|I}} से <math>\R</math> पर सभी वास्तविक-मूल्यवान पूर्णांक फलनों के समष्टि से एक रेखीय मानचित्र है। उदाहरण के लिए, <math display="block">\int_a^b \left[c_1 f_1(x) + c_2 f_2(x) + \dots + c_n f_n(x)\right] \, dx = {c_1 \int_a^b f_1(x) \, dx} + c_2 \int_a^b f_2(x) \, dx + \cdots + c_n \int_a^b f_n(x) \, dx. </math>
* यदि <math>V</math> तथा <math>W</math> एक क्षेत्र पर परिमित-आयामी वेक्टर रिक्त स्थान हैं {{mvar|F}}, संबंधित आयामों के {{mvar|m}} तथा {{mvar|n}}, फिर वह फ़ंक्शन जो रैखिक मानचित्रों को मैप करता है <math display="inline">f: V \to W</math> प्रति {{math|''n'' × ''m''}} मैट्रिक्स में वर्णित तरीके से {{slink||Matrices}} (नीचे) एक रैखिक मानचित्र है, और यहां तक ​​​​कि एक रैखिक समरूपता भी है।
* एक निश्चित एकीकरण प्रारंभिक बिंदु के साथ एक अनिश्चित [[पूर्णांकीय|अभिन्न]] (या [[प्रतिअवकलज]]) <math>\R</math> पर सभी वास्तविक-मूल्यवान पूर्णांक फलनो के समष्टि से <math>\R</math> पर सभी वास्तविक-मूल्यवान, अलग-अलग फलनो के समष्टि पर एक रैखिक मानचित्र को परिभाषित करते है। एक निश्चित प्रारंभिक बिंदु के बिना, निरंतर फलनो के रैखिक समष्टि द्वारा अलग-अलग फलनो के भागफल समष्टि( रैखिक बीजगणित) के लिए प्रतिपक्षी मानचित्र।
* एक यादृच्छिक चर का अपेक्षित मान# परिभाषा (जो वास्तव में एक फ़ंक्शन है, और एक वेक्टर अंतरिक्ष के ऐसे तत्व के रूप में) रैखिक है, यादृच्छिक चर के लिए <math>X</math> तथा <math>Y</math> अपने पास <math>E[X + Y] = E[X] + E[Y]</math> तथा <math>E[aX] = aE[X]</math>, लेकिन यादृच्छिक चर का प्रसरण रैखिक नहीं होता है।
* यदि <math>V</math> और <math>W</math> संबंधित आयामों {{mvar|m}} तथा {{mvar|n}} के एक क्षेत्र  {{mvar|F}} पर परिमित-आयामी सदिश समष्टि हैं , तो वह फलन जो {{slink||आव्यूह}} (नीचे) में वर्णित तरीके से <math display="inline">f: V \to W</math> से {{math|''n'' × ''m''}} आव्यूह को रैखिक मानचित्रित करता है, तथा एक रैखिक मानचित्र है, और यहां तक ​​कि एक [[रेखीय समरूपता]] भी है।
* एक यादृच्छिक चर का अपेक्षित मान (जो वास्तव में एक फलन है, और एक सदिश समष्टि का एक अवयव है) रैखिक है, जैसा कि यादृच्छिक चर <math>X</math> और <math>Y</math> के लिए हमारे पास <math>E[X + Y] = E[X] + E[Y]</math> तथा <math>E[aX] = aE[X]</math> है , लेकिन एक यादृच्छिक चर का प्रसरण रैखिक नहीं है।


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File:Streckung eines Vektors.gif|The function <math display="inline">f:\R^2 \to \R^2</math> with <math display="inline">f(x, y) = (2x, y)</math> is a linear map. This function scales the <math display="inline">x</math> component of a vector by the factor <math display="inline">2</math>.
File:Streckung eines Vektors.gif|<math display="inline">f(x, y) = (2x, y)</math> के साथ फलन  <math display="inline">f:\R^2 \to \R^2</math> एक रेखीय मानचित्र है। यह फलन सदिश के <math display="inline">x</math> घटक को कारक <math display="inline">2</math> द्वारा मापता है।
File:Streckung der Summe zweier Vektoren.gif|The function <math display="inline">f(x, y) = (2x, y)</math> is additive: It doesn't matter whether vectors are first added and then mapped or whether they are mapped and finally added: <math display="inline">f(\mathbf a + \mathbf b) = f(\mathbf a) + f(\mathbf b)</math>
File:Streckung der Summe zweier Vektoren.gif|The function <math display="inline">f(x, y) = (2x, y)</math> is additive: It doesn't matter whether vectors are first added and then mapped or whether they are mapped and finally added: <math display="inline">f(\mathbf a + \mathbf b) = f(\mathbf a) + f(\mathbf b)</math>
File:Streckung homogenitaet Version 3.gif|The function <math display="inline">f(x, y) = (2x, y)</math> is homogeneous: It doesn't matter whether a vector is first scaled and then mapped or first mapped and then scaled: <math display="inline">f(\lambda \mathbf a) = \lambda f(\mathbf a)</math>
File:Streckung homogenitaet Version 3.gif|The function <math display="inline">f(x, y) = (2x, y)</math> is homogeneous: It doesn't matter whether a vector is first scaled and then mapped or first mapped and then scaled: <math display="inline">f(\lambda \mathbf a) = \lambda f(\mathbf a)</math>  
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=== रेखीय विस्तार ===


अक्सर, एक सदिश समष्टि के उपसमुच्चय पर इसे परिभाषित करके एक रेखीय मानचित्र का निर्माण किया जाता है और फिर {{em|इसे रैखिकता द्वारा}}  प्रक्षेत्र के [[रैखिक अवधि|रैखिक विस्तार]]  तक विस्तारित किया जाता है। किसी [[फलन]] <math>f</math> का एक {{visible anchor|रैखिक विस्तार}} किसी [[सदिश समष्टि]] के लिए <math>f</math> का [[विस्तार]] है जो एक रैखिक मानचित्र है।<ref name="Kubrusly 2001 p. 57">{{cite book|last=Kubrusly|first=Carlos|title=ऑपरेटर सिद्धांत के तत्व|publisher=Birkhäuser|publication-place=Boston|year=2001|isbn=978-1-4757-3328-0|oclc=754555941|page=57}}</ref>


=== रेखीय विस्तार ===
मान लीजिए <math>X</math> तथा <math>Y</math> सदिश समष्टियाँ हैं और <math>f : S \to Y</math> किसी उपसमुच्चय <math>S \subseteq X</math> पर परिभाषित फलन है। तब <math>f</math> को रेखीय मानचित्र <math>F : \operatorname{span} S \to Y</math> तक बढ़ाया जा सकता है और यदि केवल <math>n > 0</math> भी एक पूर्णांक है, तो <math>c_1, \ldots, c_n</math> अदिश राशियाँ होगी, और <math>s_1, \ldots, s_n \in S</math> सदिश हैं जैसा की <math>0 = c_1 s_1 + \cdots + c_n s_n</math> है , तो अनिवार्य रूप से <math>0 = c_1 f\left(s_1\right) + \cdots + c_n f\left(s_n\right)</math> भी होगी।{{sfn|Schechter|1996|pp=277–280}} यदि <math>f : S \to Y</math> का रैखिक विस्तार मौजूद है तो रैखिक विस्तार <math>F : \operatorname{span} S \to Y</math> अद्वितीय है और<math display="block">F\left(c_1 s_1 + \cdots c_n s_n\right) = c_1 f\left(s_1\right) + \cdots + c_n f\left(s_n\right)</math>उपरोक्त सभी , <math>n, c_1, \ldots, c_n,</math> तथा <math>s_1, \ldots, s_n</math>के लिए मान्य है।{{sfn|Schechter|1996|pp=277–280}} यदि <math>S</math> रैखिक रूप से स्वतंत्र हैतो किसी भी सदिश समष्टि में प्रत्येक फलन <math>f : S \to Y</math> का एक (रैखिक) मानचित्र <math>\;\operatorname{span} S \to Y</math> तक एक रैखिक विस्तार होता है (इसका विपरीत भी सच है)।


अक्सर, एक सदिश समष्टि के उपसमुच्चय पर इसे परिभाषित करके और फिर एक रेखीय मानचित्र का निर्माण किया जाता है {{em|extending it by linearity}} डोमेन के रैखिक अवधि के लिए।
ए{{visible anchor|linear extension}}एक समारोह का (गणित) <math>f</math> के एक समारोह का विस्तार है <math>f</math> कुछ सदिश स्थान के लिए जो एक रेखीय मानचित्र है।<ref name="Kubrusly 2001 p. 57">{{cite book|last=Kubrusly|first=Carlos|title=ऑपरेटर सिद्धांत के तत्व|publisher=Birkhäuser|publication-place=Boston|year=2001|isbn=978-1-4757-3328-0|oclc=754555941|page=57}}</ref>
मान लीजिए <math>X</math> तथा <math>Y</math> वेक्टर रिक्त स्थान हैं और <math>f : S \to Y</math> कुछ सबसेट पर परिभाषित एक फ़ंक्शन है <math>S \subseteq X.</math> फिर <math>f</math> एक रेखीय मानचित्र तक बढ़ाया जा सकता है <math>F : \operatorname{span} S \to Y</math> अगर और केवल अगर जब भी <math>n > 0</math> एक पूर्णांक है, <math>c_1, \ldots, c_n</math> अदिश हैं, और <math>s_1, \ldots, s_n \in S</math> ऐसे सदिश हैं <math>0 = c_1 s_1 + \cdots + c_n s_n,</math> तो अनिवार्य रूप से <math>0 = c_1 f\left(s_1\right) + \cdots + c_n f\left(s_n\right).</math>{{sfn|Schechter|1996|pp=277–280}} यदि का रैखिक विस्तार <math>f : S \to Y</math> मौजूद है तो रैखिक विस्तार <math>F : \operatorname{span} S \to Y</math> अद्वितीय है और
<math display=block>F\left(c_1 s_1 + \cdots c_n s_n\right) = c_1 f\left(s_1\right) + \cdots + c_n f\left(s_n\right)</math>
सभी के लिए रखता है <math>n, c_1, \ldots, c_n,</math> तथा <math>s_1, \ldots, s_n</math> ऊपरोक्त अनुसार।{{sfn|Schechter|1996|pp=277–280}} यदि <math>S</math> रैखिक रूप से स्वतंत्र है तो प्रत्येक कार्य <math>f : S \to Y</math> किसी भी वेक्टर अंतरिक्ष में एक (रैखिक) मानचित्र के लिए एक रैखिक विस्तार होता है <math>\;\operatorname{span} S \to Y</math> (इसका उलटा भी सच है)।


उदाहरण के लिए, यदि <math>X = \R^2</math> तथा <math>Y = \R</math> फिर असाइनमेंट <math>(1, 0) \to -1</math> तथा <math>(0, 1) \to 2</math> सदिशों के रैखिक रूप से स्वतंत्र सेट से रैखिक रूप से बढ़ाया जा सकता है <math>S := \{(1,0), (0, 1)\}</math> पर एक रेखीय मानचित्र के लिए <math>\operatorname{span}\{(1,0), (0, 1)\} = \R^2.</math> अद्वितीय रैखिक विस्तार <math>F : \R^2 \to \R</math> वह मानचित्र है जो भेजता है <math>(x, y) = x (1, 0) + y (0, 1) \in \R^2</math> प्रति
उदाहरण के लिए, यदि फलन <math>X = \R^2</math> तथा <math>Y = \R</math> है तो नियतन <math>(1, 0) \to -1</math> तथा <math>(0, 1) \to 2</math> को सदिशों <math>S := \{(1,0), (0, 1)\}</math> के रैखिक रूप से स्वतंत्र समुच्चय से <math>\operatorname{span}\{(1,0), (0, 1)\} = \R^2</math> पर एक रैखिक मानचित्र तक रैखिक रूप से विस्तारित किया जा सकता है। अद्वितीय रैखिक विस्तार <math>F : \R^2 \to \R</math> वह मानचित्र है जो <math>(x, y) = x (1, 0) + y (0, 1) \in \R^2</math> से<math display="block">F(x, y) = x (-1) + y (2) = - x + 2 y</math>के प्रति प्रेषित करता है
<math display=block>F(x, y) = x (-1) + y (2) = - x + 2 y.</math>
प्रत्येक (अदिश-मूल्यवान) रैखिक कार्यात्मक <math>f</math> एक वास्तविक या जटिल सदिश स्थान के सदिश उप-स्थान पर परिभाषित <math>X</math> सभी के लिए एक रैखिक विस्तार है <math>X.</math> वास्तव में, हन-बनच प्रमेय | हन-बनच प्रभुत्व विस्तार प्रमेय यह भी गारंटी देता है कि जब यह रैखिक कार्य करता है <math>f</math> कुछ दिए गए सेमिनॉर्म का प्रभुत्व है <math>p : X \to \R</math> (जिसका अर्थ है कि <math>|f(m)| \leq p(m)</math> सभी के लिए धारण करता है <math>m</math> के क्षेत्र में <math>f</math>) तो . के लिए एक रैखिक विस्तार मौजूद है <math>X</math> उस पर भी हावी है <math>p.</math>


वास्तविक या जटिल सदिश समष्टि <math>X</math> के [[सदिश उप-समष्टि]] पर परिभाषित प्रत्येक(अदिश-मूल्यवान) [[रैखिक फलन]] <math>f</math> का सभी <math>X</math> के लिए एक रैखिक विस्तार है। वास्तव में, हैन-बनाच प्रभुत्व विस्तार प्रमेय यह भी प्रत्याभुति देता है कि जब इस रैखिक फलन <math>f</math> पर कुछ दिए गए सामिमानक <math>p : X \to \R</math> का प्रभुत्व होता है (अर्थात्  <math>|f(m)| \leq p(m)</math> ,<math>f</math> के क्षेत्र में सभी <math>m</math> के लिए मान्य है ) तो <math>X</math> के लिए एक रैखिक विस्तार मौजूद होता है जो <math>p</math> का प्रभुत्व भी होता है।
== आव्युह ==
{{Main|परिवर्तन आव्युह}}


== मैट्रिक्स ==
यदि <math>V</math> तथा <math>W</math> [[परिमित-आयामी]] सदिश समष्टियाँ हैं और प्रत्येक सदिश समष्टि के लिए एक [[आधार]] परिभाषित किया गया है, तो <math>V</math> से <math>W</math> तक के प्रत्येक रैखिक मानचित्र को एक [[आव्यूह]] द्वारा दर्शाया जा सकता है।<ref>{{harvnb|Rudin|1976|page=210}}
{{Main|Transformation matrix}}
यदि <math>V</math> तथा <math>W</math> परिमित-आयामी वेक्टर रिक्त स्थान हैं और वेक्टर अंतरिक्ष का आधार प्रत्येक वेक्टर अंतरिक्ष के लिए परिभाषित किया गया है, फिर प्रत्येक रैखिक मानचित्र से <math>V</math> प्रति <math>W</math> एक मैट्रिक्स (गणित) द्वारा दर्शाया जा सकता है।<ref>{{harvnb|Rudin|1976|page=210}}


Suppose <math display="inline">\left\{\mathbf{x}_1, \ldots, \mathbf{x}_n\right\}</math> and <math display="inline">\left\{\mathbf{y}_1, \ldots, \mathbf{y}_m\right\}</math> are bases of vector spaces {{mvar|X}} and {{mvar|Y}}, respectively. Then every <math display="inline">A \in L(X, Y)</math> determines a set of numbers <math display="inline">a_{i,j}</math> such that
Suppose <math display="inline">\left\{\mathbf{x}_1, \ldots, \mathbf{x}_n\right\}</math> and <math display="inline">\left\{\mathbf{y}_1, \ldots, \mathbf{y}_m\right\}</math> are bases of vector spaces {{mvar|X}} and {{mvar|Y}}, respectively. Then every <math display="inline">A \in L(X, Y)</math> determines a set of numbers <math display="inline">a_{i,j}</math> such that
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Observe that the coordinates <math display="inline">a_{i,j}</math> of the vector <math display="inline">A\mathbf{x}_j</math> (with respect to the basis <math display="inline">\{\mathbf{y}_1, \ldots, \mathbf{y}_m\}</math>) appear in the ''j''<sup>th</sup> column of <math display="inline">[A]</math>. The vectors <math display="inline">A\mathbf{x}_j</math> are therefore sometimes called the ''column vectors'' of <math display="inline">[A]</math>. With this terminology, the ''range'' of {{mvar|A}} ''is spanned by the column vectors of <math display="inline">[A]</math>''.
Observe that the coordinates <math display="inline">a_{i,j}</math> of the vector <math display="inline">A\mathbf{x}_j</math> (with respect to the basis <math display="inline">\{\mathbf{y}_1, \ldots, \mathbf{y}_m\}</math>) appear in the ''j''<sup>th</sup> column of <math display="inline">[A]</math>. The vectors <math display="inline">A\mathbf{x}_j</math> are therefore sometimes called the ''column vectors'' of <math display="inline">[A]</math>. With this terminology, the ''range'' of {{mvar|A}} ''is spanned by the column vectors of <math display="inline">[A]</math>''.
</ref> यह उपयोगी है क्योंकि यह ठोस गणना की अनुमति देता है। मैट्रिसेस रैखिक मानचित्रों के उदाहरण देते हैं: if <math>A</math> एक वास्तविक है <math>m \times n</math> मैट्रिक्स, फिर <math>f(\mathbf x) = A \mathbf x</math> एक रैखिक मानचित्र का वर्णन करता है <math>\R^n \to \R^m</math> (यूक्लिडियन स्पेस देखें)।
</ref> यह उपयोगी है क्योंकि यह ठोस गणनाओं की अनुमति देता है। आव्युह रैखिक मानचित्रों के उदाहरण देते हैं, जैसे यदि <math>A</math> एक वास्तविक <math>m \times n</math> आव्युह है, तो <math>f(\mathbf x) = A \mathbf x</math> एक रैखिक मानचित्र <math>\R^n \to \R^m</math> का वर्णन करता है ([[यूक्लिडियन समष्टि]] देखें)।
 
माना <math>\{ \mathbf {v}_1, \ldots , \mathbf {v}_n \}</math>, <math>V</math> का आधार है। तब प्रत्येक सदिश <math>\mathbf {v} \in V</math> विशिष्ट रूप से क्षेत्र <math>\R</math> में गुणांक <math>c_1, \ldots , c_n</math> द्वारा निर्धारित किया जाता है,<math display="block">\mathbf{v} = c_1 \mathbf{v}_1 + \cdots + c_n \mathbf {v}_n.</math>यदि <math display="inline">f: V \to W</math> एक रैखिक मानचित्र है, तो<math display="block">f(\mathbf{v}) = f(c_1 \mathbf{v}_1 + \cdots + c_n \mathbf{v}_n) = c_1 f(\mathbf{v}_1) + \cdots + c_n f\left(\mathbf{v}_n\right),</math>जिसका अर्थ है कि फलन f पूरी तरह सदिशों <math>f(\mathbf {v}_1), \ldots , f(\mathbf {v}_n)</math> द्वारा निर्धारित होता है। अब मान लीजिए <math>\{ \mathbf {w}_1, \ldots , \mathbf {w}_m \}</math> ,<math>W</math> का आधार है। तब हम प्रत्येक सदिश <math>f(\mathbf {v}_j)</math> को<math display="block">f\left(\mathbf{v}_j\right) = a_{1j} \mathbf{w}_1 + \cdots + a_{mj} \mathbf{w}_m</math>के रूप में निरूपित कर सकते हैं।
 
इस प्रकार, फलन <math>f</math> पूरी तरह से <math>a_{ij}</math> के मानों से निर्धारित होता है। यदि हम इन मानों को <math>m \times n</math> आव्यूह <math>M</math> में रखते हैं , तो हम <math>V</math> में किसी भी सदिश के लिए <math>f</math> के सदिश निर्गम  की गणना करने के लिए आसानी से इसका उपयोग कर सकते हैं। <math>M</math> प्राप्त करने के लिए, <math>M</math> का प्रत्येक स्तंभ <math>j</math>  एक सदिश
 
<math display="block">\begin{pmatrix} a_{1j} \\ \vdots \\ a_{mj} \end{pmatrix}</math>है जो <math>f(\mathbf {v}_j)</math> के अनुरूप है जैसा कि ऊपर परिभाषित किया गया है। इसे और अधिक स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के लिए, कुछ स्तंभ <math>j</math> के लिए जो मानचित्रण <math>f(\mathbf {v}_j)</math>,


होने देना <math>\{ \mathbf {v}_1, \ldots , \mathbf {v}_n \}</math> का आधार हो <math>V</math>. फिर हर वेक्टर <math>\mathbf {v} \in V</math> गुणांक द्वारा विशिष्ट रूप से निर्धारित किया जाता है <math>c_1, \ldots , c_n</math> क्षेत्र में <math>\R</math>:
<math display="block">\mathbf{v} = c_1 \mathbf{v}_1 + \cdots + c_n \mathbf {v}_n.</math>
यदि <math display="inline">f: V \to W</math> एक रैखिक मानचित्र है,
<math display="block">f(\mathbf{v}) = f(c_1 \mathbf{v}_1 + \cdots + c_n \mathbf{v}_n) = c_1 f(\mathbf{v}_1) + \cdots + c_n f\left(\mathbf{v}_n\right),</math>
जिसका अर्थ है कि फलन f पूर्णतया सदिशों द्वारा निर्धारित होता है <math>f(\mathbf {v}_1), \ldots , f(\mathbf {v}_n)</math>. अब चलो <math>\{ \mathbf {w}_1, \ldots , \mathbf {w}_m \}</math> का आधार हो <math>W</math>. फिर हम प्रत्येक वेक्टर का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं <math>f(\mathbf {v}_j)</math> जैसा
<math display="block">f\left(\mathbf{v}_j\right) = a_{1j} \mathbf{w}_1 + \cdots + a_{mj} \mathbf{w}_m.</math>
इस प्रकार, समारोह <math>f</math> पूरी तरह से के मूल्यों से निर्धारित होता है <math>a_{ij}</math>. यदि हम इन मानों को a में रखते हैं <math>m \times n</math> आव्यूह <math>M</math>, तो हम आसानी से इसका उपयोग वेक्टर आउटपुट की गणना करने के लिए कर सकते हैं <math>f</math> किसी भी वेक्टर के लिए <math>V</math>. लेना <math>M</math>, हर कॉलम <math>j</math> का <math>M</math> एक वेक्टर है
<math display="block">\begin{pmatrix} a_{1j} \\ \vdots \\ a_{mj} \end{pmatrix}</math>
तदनुसार <math>f(\mathbf {v}_j)</math> जैसा कि ऊपर परिभाषित किया गया है। इसे और स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के लिए, कुछ कॉलम के लिए <math>j</math> जो मानचित्र से मेल खाती है <math>f(\mathbf {v}_j)</math>,
<math display="block">\mathbf{M} = \begin{pmatrix}
<math display="block">\mathbf{M} = \begin{pmatrix}
   \ \cdots & a_{1j} & \cdots\  \\
   \ \cdots & a_{1j} & \cdots\  \\
Line 96: Line 83:
           & a_{mj} &
           & a_{mj} &
\end{pmatrix}</math>
\end{pmatrix}</math>
कहाँ पे <math>M</math> का मैट्रिक्स है <math>f</math>. दूसरे शब्दों में, प्रत्येक स्तंभ <math>j = 1, \ldots, n</math> एक संबंधित वेक्टर है <math>f(\mathbf {v}_j)</math> जिसके निर्देशांक <math>a_{1j}, \cdots, a_{mj}</math> स्तंभ के तत्व हैं <math>j</math>. एक एकल रैखिक मानचित्र को कई आव्यूहों द्वारा दर्शाया जा सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि मैट्रिक्स के तत्वों के मान चुने गए आधारों पर निर्भर करते हैं।
के अनुरूप है ,जहां <math>M</math> ,<math>f</math> का आव्युह है। दूसरे शब्दों में, प्रत्येक स्तंभ <math>j = 1, \ldots, n</math> में संबंधित सदिश <math>f(\mathbf {v}_j)</math> होता है जिसके निर्देशांक <math>a_{1j}, \cdots, a_{mj}</math> स्तंभ <math>j</math> के अवयव हैं। एक एकल रैखिक मानचित्र को कई आव्यूहों द्वारा दर्शाया जा सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि आव्यूह के अवयव, चुने गए मान के आधारों पर निर्भर करते हैं।


एक रैखिक परिवर्तन के मैट्रिक्स को नेत्रहीन रूप से दर्शाया जा सकता है:
एक रैखिक परिवर्तन के आव्यूह को नेत्रहीन रूप से दर्शाया जा सकता है:


# मैट्रिक्स के लिए <math display="inline">T</math> के सापेक्ष <math display="inline">B</math>: <math display="inline">A</math>
# <math display="inline">T</math> के लिए आव्यूह <math display="inline">B</math>: <math display="inline">A</math> के सापेक्ष
# मैट्रिक्स के लिए <math display="inline">T</math> के सापेक्ष <math display="inline">B'</math>: <math display="inline">A'</math>
# <math display="inline">T</math> के लिए आव्यूह <math display="inline">B'</math>: <math display="inline">A'</math> के सापेक्ष
# संक्रमण मैट्रिक्स से <math display="inline">B'</math> प्रति <math display="inline">B</math>: <math display="inline">P</math>
# <math display="inline">B'</math> से <math display="inline">B</math>: <math display="inline">P</math> तक संक्रमण आव्यूह
# संक्रमण मैट्रिक्स से <math display="inline">B</math> प्रति <math display="inline">B'</math>: <math display="inline">P^{-1}</math>
# <math display="inline">B</math> से <math display="inline">B'</math>: <math display="inline">P^{-1}</math>तक संक्रमण आव्यूह
 
ऐसा कि निचले बाएँ कोने से शुरू होकर <math display="inline">\left[\mathbf{v}\right]_{B'}</math> और निचले दाएं कोने <math display="inline">\left[T\left(\mathbf{v}\right)\right]_{B'}</math> की तलाश में, अर्थात् जो बायें-गुणा करेगा—वह, <math display="inline">A'\left[\mathbf{v}\right]_{B'} = \left[T\left(\mathbf{v}\right)\right]_{B'}</math>है। समतुल्य विधि एक ही बिंदु से दक्षिणावर्त जाने वाली लंबी विधि होगी जैसे कि <math display="inline">\left[\mathbf{v}\right]_{B'}</math>को <math display="inline">P^{-1}AP</math> या <math display="inline">P^{-1}AP\left[\mathbf{v}\right]_{B'} = \left[T\left(\mathbf{v}\right)\right]_{B'}</math> से -गुणा किया जाता है।
[[File:Linear_transformation_visualization.svg|frame|एक रेखीय रूपांतरण में आव्यूहों के बीच संबंध|कोई नहीं]]ऐसा कि नीचे बाएँ कोने में शुरू <math display="inline">\left[\mathbf{v}\right]_{B'}</math> और निचले दाएं कोने की तलाश में <math display="inline">\left[T\left(\mathbf{v}\right)\right]_{B'}</math>, कोई बायें-गुणा करेगा—अर्थात्, <math display="inline">A'\left[\mathbf{v}\right]_{B'} = \left[T\left(\mathbf{v}\right)\right]_{B'}</math>. समतुल्य विधि एक ही बिंदु से दक्षिणावर्त जाने वाली लंबी विधि होगी जैसे कि <math display="inline">\left[\mathbf{v}\right]_{B'}</math> के साथ वाम-गुणा किया जाता है <math display="inline">P^{-1}AP</math>, या <math display="inline">P^{-1}AP\left[\mathbf{v}\right]_{B'} = \left[T\left(\mathbf{v}\right)\right]_{B'}</math>.


=== दो आयामों में उदाहरण ===
=== दो आयामों में उदाहरण ===
द्वि-आयामी अंतरिक्ष में R<sup>2</sup> रैखिक मानचित्रों का वर्णन 2 × 2 मैट्रिक्स (गणित) द्वारा किया जाता है। ये कुछ उदाहरण हैं:
द्वि-[[आयामी]] समष्टि में R<sup>2</sup> रैखिक मानचित्रों को 2 × 2 [[आव्युह|आव्यूहों]]  (गणित) द्वारा वर्णित किया जाता है। ये कुछ उदाहरण हैं,
 
* रोटेशन (गणित)
** 90 डिग्री वामावर्त: <math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 0 & -1\\ 1 & 0\end{pmatrix}</math>
** θ वामावर्त कोण से: <math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} \cos\theta & -\sin\theta \\ \sin\theta & \cos\theta \end{pmatrix}</math>
* प्रतिबिंब (गणित)
** एक्स अक्ष के माध्यम से: <math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 1 & 0\\ 0 & -1\end{pmatrix}</math>
** वाई अक्ष के माध्यम से: <math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix}-1 & 0\\ 0 & 1\end{pmatrix}</math>
** मूल बिंदु से θ कोण बनाने वाली रेखा के माध्यम से: <math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix}\cos2\theta & \sin2\theta \\ \sin2\theta & -\cos2\theta \end{pmatrix}</math> * सभी दिशाओं में 2 से स्केलिंग (ज्यामिति): <math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 2 & 0\\ 0 & 2\end{pmatrix} = 2\mathbf{I}</math>
* कतरनी मानचित्र: <math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 1 & m\\ 0 & 1\end{pmatrix}</math>
* निचोड़ मैपिंग: <math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} k & 0\\ 0 & \frac{1}{k}\end{pmatrix}</math>
* y अक्ष पर प्रक्षेपण (रैखिक बीजगणित): <math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 0 & 0\\ 0 & 1\end{pmatrix}.</math>
 


== रैखिक मानचित्रों का वेक्टर स्थान ==
* घूर्णन(गणित)
** 90 डिग्री वामावर्त द्वारा, <math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 0 & -1\\ 1 & 0\end{pmatrix}</math>
** θ वामावर्त कोण से,<math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} \cos\theta & -\sin\theta \\ \sin\theta & \cos\theta \end{pmatrix}</math>
* प्रतिबिंब(गणित)
** एक्स अक्ष के माध्यम से,<math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 1 & 0\\ 0 & -1\end{pmatrix}</math>
** वाई अक्ष के माध्यम से,<math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix}-1 & 0\\ 0 & 1\end{pmatrix}</math>
** मूल के साथ कोण θ बनाने वाली रेखा के माध्यम से, <math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix}\cos2\theta & \sin2\theta \\ \sin2\theta & -\cos2\theta \end{pmatrix}</math> * सभी दिशाओं में 2 से [[मापने]] पर(ज्यामिति),<math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 2 & 0\\ 0 & 2\end{pmatrix} = 2\mathbf{I}</math>
* [[क्षैतिज कतरनी मानचित्रण]],<math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 1 & m\\ 0 & 1\end{pmatrix}</math>
* [[निचोड़ मानचित्रण,|संकुचन मानचित्रण,]]<math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} k & 0\\ 0 & \frac{1}{k}\end{pmatrix}</math>
* वाई अक्ष पर [[प्रक्षेपण]] (रैखिक बीजगणित),<math display="block">\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 0 & 0\\ 0 & 1\end{pmatrix}.</math>
== रैखिक मानचित्रों का सदिश समष्टि ==


रेखीय नक्शों की संरचना रेखीय है: यदि <math>f: V \to W</math> तथा <math display="inline">g: W \to Z</math> रैखिक हैं, तो उनकी संबंध रचना भी है <math display="inline">g \circ f: V \to Z</math>. यह इस प्रकार है कि किसी दिए गए क्षेत्र K पर सभी वेक्टर रिक्त स्थान का वर्ग (सेट सिद्धांत), K-रैखिक मानचित्रों के साथ-साथ आकारिकी के रूप में, एक श्रेणी (गणित) बनाता है।
रेखीय नक्शों की संरचना रेखीय होती है, यदि <math>f: V \to W</math> और <math display="inline">g: W \to Z</math> रैखिक हैं, तो उनका  [[संबंध रचना|संयोजन]]  <math display="inline">g \circ f: V \to Z</math> भी होगा। यह इस बात का अनुसरण करता है कि किसी दिए गए क्षेत्र K पर सभी सदिश समष्टि का [[वर्ग]](सेट सिद्धांत), K-रैखिक मानचित्रों के रूप में एक साथ मिलकर एक [[श्रेणी]] (गणित) बनाता है।


एक रेखीय मानचित्र का प्रतिलोम फलन, जब परिभाषित किया जाता है, फिर से एक रेखीय मानचित्र होता है।
एक रेखीय मानचित्र का [[व्युत्क्रम]], जब परिभाषित किया जाता है, तो फिर से एक रेखीय मानचित्र होता है।


यदि <math display="inline">f_1: V \to W</math> तथा <math display="inline">f_2: V \to W</math> रैखिक हैं, तो उनका बिंदुवार योग भी उतना ही है <math>f_1 + f_2</math>, जिसे द्वारा परिभाषित किया गया है <math>(f_1 + f_2)(\mathbf x) = f_1(\mathbf x) + f_2(\mathbf x)</math>.
यदि <math display="inline">f_1: V \to W</math> और <math display="inline">f_2: V \to W</math> रैखिक हैं, तो उनका [[बिंदुवार]] योग <math>f_1 + f_2</math> भी होगा , जिसे <math>(f_1 + f_2)(\mathbf x) = f_1(\mathbf x) + f_2(\mathbf x)</math> द्वारा परिभाषित किया गया है।


यदि <math display="inline">f: V \to W</math> रैखिक है और <math display="inline">\alpha</math> जमीनी क्षेत्र का एक तत्व है <math display="inline">K</math>, फिर मानचित्र <math display="inline">\alpha f</math>, द्वारा परिभाषित <math display="inline">(\alpha f)(\mathbf x) = \alpha (f(\mathbf x))</math>, रैखिक भी है।
यदि <math display="inline">f: V \to W</math> रैखिक है और <math display="inline">\alpha</math> जमीनी क्षेत्र <math display="inline">K</math> का एक अवयव है, तो <math display="inline">(\alpha f)(\mathbf x) = \alpha (f(\mathbf x))</math> द्वारा परिभाषित  मानचित्र  <math display="inline">\alpha f</math>  भी रैखिक है।


इस प्रकार सेट <math display="inline">\mathcal{L}(V, W)</math> से रेखीय मानचित्रों का <math display="inline">V</math> प्रति <math display="inline">W</math> स्वयं एक सदिश समष्टि बनाता है <math display="inline">K</math>,<ref>{{Harvard citation text |Axler|2015}} p. 52, § 3.3</ref> कभी-कभी निरूपित <math display="inline">\operatorname{Hom}(V, W)</math>.<ref>{{Harvard citation text|Tu|2011}}, p. 19, § 3.1</ref> इसके अलावा, उस मामले में <math display="inline">V = W</math>, यह सदिश स्थान, निरूपित <math display="inline"> \operatorname{End}(V)</math>, नक्शों की रचना के तहत एक साहचर्य बीजगणित है, क्योंकि दो रेखीय नक्शों की रचना फिर से एक रेखीय मानचित्र है, और नक्शों की रचना हमेशा साहचर्य होती है। इस मामले पर नीचे और अधिक विस्तार से चर्चा की गई है।
इस प्रकार <math display="inline">V</math> से <math display="inline">W</math> तक रैखिक मानचित्रों का <math display="inline">\mathcal{L}(V, W)</math> समुच्चय स्वयं <math display="inline">K</math> पर एक सदिश समष्टि बनाता है ,<ref>{{Harvard citation text |Axler|2015}} p. 52, § 3.3</ref> जिसे कभी-कभी <math display="inline">\operatorname{Hom}(V, W)</math> के रूप में दर्शाया जाता है।<ref>{{Harvard citation text|Tu|2011}}, p. 19, § 3.1</ref> इसके अलावा, इस स्थिति में <math display="inline">V = W</math>, यह सदिश समष्टि, <math display="inline"> \operatorname{End}(V)</math> को निरूपित करता है, तथा [[मानचित्र की रचना]] के तहत यह एक [[साहचर्य बीजगणित]] है, क्योंकि दो रेखीय मानचित्रों की रचना फिर से एक रेखीय मानचित्र होती है, और मानचित्रों की रचना हमेशा साहचर्य होती है। इस स्थिति पर नीचे और अधिक विस्तार से चर्चा की गई है।


फिर से परिमित-आयामी मामले को देखते हुए, यदि आधारों को चुना गया है, तो रैखिक मानचित्रों की संरचना मैट्रिक्स गुणन से मेल खाती है, रैखिक मानचित्रों का जोड़ मैट्रिक्स जोड़ से मेल खाता है, और स्केलर के साथ रैखिक मानचित्रों का गुणन के गुणन से मेल खाता है स्केलर के साथ मेट्रिसेस।
फिर से परिमित-आयामी स्थिति को देखते हुए, यदि आधारों को चुना गया है, तो रैखिक मानचित्रों की संरचना [[आव्यूह गुणन]] से मेल खाती है,तथा रैखिक मानचित्रों का जोड़ [[आव्यूह जोड़]] से मेल खाता है, और अदिशों के साथ रैखिक मानचित्रों का गुणन अदिशों के साथ आव्यूहों के गुणन के अनुरूप होता है।


=== एंडोमोर्फिज्म और ऑटोमोर्फिज्म ===
=== अंतःरूपांतरण और स्वसमाकृतिकता ===
{{Main|Endomorphism|Automorphism}}
{{Main|अंतःरूपांतरण|स्वसमाकृतिकता}}
एक रैखिक परिवर्तन <math display="inline">f : V \to V</math> का एंडोमोर्फिज्म है <math display="inline">V</math>; ऐसे सभी एंडोमोर्फिज्म का सेट <math display="inline">\operatorname{End}(V)</math> योग, संघटन और अदिश गुणन के साथ जैसा कि ऊपर परिभाषित किया गया है, क्षेत्र पर पहचान तत्व के साथ एक साहचर्य बीजगणित बनाता है <math display="inline">K</math> (और विशेष रूप से एक अंगूठी (बीजगणित))। इस बीजगणित का गुणक पहचान तत्व पहचान कार्य है <math display="inline">\operatorname{id}: V \to V</math>.
एक रैखिक परिवर्तन <math display="inline">f : V \to V</math>, <math display="inline">V</math> का [[अंतःरूपांतरण]] है, इस तरह के सभी अंतःरूपांतरण  <math display="inline">\operatorname{End}(V)</math> का समुच्चय योग, संरचना और अदिश गुणन के साथ जैसा कि ऊपर परिभाषित किया गया है, क्षेत्र <math display="inline">K</math> पर पहचान अवयव के साथ एक [[साहचर्य बीजगणित]]  बनाता है (और विशेष रूप से एक [[रिंग]](बीजगणित))। इस बीजगणित का गुणात्मक तत्समक अवयव [[तत्समक मानचित्र]] <math display="inline">\operatorname{id}: V \to V</math> है।


का एंडोमोर्फिज्म <math display="inline">V</math> वह भी एक समरूपता है जिसे ऑटोमोर्फिज्म कहा जाता है <math display="inline">V</math>. दो ऑटोमोर्फिज्म की संरचना फिर से एक ऑटोमोर्फिज्म है, और सभी ऑटोमोर्फिज्म का सेट है <math display="inline">V</math> एक समूह (गणित) बनाता है, का ऑटोमोर्फिज्म समूह <math display="inline">V</math> जिसे द्वारा दर्शाया गया है <math display="inline">\operatorname{Aut}(V)</math> या <math display="inline">\operatorname{GL}(V)</math>. चूंकि ऑटोमोर्फिज्म ठीक वे एंडोमोर्फिज्म हैं, जिनमें रचना के तहत व्युत्क्रम होते हैं, <math display="inline">\operatorname{Aut}(V)</math> रिंग में यूनिट (रिंग थ्योरी) का समूह है <math display="inline">\operatorname{End}(V)</math>.
<math display="inline">V</math> का अंतःरूपांतरण जो कि एक [[समरूपता]] भी है जिसे <math display="inline">V</math> का [[स्वसमाकृतिकता]] भी कहा जाता है। दो स्वसमाकृतिकता की संरचना फिर से एक स्वसमाकृतिकता है, और <math display="inline">V</math> के सभी स्वसमाकृतिकता का समुच्चय एक [[समूह]] (गणित) बनाता है, <math display="inline">V</math> का [[स्वसमाकृतिकता समूह]] जिसे <math display="inline">\operatorname{Aut}(V)</math> या <math display="inline">\operatorname{GL}(V)</math> द्वारा दर्शाया जाता है। चूंकि स्वसमाकृतिकता ठीक उनमे [[अंतःरूपांतरण]] हैं, जिनमें रचना के तहत व्युत्क्रम होते हैं, जैसे <math display="inline">\operatorname{Aut}(V)</math> रिंग <math display="inline">\operatorname{End}(V)</math> में [[इकाइयों]] का समूह है।


यदि <math display="inline">V</math> परिमित आयाम है <math display="inline">n</math>, फिर <math display="inline"> \operatorname{End}(V)</math> सभी के साहचर्य बीजगणित के लिए समरूपता है <math display="inline">n \times n</math> प्रविष्टियों के साथ मेट्रिसेस <math display="inline">K</math>. ऑटोमोर्फिज्म ग्रुप ऑफ <math display="inline">V</math> सामान्य रैखिक समूह के लिए समूह समरूपता है <math display="inline">\operatorname{GL}(n, K)</math> के सभी <math display="inline">n \times n</math> प्रविष्टियों के साथ उलटा मैट्रिक्स <math display="inline">K</math>.
यदि <math display="inline">V</math> परिमित आयाम <math display="inline">n</math> है , तो <math display="inline"> \operatorname{End}(V)</math>, <math display="inline">K</math> में प्रविष्टियों के साथ सभी <math display="inline">n \times n</math> आव्यूहों के [[साहचर्य बीजगणित]] के लिए [[समरूप]] है। <math display="inline">V</math> का [[स्वसमाकृतिकता समूह]] <math display="inline">K</math> में प्रविष्टियों के साथ सभी <math display="inline">n \times n</math> व्युतक्रमणीय आव्यूह के सामान्य रैखिक समूह <math display="inline">\operatorname{GL}(n, K)</math> के लिए [[समरूपी]] है।


== कर्नेल, छवि और रैंक-शून्यता प्रमेय ==
== मध्यभाग, प्रतिबिम्ब और कोटि-शून्यता प्रमेय ==
{{Main|Kernel (linear algebra)|Image (mathematics)|Rank of a matrix}}
{{Main|मध्यभाग (रैखिक बीजगणित)|प्रतिबिम्ब (गणित)|एक आव्यूह की श्रेणी}}
यदि <math display="inline">f: V \to W</math> रैखिक है, हम कर्नेल (रैखिक ऑपरेटर) और छवि (गणित) या किसी फ़ंक्शन की श्रेणी को परिभाषित करते हैं <math display="inline">f</math> द्वारा
यदि <math display="inline">f: V \to W</math> रैखिक है, तो हम [[कर्नेल]] (रैखिक प्रचालक) और <math display="inline">f</math> का [[प्रतिबिम्ब]](गणित) या [[श्रेणी]] को इसके द्वारा परिभाषित करते हैं ,
<math display="block">\begin{align}
<math display="block">\begin{align}
     \ker(f) &= \{\,\mathbf x \in V: f(\mathbf x) = \mathbf 0\,\} \\
     \ker(f) &= \{\,\mathbf x \in V: f(\mathbf x) = \mathbf 0\,\} \\
Line 152: Line 136:
\end{align}</math>
\end{align}</math>


<math display="inline">\ker(f)</math> की एक रेखीय उपसमष्टि है <math display="inline">V</math> तथा <math display="inline">\operatorname{im}(f)</math> की एक उपसमष्टि है <math display="inline">W</math>. निम्नलिखित आयाम सूत्र को रैंक-शून्यता प्रमेय के रूप में जाना जाता है:<ref>{{harvnb|Horn|Johnson|2013|loc=0.2.3 Vector spaces associated with a matrix or linear transformation, p. 6}}</ref>
<math display="inline">\ker(f)</math>, <math display="inline">V</math>की एक रेखीय [[उपसमष्टि]] है तथा <math display="inline">\operatorname{im}(f)</math>, <math display="inline">W</math> की एक उपसमष्टि है। निम्नलिखित आयाम सूत्र को कोटि-शून्यता प्रमेय के रूप में जाना जाता है,<ref>{{harvnb|Horn|Johnson|2013|loc=0.2.3 Vector spaces associated with a matrix or linear transformation, p. 6}}</ref>
<math display="block">\dim(\ker( f )) + \dim(\operatorname{im}( f )) = \dim( V ).</math>
<math display="block">\dim(\ker( f )) + \dim(\operatorname{im}( f )) = \dim( V ).</math>
जो नंबर <math display="inline">\dim(\operatorname{im}(f))</math> के मैट्रिक्स की कोटि भी कहलाती है <math display="inline">f</math> और के रूप में लिखा <math display="inline">\operatorname{rank}(f)</math>, या कभी कभी, <math display="inline">\rho(f)</math>;<ref name=":0">{{Harvard citation text|Katznelson|Katznelson|2008}} पी। 52, § 2.5.1</ref><ref name=":1">{{Harvard citation text|Halmos|1974}} पी। 90, § 50</ref> संख्या <math display="inline">\dim(\ker(f))</math> कर्नेल (मैट्रिक्स) को कहा जाता है# . के सबस्पेस गुण <math display="inline">f</math> और के रूप में लिखा गया है <math display="inline">\operatorname{null}(f)</math> या <math display="inline">\nu(f)</math>.<ref name=":0" /><ref name=":1" />यदि <math display="inline">V</math> तथा <math display="inline">W</math> परिमित-आयामी हैं, आधार चुने गए हैं और <math display="inline">f</math> मैट्रिक्स द्वारा दर्शाया गया है <math display="inline">A</math>, फिर की रैंक और शून्यता <math display="inline">f</math> मैट्रिक्स के रैंक और शून्यता के बराबर हैं <math display="inline">A</math>, क्रमश।
संख्या <math display="inline">\dim(\operatorname{im}(f))</math> को <math display="inline">f</math> की [[कोटि]] भी कहा जाता है और इसे <math display="inline">\operatorname{rank}(f)</math>, या कभी कभी, <math display="inline">\rho(f)</math>,के रूप में लिखा जाता है<ref name=":0">{{Harvard citation text|Katznelson|Katznelson|2008}} पी। 52, § 2.5.1</ref><ref name=":1">{{Harvard citation text|Halmos|1974}} पी। 90, § 50</ref> संख्या <math display="inline">\dim(\ker(f))</math> को <math display="inline">f</math> की [[शून्यता]] कहा जाता है और इसे <math display="inline">\operatorname{null}(f)</math> या <math display="inline">\nu(f)</math> के रूप में लिखा जाता है।<ref name=":0" /><ref name=":1" /> यदि <math display="inline">V</math> तथा <math display="inline">W</math> परिमित-आयामी हैं, और आधार के रूप में चुने गए हैं और <math display="inline">f</math> आव्यूह <math display="inline">A</math> द्वारा दर्शाया गया है, तब <math display="inline">f</math> की कोटि और शून्यता क्रमशः आव्यूह <math display="inline">A</math> की कोटि और शून्यता के बराबर होती है।


== कोकरनेल ==
== कोकरनेल ==
{{Main|Cokernel}}
{{Main|कोकरनेल}}
एक रेखीय परिवर्तन का एक सूक्ष्मतर अपरिवर्तनीय <math display="inline">f: V \to W</math> कोकरनेल है, जिसे इस रूप में परिभाषित किया गया है
एक रेखीय परिवर्तन का एक सूक्ष्मतर अपरिवर्तनीय <math display="inline">f: V \to W</math> [[कोकरनेल]] है, जिसे इस रूप में परिभाषित किया गया है<math display="block">\operatorname{coker}(f) := W/f(V) = W/\operatorname{im}(f).</math>यह कर्नेल के लिए दोहरी धारणा है, जैसे कर्नेल प्रक्षेत्र का एक उप-समष्टि है, और सह-कर्नेल लक्ष्य का एक [[भागफल समष्टि]] (रैखिक बीजगणित) है। औपचारिक रूप से, किसी का [[सटीक क्रम]] इस तरह होता है<math display="block">0 \to \ker(f) \to V \to W \to \operatorname{coker}(f) \to 0.</math>इनकी व्याख्या इस प्रकार की जा सकती है, तथा हल करने के लिए एक रैखिक समीकरण f('v') = 'w' दिया गया है,
<math display="block">\operatorname{coker}(f) := W/f(V) = W/\operatorname{im}(f).</math>
* कर्नेल सजातीय समीकरण f('v') = 0 के समाधान का समष्टि है, और यदि यह खाली नहीं है, तो इसका आयाम समाधान के समष्टि में [[स्वतंत्रता की डिग्री|स्वातन्त्र्य कोटि]] की संख्या है,
यह कर्नेल के लिए दोहरी धारणा है: जैसे कर्नेल डोमेन का एक उप-स्थान है, सह-कर्नेल लक्ष्य का एक भागफल स्थान (रैखिक बीजगणित) है। औपचारिक रूप से, किसी का सटीक क्रम होता है
* सह-कर्नेल [[विकट]] का समष्टि है, जिसे समाधान संतुष्ट करना चाहिए, और इसका आयाम स्वतंत्र बाधाओं की अधिकतम संख्या होता है।
<math display="block">0 \to \ker(f) \to V \to W \to \operatorname{coker}(f) \to 0.</math>
इनकी व्याख्या इस प्रकार की जा सकती है: हल करने के लिए एक रैखिक समीकरण f('v') = 'w' दिया गया है,


* कर्नेल सजातीय समीकरण f('v') = 0 के समाधान का स्थान है, और इसका आयाम समाधान के स्थान में स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या है, यदि यह खाली नहीं है;
सह-कर्नेल का आयाम और प्रतिबिम्ब का आयाम(कोटि) लक्ष्य समष्टि के आयाम तक जुड़ते हैं। परिमित आयामों के लिए, इसका अर्थ है कि भागफल समष्टि W/f(V) का आयाम लक्षित समष्टि का आयाम न्यूनतम प्रतिबिम्ब का आयाम है।
* सह-कर्नेल विकट का स्थान है: बाधा जिसे समाधान संतुष्ट करना चाहिए, और इसका आयाम स्वतंत्र बाधाओं की अधिकतम संख्या है।


सह-कर्नेल का आयाम और छवि का आयाम (रैंक) लक्ष्य स्थान के आयाम तक जुड़ जाता है। परिमित आयामों के लिए, इसका अर्थ है कि भागफल स्थान W/f(V) का आयाम लक्ष्य स्थान का आयाम घटा छवि का आयाम है।
एक साधारण उदाहरण के रूप में, f(x, y) =(0, y) द्वारा दिए गए मानचित्र f: 'R'<sup>2</sup> →R<sup>2</sup>, पर विचार करें। f(x, y) =(0, y) द्वारा दिया गया है। फिर एक समीकरण f(x, y) =(a, b) के समाधान के लिए, हमारे पास a = 0 (एक अवरोध) होना चाहिए, और उस स्थिति में समाधान समष्टि(x, b) या समकक्ष रूप से कहा गया है,( 0, बी) +(एक्स, 0) (स्वातन्त्र्य कोटि)। कर्नेल को उपसमष्टि (x, 0) <V के रूप में व्यक्त किया जा सकता है, x का मान एक समाधान में स्वतंत्र है - जबकि कोकर्नेल को मानचित्र W → 'R' ,<math display="inline"> (a, b) \mapsto (a)</math> के माध्यम से व्यक्त किया जा सकता है, एक सदिश(a, b) दिया गया है, तथा a का मान समाधान होने में अवरोध है।


एक साधारण उदाहरण के रूप में, मानचित्र पर विचार करें f: 'R'<sup>2</sup> → आर<sup>2</sup>, f(x, y) = (0, y) द्वारा दिया गया है। फिर एक समीकरण f(x, y) = (a, b) के हल के लिए, हमारे पास a = 0 (एक बाधा) होना चाहिए, और उस स्थिति में समाधान स्थान (x, b) या समकक्ष रूप से कहा गया है, ( 0, बी) + (एक्स, 0) (स्वतंत्रता की एक डिग्री)। कर्नेल को सबस्पेस (x, 0) <V के रूप में व्यक्त किया जा सकता है: x का मान समाधान में स्वतंत्रता है - जबकि कोकर्नेल को मानचित्र W → 'R' के माध्यम से व्यक्त किया जा सकता है, <math display="inline"> (a, b) \mapsto (a)</math>: एक वेक्टर (ए, बी) दिया गया है, ए का मान समाधान होने में बाधा है।
अनंत-आयामी स्थिति को दर्शाने वाला एक उदाहरण मानचित्र ''f'': '''R'''<sup></sup> → '''R'''<sup>∞ ,</sup> <math display="inline">\left\{a_n\right\} \mapsto \left\{b_n\right\}</math> के साथ ''b''<sub>1</sub> = 0 और ''b<sub>n</sub>'' <sub>+ 1</sub> = ''a<sub>n</sub>'' के लिए ''n'' > 0 द्वारा वहन किया जाता है। इसके प्रतिबिम्ब में पहले अवयव 0 के साथ सभी अनुक्रम होते हैं, और इस प्रकार इसके कोकर्नेल में पहले समान अवयव वाले अनुक्रमों के वर्ग होते हैं। इस प्रकार, जबकि इसके कर्नेल का आयाम 0 है (यह केवल शून्य अनुक्रम को शून्य अनुक्रम में प्रतिचित्र करता है), इसके सह-कर्नेल का आयाम है ,


अनंत-आयामी मामले को दर्शाने वाला एक उदाहरण मानचित्र f: 'R' द्वारा वहन किया जाता है<sup>∞</sup> → आर, <math display="inline">\left\{a_n\right\} \mapsto \left\{b_n\right\}</math> बी के साथ<sub>1</sub> = 0 और बी<sub>''n'' + 1</sub> = ए<sub>n</sub>n> 0 के लिए। इसकी छवि में पहले तत्व 0 के साथ सभी अनुक्रम होते हैं, और इस प्रकार इसके कोकर्नेल में समान प्रथम तत्व वाले अनुक्रमों के वर्ग होते हैं। इस प्रकार, जबकि इसके कर्नेल का आयाम 0 है (यह केवल शून्य अनुक्रम को शून्य अनुक्रम में मैप करता है), इसके सह-कर्नेल का आयाम 1 है। चूंकि डोमेन और लक्ष्य स्थान समान हैं, कर्नेल का रैंक और आयाम जुड़ जाता है एक ही कार्डिनल नंबर के लिए # को-कर्नेल के रैंक और आयाम के रूप में कार्डिनल जोड़ (<math display="inline">\aleph_0 + 0 = \aleph_0 + 1</math>), लेकिन अनंत-आयामी मामले में यह अनुमान नहीं लगाया जा सकता है कि एंडोमोर्फिज्म के कर्नेल और सह-कर्नेल का एक ही आयाम (0 ≠ 1) है। मानचित्र h: 'R' के लिए विपरीत स्थिति प्राप्त होती है<sup>∞</sup> → आर, <math display="inline">\left\{a_n\right\} \mapsto \left\{c_n\right\}</math> सी के साथ<sub>n</sub>= <sub>''n'' + 1</sub>. इसकी छवि संपूर्ण लक्ष्य स्थान है, और इसलिए इसके सह-कर्नेल का आयाम 0 है, लेकिन चूंकि यह सभी अनुक्रमों को मैप करता है जिसमें केवल पहला तत्व गैर-शून्य से शून्य अनुक्रम होता है, इसके कर्नेल का आयाम 1 होता है।
1. चूंकि प्रक्षेत्र और लक्ष्य समष्टि समान हैं, कोटि और कर्नेल का आयाम कोटि और सह-कर्नेल के आयाम के समान [[योग]] तक जोड़ते हैं (<math display="inline">\aleph_0 + 0 = \aleph_0 + 1</math>) , लेकिन अनंत-आयामी स्थिति में यह अनुमान नहीं लगाया जा सकता है कि [[अंतःरूपांतरण]] के कर्नेल और सह-कर्नेल का एक ही आयाम(0 ≠ 1) है। मानचित्र ''h'' के लिए '''R'''<sup>∞</sup> → '''R'''<sup>∞</sup> , <math display="inline">\left\{a_n\right\} \mapsto \left\{c_n\right\}</math> तथा ''c<sub>n</sub>'' = ''a<sub>n</sub>'' <sub>+ 1</sub> 1 के साथ विपरीत स्थिति प्राप्त होती है। इसका प्रतिबिम्ब संपूर्ण लक्ष्य समष्टि है, और इसलिए इसके सह-कर्नेल का आयाम 0 है, लेकिन चूंकि यह सभी अनुक्रमों को प्रतिचित्र करता है जिसमें केवल पहला अवयव गैर-शून्य से शून्य अनुक्रम तक होता है, तथा इसके कर्नेल का आयाम 1 होता है।


=== सूचकांक ===
=== सूचकांक ===
परिमित-आयामी कर्नेल और सह-कर्नेल वाले एक रैखिक ऑपरेटर के लिए, इंडेक्स को इस प्रकार परिभाषित किया जा सकता है:
परिमित-आयामी कर्नेल और सह-कर्नेल वाले एक रैखिक प्रचालक के लिए, सूचकांक को इस प्रकार परिभाषित किया जा सकता है:<math display="block">\operatorname{ind}(f) := \dim(\ker(f)) - \dim(\operatorname{coker}(f)),</math>अर्थात् स्वातन्त्र्य कोटि ऋण बाधाओं की संख्या।
<math display="block">\operatorname{ind}(f) := \dim(\ker(f)) - \dim(\operatorname{coker}(f)),</math>
अर्थात् स्वतंत्रता की डिग्री ऋण बाधाओं की संख्या।
 
परिमित-आयामी वेक्टर रिक्त स्थान के बीच परिवर्तन के लिए, यह रैंक-शून्यता द्वारा मंद (वी) - मंद (W) का अंतर है। यह इस बात का संकेत देता है कि किसी के पास कितने समाधान या कितनी बाधाएं हैं: यदि बड़े स्थान से छोटे स्थान पर मानचित्र किया जाता है, तो मानचित्र चालू हो सकता है, और इस प्रकार बाधाओं के बिना भी स्वतंत्रता की डिग्री होगी। इसके विपरीत, यदि छोटे स्थान से बड़े स्थान पर मानचित्र किया जाता है, तो मानचित्र पर नहीं हो सकता है, और इस प्रकार स्वतंत्रता की डिग्री के बिना भी बाधाएँ होंगी।
 
एक ऑपरेटर का सूचकांक ठीक 2-टर्म कॉम्प्लेक्स 0 → V → W → 0 की यूलर विशेषता है। ऑपरेटर सिद्धांत में, फ्रेडहोम ऑपरेटरों का सूचकांक अध्ययन का एक उद्देश्य है, जिसका प्रमुख परिणाम अतियाह-सिंगर इंडेक्स प्रमेय है। .<ref>{{SpringerEOM|title=Index theory|id=Index_theory&oldid=23864|first=Victor|last=Nistor}}: "The main question in index theory is to provide index formulas for classes of Fredholm operators ... Index theory has become a subject on its own only after M. F. Atiyah and I. Singer published their index theorems"</ref>


परिमित-आयामी सदिश समष्टि के बीच परिवर्तन के लिए, यह कोटि-शून्यता द्वारा dim(''V'') − dim(''W'') का अंतर है। यह इस बात का संकेत देता है कि किसी के पास कितने समाधान या कितने व्यवरोध हैं, यदि एक बड़े समष्टि से एक छोटे समष्टि पर मानचित्रण किया जाता है, तो हो सकता है, मानचित्र पर, इस प्रकार व्यवरोधो के बिना भी स्वातन्त्र्य कोटि होगी। इसके विपरीत, यदि छोटे समष्टि से बड़े समष्टि पर मानचित्रण किया जाता है, तो हो सकता है, मानचित्र पर, इस प्रकार स्वातन्त्र्य कोटि के बिना भी व्यवरोध होंगे।


एक प्रचालक का सूचकांक ठीक 2-सम्मिश्र अवधि 0 → V → W → 0 की [[यूलर]] [[विशेषता]] है। [[प्रचालक सिद्धांत]] में, [[फ्रेडहोम प्रचालको]] का सूचकांक अध्ययन का एक उद्देश्य है, जिसका प्रमुख परिणाम [[अतियाह-सिंगर सूचकांक प्रमेय]] है।<ref>{{SpringerEOM|title=Index theory|id=Index_theory&oldid=23864|first=Victor|last=Nistor}}: "The main question in index theory is to provide index formulas for classes of Fredholm operators ... Index theory has become a subject on its own only after M. F. Atiyah and I. Singer published their index theorems"</ref>
== रैखिक परिवर्तनों का बीजगणितीय वर्गीकरण ==
== रैखिक परिवर्तनों का बीजगणितीय वर्गीकरण ==


रेखीय मानचित्रों का कोई वर्गीकरण संपूर्ण नहीं हो सकता। निम्नलिखित अधूरी सूची कुछ महत्वपूर्ण वर्गीकरणों की गणना करती है जिन्हें सदिश स्थान पर किसी अतिरिक्त संरचना की आवश्यकता नहीं होती है।
रेखीय मानचित्रों का कोई वर्गीकरण संपूर्ण नहीं हो सकता। निम्नलिखित अधूरी सूची कुछ महत्वपूर्ण वर्गीकरणों की गणना करती है जिन्हें सदिश समष्टि पर किसी अतिरिक्त संरचना की आवश्यकता नहीं होती है।


होने देना {{mvar|V}} तथा {{mvar|W}} एक क्षेत्र पर वेक्टर रिक्त स्थान को निरूपित करें {{mvar|F}} और जाने {{math|''T'': ''V'' → ''W''}} एक रेखीय मानचित्र बनें।
मान लीजिए कि {{mvar|V}} तथा {{mvar|W}} एक क्षेत्र {{mvar|F}} पर सदिश को निरूपित करते हैं और {{math|''T'': ''V'' → ''W''}} को एक रैखिक मानचित्र बनाते हैं।


=== मोनोमोर्फिज्म ===
=== एकैक समाकारिता ===
{{mvar|T}} इंजेक्शन या मोनोमोर्फिज्म कहा जाता है यदि निम्नलिखित समकक्ष शर्तों में से कोई भी सत्य है:
{{mvar|T}} को [[अंतःक्षेपी]] या [[एकैक समाकारिता]] कहा जाता है यदि निम्नलिखित समकक्ष शर्तों में से कोई भी सत्य है,
# {{mvar|T}} सेट (गणित) के मानचित्र के रूप में एक-से-एक इंजेक्शन है।
# {{mvar|T}} [[समुच्चय]] (गणित) के मानचित्र के रूप में [[एकैकी]] अंतःक्षेपी है।
# {{math|1=ker ''T'' = {0<sub>''V''</sub>} }}
# {{math|1=ker ''T'' = {0<sub>''V''</sub>} }}
# {{math|1=dim(ker ''T'') = 0}}
# {{math|1=dim(ker ''T'') = 0}}
# {{mvar|T}} मोनिक मॉर्फिज्म या लेफ्ट-कैंसलेबल है, जिसका अर्थ है, किसी भी वेक्टर स्पेस के लिए {{mvar|U}} और रैखिक मानचित्रों की कोई भी जोड़ी {{math|''R'': ''U'' → ''V''}} तथा {{math|''S'': ''U'' → ''V''}}, समीकरण {{math|1=''TR'' = ''TS''}} तात्पर्य {{math|1=''R'' = ''S''}}.
# {{mvar|T}} [[मोनिक]] एकरूपता या वाम-रद्द करने योग्य है, जिसका अर्थ है, किसी भी सदिश समष्टि {{mvar|U}} और रैखिक मानचित्रों की किसी भी जोड़ी के लिए {{math|''R'': ''U'' → ''V''}} तथा {{math|''S'': ''U'' → ''V''}}, समीकरण {{math|1=''TR'' = ''TS''}} का तात्पर्य {{math|1=''R'' = ''S''}} से है।
# {{mvar|T}} उलटा है (रिंग थ्योरी)|बाएं-उलटा, जिसका कहना है कि एक रैखिक मानचित्र मौजूद है {{math|''S'': ''W'' → ''V''}} ऐसा है कि {{math|''ST''}} आइडेंटिटी फंक्शन चालू है {{mvar|V}}.
# {{mvar|T}} बाएं-उलटा है , जिसका कहना है कि एक रैखिक मानचित्र {{math|''S'': ''W'' → ''V''}} मौजूद है जैसे कि {{math|''ST''}}, {{mvar|V}} पर तत्समक मानचित्र है।


=== एपिमोर्फिज्म ===
=== अभिरूपी ===
{{mvar|T}} यदि निम्नलिखित समतुल्य स्थितियों में से कोई भी सत्य है, तो उसे विशेषण या एपिमोर्फिज्म कहा जाता है:
{{mvar|T}} को [[विशेषण]] या [[अभिरूपी]] कहा जाता है यदि निम्न समकक्ष स्थितियों में से कोई भी सत्य है
# {{mvar|T}} समुच्चय के मानचित्र के रूप में विशेषण है।
# {{mvar|T}} समुच्चयों के मानचित्र के [[रूप]] में आच्छादित है।
# {{math|1=[[cokernel|coker]] ''T'' = {0<sub>''W''</sub>} }}
# {{math|1=[[cokernel|coker]] ''T'' = {0<sub>''W''</sub>} }}
# {{mvar|T}} एपिमोर्फिज्म या राइट-कैंसलेबल है, जो किसी भी वेक्टर स्पेस के लिए कहना है {{mvar|U}} और रैखिक मानचित्रों का कोई भी जोड़ा {{math|''R'': ''W'' → ''U''}} तथा {{math|''S'': ''W'' → ''U''}}, समीकरण {{math|1=''RT'' = ''ST''}} तात्पर्य {{math|1=''R'' = ''S''}}.
# {{mvar|T}} [[एपिक]] अभिरूपी या सही-रद्द करने योग्य है, जो कहता है किसी भी सदिश समष्टि {{mvar|U}} और रैखिक मानचित्रों की किसी भी जोड़ी के लिए {{math|''R'': ''W'' → ''U''}} तथा {{math|''S'': ''W'' → ''U''}}, समीकरण {{math|1=''RT'' = ''ST''}} का तात्पर्य {{math|1=''R'' = ''S''}} से है।
# {{mvar|T}} उलटा है (रिंग थ्योरी) | सही-उलटा, जिसका कहना है कि एक रैखिक मानचित्र मौजूद है {{math|''S'': ''W'' → ''V''}} ऐसा है कि {{math|''TS''}} आइडेंटिटी फंक्शन चालू है {{mvar|W}}.
# {{mvar|T}} [[सही-उलटा]] है, जिसका कहना है कि एक रैखिक मानचित्र {{math|''S'': ''W'' → ''V''}} मौजूद है जैसे कि कि {{math|''TS''}}, {{mvar|W}} पर [[तत्समक]] [[मानचित्र]] है।


=== समरूपता ===
=== समरूपता ===
{{mvar|T}} एक आइसोमोर्फिज्म कहा जाता है यदि यह बाएं और दाएं-उलटा दोनों है। यह बराबर है {{mvar|T}} एक-से-एक और आच्छादित (सेटों का एक आक्षेप) या भी होने के नाते {{mvar|T}} महाकाव्य और अलौकिक दोनों होने के नाते, और इसलिए एक द्विरूपता है।
{{mvar|T}} को एक [[तुल्याकारिता]] कहा जाता है यदि यह बाएँ और दाएँ-उलटने योग्य दोनों है। यह {{mvar|T}} के एकैकी और आच्छादित(समुच्चयो का एक [[आक्षेप]]) या {{mvar|T}} के एपिक और मोनिक दोनों होने के बराबर है, और इसलिए एक [[द्विरूपता]] है।
{{pb}}
 
यदि {{math|''T'': ''V'' → ''V''}} एक एंडोमोर्फिज्म है, तो:
यदि {{math|''T'': ''V'' → ''V''}} एक अंतःरूपांतरण है, तो,
* यदि, किसी धनात्मक पूर्णांक के लिए {{mvar|n}}, द {{mvar|n}}- का पुनरावृति {{mvar|T}}, {{math|''T''<sup>''n''</sup>}}, समान रूप से शून्य है, तो {{mvar|T}} शक्तिहीन बताया गया है।
* यदि, किसी धनात्मक पूर्णांक {{mvar|n}} के लिए , {{mvar|T}} ,{{math|''T''<sup>''n''</sup>}} का {{mvar|n}}-वाँ का पुनरावृत्त समान रूप से शून्य है, तो {{mvar|T}} को [[शून्य-शक्तिशाली]] कहा जाता है।
* यदि {{math|1=''T''<sup>2</sup> = ''T''}}, फिर {{mvar|T}} निरंकुश कहा जाता है
*यदि ,{{math|''T''<sup>''2''</sup>}} = {{mvar|T}} तो {{mvar|T}} को [[उदासीन]] कहा जाता है।
* यदि {{math|1=''T'' = ''kI''}}, कहाँ पे {{mvar|k}} कुछ अदिश है, फिर {{mvar|T}} स्केलिंग रूपांतरण या अदिश गुणन मानचित्र कहा जाता है; स्केलर मैट्रिक्स देखें।
* यदि {{math|1=''T'' = ''kI''}}, जहां पर {{mvar|k}} कुछ अदिश है, तो {{mvar|T}} को प्रवर्धन रूपांतरण या अदिश गुणन मानचित्र कहा जाता है, [[अदिश आव्यूह]] देखें।


== आधार का परिवर्तन ==
== आधार परिवर्तन ==
{{Main|Basis (linear algebra)|Change of basis}}
{{Main|आधार (रैखिक बीजगणित)|आधार परिवर्तन}}
एक रैखिक मानचित्र दिया गया है जो एक एंडोमोर्फिज्म है जिसका मैट्रिक्स ए है, अंतरिक्ष के आधार बी में यह वेक्टर निर्देशांक [यू] को [वी] = ए [यू] के रूप में बदलता है। चूंकि सदिश बी के व्युत्क्रम के साथ बदलते हैं (वैक्टर सहप्रसरण और सदिशों के प्रतिप्रसरण हैं) इसका व्युत्क्रम रूपांतरण [v] = B[v'] है।


इसे पहली अभिव्यक्ति में प्रतिस्थापित करना
एक रैखिक मानचित्र दिया गया है जो एक [[अंतःरूपांतरण]] है जिसका आव्यूह ''A'' है, समष्टि के आधार B में यह सदिश निर्देशांक [u] को [v] = ''A''[u] के रूप में बदलता है। चूंकि सदिश B के व्युत्क्रम के साथ बदलते हैं (सदिश [[प्रतिपरिवर्ती]] होते हैं) ,इसका व्युत्क्रम रूपांतरण [v] = B[v'] होता है।
<math display="block">B\left[v'\right] = AB\left[u'\right]</math>
इसलिये
<math display="block">\left[v'\right] = B^{-1}AB\left[u'\right] = A'\left[u'\right].</math>
इसलिए, नए आधार में आव्यूह A' = B है<sup>−1</sup>AB, दिए गए आधार का मैट्रिक्स B होने के कारण।


इसलिए, रेखीय मानचित्रों को 1-सह- 1-कॉन्ट्रा-सहप्रसरण और वेक्टर वस्तुओं के विपरीत, या प्रकार (1, 1) टेंसर कहा जाता है।
इसे पहली अभिव्यक्ति में प्रतिस्थापित करना होता है,<math display="block">B\left[v'\right] = AB\left[u'\right]</math>इसलिये<math display="block">\left[v'\right] = B^{-1}AB\left[u'\right] = A'\left[u'\right].</math>इसलिए, नए आधार में आव्यूह A' = B<sup>−1</sup>AB है, जो दिए गए आधार का आव्यूह B है।


इसलिए, रेखीय मानचित्रों को 1-सह- 1-कॉन्ट्रा-[[सहप्रसरण]] पिण्ड, या प्रकार(1, 1) [[प्रदिश]] कहा जाता है।
== निरंतरता ==
== निरंतरता ==
{{Main|Continuous linear operator|Discontinuous linear map}}
{{Main|सतत रैखिक प्रचालक|असंतुलित रैखिक मानचित्र}}
टोपोलॉजिकल वेक्टर रिक्त स्थान के बीच एक रैखिक परिवर्तन, उदाहरण के लिए आदर्श स्थान, निरंतर कार्य (टोपोलॉजी) हो सकता है। यदि इसका डोमेन और कोडोमेन समान हैं, तो यह एक सतत रैखिक संकारक होगा। एक आदर्श रेखीय स्थान पर एक रेखीय संकारक निरंतर होता है यदि और केवल यदि यह परिबद्ध संकारक है, उदाहरण के लिए, जब डोमेन परिमित-आयामी है।<ref>{{harvnb|Rudin|1991|page=15}}
 
[[संस्थानिक सदिश|सांस्थितिक सदिश]] [[समष्टि]] के बीच एक रैखिक परिवर्तन, उदाहरण के लिए [[आदर्श समष्टि]], [[निरंतर|सतत]] हो सकता है। यदि इसका प्रक्षेत्र और कोप्रक्षेत्र समान हैं, तो यह एक [[सतत रैखिक संकारक]] होगा। एक मानक रेखीय समष्टि पर एक रेखीय संकारक सतत होता है यदि केवल यह [[घिरा]] हुआ है, उदाहरण के लिए, जब प्रक्षेत्र परिमित-आयामी है।<ref>{{harvnb|Rudin|1991|page=15}}


'''1.18 Theorem''' ''Let <math display="inline">\Lambda</math> be a linear functional on a topological vector space {{mvar|X}}. Assume <math display="inline">\Lambda \mathbf x \neq 0</math> for some <math display="inline">\mathbf x \in X</math>. Then each of the following four properties implies the other three:''
'''1.18 Theorem''' ''Let <math display="inline">\Lambda</math> be a linear functional on a topological vector space {{mvar|X}}. Assume <math display="inline">\Lambda \mathbf x \neq 0</math> for some <math display="inline">\mathbf x \in X</math>. Then each of the following four properties implies the other three:''
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|The null space <math display="inline">N(\Lambda)</math> is closed.
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|<math display="inline">N(\Lambda)</math> is not dense in {{mvar|X}}.
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|<math display="inline">\Lambda</math> is bounded in some neighbourhood {{mvar|V}} of 0.}}</ref> एक अनंत-आयामी डोमेन में असंतत रैखिक ऑपरेटर हो सकते हैं।
|<math display="inline">\Lambda</math> is bounded in some neighbourhood {{mvar|V}} of 0.}}</ref> एक अनंत-आयामी प्रक्षेत्र में [[असंतत रैखिक प्रचालक]] हो सकते हैं।


एक असीमित, इसलिए असंतत, रैखिक परिवर्तन का एक उदाहरण सर्वोच्च मानदंड से सुसज्जित सुचारू कार्यों के स्थान पर भिन्नता है (छोटे मानों वाले फ़ंक्शन में बड़े मानों के साथ व्युत्पन्न हो सकता है, जबकि 0 का व्युत्पन्न 0 है)। एक विशिष्ट उदाहरण के लिए, {{math|sin(''nx'')/''n''}} 0 में परिवर्तित होता है, लेकिन इसका व्युत्पन्न {{math|cos(''nx'')}} नहीं है, इसलिए भेदभाव 0 पर निरंतर नहीं है (और इस तर्क की भिन्नता से, यह कहीं भी निरंतर नहीं है)।
एक असीमित, और असंतुलित, रैखिक परिवर्तन का एक उदाहरण सर्वोच्च मानदंड से सुसज्जित सहज फलन के समष्टि पर भिन्नता है (छोटे मानों वाले फलन में बड़े मान वाले अवकलज हो सकते हैं, जबकि 0 का अवकलज 0 है)। एक विशिष्ट उदाहरण के लिए, {{math|sin(''nx'')/''n''}} 0 में अभिसरण करता है, लेकिन इसका अवकलज {{math|cos(''nx'')}} नहीं होता है, इसलिए अवकलन 0 पर सतत नहीं है (और इस तर्क की भिन्नता से, यह कहीं भी सतत नहीं है)।


== अनुप्रयोग ==
== अनुप्रयोग ==
रेखीय मानचित्रों का एक विशिष्ट अनुप्रयोग [[ज्यामितीय परिवर्तनों]] के लिए है, जैसे कि [[कंप्यूटर ग्राफिक्स]] में किया जाता है, जहाँ 2डी या 3डी वस्तुओं का अनुवाद, परिक्रमण और प्रवर्धन [[रूपांतरण आव्यूह]] के उपयोग द्वारा किया जाता है। रेखीय मानचित्रण का उपयोग परिवर्तन का वर्णन करने के लिए एक तंत्र के रूप में भी किया जाता है, उदाहरण के लिए कलन में व्युत्पन्न (शब्द) के अनुरूप, या सापेक्षता में, संदर्भ फ्रेम के स्थानीय परिवर्तनों का तरीका रखने के लिए एक उपकरण के रूप में उपयोग किया जाता है।
रेखीय मानचित्रों का एक विशिष्ट अनुप्रयोग [[ज्यामितीय परिवर्तनों]] के लिए है, जैसे कि इसका उपयोग [[कंप्यूटर ग्राफिक्स]] में किया जाता है, जहाँ 2डी या 3डी वस्तुओं का अनुवाद, परिक्रमण और प्रवर्धन [[रूपांतरण आव्यूह]] के उपयोग द्वारा किया जाता है। रेखीय मानचित्रण का उपयोग परिवर्तन का वर्णन करने के लिए एक तंत्र के रूप में भी किया जाता है, उदाहरण के लिए कलन में अवकलज (शब्द) के अनुरूप, या सापेक्षता में, निर्देश तंत्र के समष्टिीय परिवर्तनों का तरीका रखने के लिए एक उपकरण के रूप में उपयोग किया जाता है।


इन परिवर्तनों का एक अन्य अनुप्रयोग नेस्टेड-लूप कोड के संकलक अनुकूलन में है, और संकलक तकनीकों को समानांतर करने में है।
इन परिवर्तनों का एक अन्य अनुप्रयोग स्थिर-परिपथ नियमावली के [[संकलक अनुकूलन]] में है, और [[संकलक]] तकनीकों को [[समानांतर]] करने में है।


== यह भी देखें ==
== यह भी देखें ==
{{Wikibooks|रेखीय बीजगणित / रेखीय परिवर्तन}}
* {{annotated link|योगात्मक मानचित्र- जेड-इकाई समरूपता}}
* {{annotated link|योज्य नक्शा- जेड-इकाई समरूपता}}
* {{annotated link|प्रतिरेखीय मानचित्र- संयुग्म सजातीय योज्य मानचित्र}}
* {{annotated link|प्रतिरेखीय नक्शा - संयुग्म सजातीय योज्य नक्शा }}
* {{annotated link|तुला फलन- विशेष प्रकार का बूलियन फलन}}
* {{annotated link|टेढ़ा फलन- विशेष प्रकार का बूलियन फलन}}
* {{annotated link|परिबद्ध संचालिका - टीवीएस के बीच रैखिक परिवर्तन
* {{annotated link|परिबद्ध संचालिका - टीवीएस के बीच रैखिक परिवर्तन
}}
}}
* {{annotated link|कॉची का कार्यात्मक समीकरण - कार्यात्मक समीकरण}}
* {{annotated link|कॉची का कार्यात्मक समीकरण - फलनिक समीकरण}}
* {{annotated link|सतत रैखिक संचालक}}
* {{annotated link|सतत रैखिक संचालक}}
* {{annotated link|रैखिक कार्यात्मक}}
* {{annotated link|रैखिक फलन}}
* {{annotated link|रैखिक समरूपता}}
* {{annotated link|रैखिक समरूपता}}


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{{tensors}}
{{tensors}}
{{Authority control}}
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Latest revision as of 12:34, 16 October 2023

गणित में, और अधिक विशेष रूप से रैखिक बीजगणित में, एक रेखीय मानचित्र(जिसे एक रेखीय मानचित्रण, रैखिक रूपांतरण, सदिश समष्टि समरूपता या कुछ संदर्भों में रैखिक फलन भी कहा जाता है) दो सदिश समष्टिों के बीच एक मानचित्रण है जो सदिश जोड़ और अदिश गुणज के संचालन को संरक्षित करता है। रिंग(गणित) पर इकाई(गणित) के अधिक सामान्य मामले के लिए समान नाम और समान परिभाषा का भी उपयोग किया जाता है, उदहारण के लिए इकाई समरूपता देखें।

यदि एक रेखीय मानचित्र एक आक्षेप है तो इसे रेखीय समरूपता कहा जाता है। ऐसे मामले में जहां , एक रेखीय मानचित्र को(रैखिक) अंतःरूपांतरण कहा जाता है। कभी-कभी 'रैखिक प्रचालक' शब्द इस मामले को संदर्भित करता है,[1] लेकिन रैखिक प्रचालक शब्द के विभिन्न सम्मेलनों के लिए अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, इसका उपयोग इस बात पर जोर देने के लिए किया जा सकता है कि तथा वास्तविक संख्या सदिश समष्टियाँ हैं (जरूरी नहीं कि के साथ हो),[citation needed] या इसका उपयोग इस बात पर जोर देने के लिए किया जा सकता है कि एक फलन समष्टि है, जो कार्यात्मक विश्लेषण में एक सामान्य सम्मेलन है।[2] कभी-कभी रेखीय फलन शब्द का वही अर्थ होता है जो रेखीय मानचित्र का होता है, जबकि विश्लेषण में ऐसा नहीं होता है।

V से W तक का एक रेखीय मानचित्र हमेशा V की उत्पत्ति को W की उत्पत्ति के लिए मानचित्रित करता है। इसके अलावा, यह V में रैखिक उपसमष्‍टि को W में रैखिक उपसमष्‍टि पर मानचित्रित करता है (संभवतः एक निम्न आयाम(सदिश समष्‍टि) का),[3] उदाहरण के लिए, यह V में उत्पत्ति के माध्यम से एक तल(ज्यामिति) को या तो W डब्ल्यू में उत्पत्ति के माध्यम से एक तल को, डब्ल्यू में उत्पत्ति के माध्यम से एक रेखा, या सिर्फ डब्ल्यू में उत्पत्ति के माध्यम से एक तल को मानचित्रित करता है। रेखीय मानचित्रो को अक्सर आव्यूह के रूप में दर्शाया जा सकता है, और सरल उदाहरणों में परिक्रमण और रेखीय रूपांतरण शामिल हैं।

श्रेणी सिद्धांत की भाषा में, रेखीय मानचित्र सदिश समष्‍टिको के रूप हैं।

परिभाषा और प्रथम परिणाम

माना और एक ही क्षेत्र (गणित) पर सदिश समष्टियाँ हैं। किसी फलन को एक रेखीय मानचित्र कहा जाता है यदि किन्हीं दो सदिशों और किसी अदिश के लिए निम्नलिखित दो शर्तें पूरी होती हैं तो ,

  • योगात्मकता / जोड़ का संचालन
  • डिग्री 1 की एकरूपता / अदिश गुणन की संक्रिया

इस प्रकार, एक रेखीय मानचित्र को संचालन संरक्षण कहा जाता है। दूसरे शब्दों में, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि रैखिक मानचित्र पहले (उपरोक्त उदाहरणों के दाहिने हाथ की ओर) या बाद में (उदाहरणों के बाएं हाथ की ओर) जोड़ और अदिश गुणन के संचालन के लिए लागू किया गया है।

किसी भी सदिश और अदिश के लिए जोड़ संक्रिया की साहचर्यता से + के रूप में निरूपित किया जाता है , जो निम्नलिखित समानताए रखती है,[4][5]

इस प्रकार एक रैखिक मानचित्र वह है जो रैखिक संयोजन को संरक्षित करता है।

सदिश समष्टियों और के शून्य तत्वों को क्रमशः और से दर्शाने पर यह का अनुसरण करता है। मान लीजिये तथा डिग्री 1 की एकरूपता के समीकरण में,

एक रेखीय मानचित्र जिसमें को एक आयामी सदिश समष्टि के रूप में देखा जाता है उसे एक रेखीय फलन कहा जाता है।[6]

ये कथन बिना संशोधन के किसी भी बाएं-मापांक को रिंग पर और अदिश गुणन को उलटने पर किसी भी दाएं-मापांक के लिए सामान्यीकृत करते हैं।

उदाहरण

  • एक आद्य उदाहरण जो रैखिक मानचित्रों को उनका नाम देता है, एक फलन है , जिसका आलेख मूल बिंदु से होकर जाने वाली एक रेखा है।[7]
  • आम तौर पर अधिक, कोई भी समरूपता है जहां पर एक सदिश समष्टि के मूल में केन्द्रित एक रेखीय मानचित्र है।
  • दो सदिश समष्टि (एक ही क्षेत्र में) के बीच शून्य मानचित्र रैखिक है।
  • किसी भी मापांक पर तत्समक मानचित्र एक रैखिक प्रचालक है।
  • वास्तविक संख्याओं के लिए, मानचित्र रेखीय नहीं है।
  • वास्तविक संख्याओं के लिए, मानचित्र रैखिक नहीं है (लेकिन एक परिशोधन रूपांतरण है)।
  • यदि एक वास्तविक आव्यूह है, तो स्तंभ सदिश को स्तंभ सदिश में प्रेषित करके से तक एक रैखिक मानचित्र को परिभाषित करता है। इसके विपरीत, रिमित-आयामी सदिश समष्टिको के बीच किसी भी रेखीय मानचित्र को इस तरीके से प्रदर्शित किया जा सकता है, नीचे, § आव्यूह देखें।
  • यदि वास्तविक मानक समष्टि के बीच एक समदूरीकता है जैसे कि तो एक रैखिक मानचित्र है। यह परिणाम आवश्यक रूप से सम्मिश्र मानदंड वाले समष्टि के लिए सही नहीं है।[8]
  • अवकलन सभी भिन्न फलनो के समष्टि से लेकर सभी फलनो के समष्टि तक एक रेखीय मानचित्र को परिभाषित करता है। यह सभी सहज फलनो के समष्टि पर एक रैखिक प्रचालक को भी परिभाषित करता है (एक रैखिक प्रचालक एक रैखिक अंतःरूपांतरण है, जो कि एक ही प्रक्षेत्र और सहप्रांत वाला एक रैखिक मानचित्र है)। जिसक यह एक उदाहरण है,
  • कुछ अंतराल I पर एक निश्चित अभिन्न अंग I से पर सभी वास्तविक-मूल्यवान पूर्णांक फलनों के समष्टि से एक रेखीय मानचित्र है। उदाहरण के लिए,
  • एक निश्चित एकीकरण प्रारंभिक बिंदु के साथ एक अनिश्चित अभिन्न (या प्रतिअवकलज) पर सभी वास्तविक-मूल्यवान पूर्णांक फलनो के समष्टि से पर सभी वास्तविक-मूल्यवान, अलग-अलग फलनो के समष्टि पर एक रैखिक मानचित्र को परिभाषित करते है। एक निश्चित प्रारंभिक बिंदु के बिना, निरंतर फलनो के रैखिक समष्टि द्वारा अलग-अलग फलनो के भागफल समष्टि( रैखिक बीजगणित) के लिए प्रतिपक्षी मानचित्र।
  • यदि और संबंधित आयामों m तथा n के एक क्षेत्र F पर परिमित-आयामी सदिश समष्टि हैं , तो वह फलन जो § आव्यूह (नीचे) में वर्णित तरीके से से n × m आव्यूह को रैखिक मानचित्रित करता है, तथा एक रैखिक मानचित्र है, और यहां तक ​​कि एक रेखीय समरूपता भी है।
  • एक यादृच्छिक चर का अपेक्षित मान (जो वास्तव में एक फलन है, और एक सदिश समष्टि का एक अवयव है) रैखिक है, जैसा कि यादृच्छिक चर और के लिए हमारे पास तथा है , लेकिन एक यादृच्छिक चर का प्रसरण रैखिक नहीं है।

रेखीय विस्तार

अक्सर, एक सदिश समष्टि के उपसमुच्चय पर इसे परिभाषित करके एक रेखीय मानचित्र का निर्माण किया जाता है और फिर इसे रैखिकता द्वारा प्रक्षेत्र के रैखिक विस्तार तक विस्तारित किया जाता है। किसी फलन का एक रैखिक विस्तार किसी सदिश समष्टि के लिए का विस्तार है जो एक रैखिक मानचित्र है।[9]

मान लीजिए तथा सदिश समष्टियाँ हैं और किसी उपसमुच्चय पर परिभाषित फलन है। तब को रेखीय मानचित्र तक बढ़ाया जा सकता है और यदि केवल भी एक पूर्णांक है, तो अदिश राशियाँ होगी, और सदिश हैं जैसा की है , तो अनिवार्य रूप से भी होगी।[10] यदि का रैखिक विस्तार मौजूद है तो रैखिक विस्तार अद्वितीय है और

उपरोक्त सभी , तथा के लिए मान्य है।[10] यदि रैखिक रूप से स्वतंत्र हैतो किसी भी सदिश समष्टि में प्रत्येक फलन का एक (रैखिक) मानचित्र तक एक रैखिक विस्तार होता है (इसका विपरीत भी सच है)।


उदाहरण के लिए, यदि फलन तथा है तो नियतन तथा को सदिशों के रैखिक रूप से स्वतंत्र समुच्चय से पर एक रैखिक मानचित्र तक रैखिक रूप से विस्तारित किया जा सकता है। अद्वितीय रैखिक विस्तार वह मानचित्र है जो से

के प्रति प्रेषित करता है ।

वास्तविक या जटिल सदिश समष्टि के सदिश उप-समष्टि पर परिभाषित प्रत्येक(अदिश-मूल्यवान) रैखिक फलन का सभी के लिए एक रैखिक विस्तार है। वास्तव में, हैन-बनाच प्रभुत्व विस्तार प्रमेय यह भी प्रत्याभुति देता है कि जब इस रैखिक फलन पर कुछ दिए गए सामिमानक का प्रभुत्व होता है (अर्थात् , के क्षेत्र में सभी के लिए मान्य है ) तो के लिए एक रैखिक विस्तार मौजूद होता है जो का प्रभुत्व भी होता है।

आव्युह

यदि तथा परिमित-आयामी सदिश समष्टियाँ हैं और प्रत्येक सदिश समष्टि के लिए एक आधार परिभाषित किया गया है, तो से तक के प्रत्येक रैखिक मानचित्र को एक आव्यूह द्वारा दर्शाया जा सकता है।[11] यह उपयोगी है क्योंकि यह ठोस गणनाओं की अनुमति देता है। आव्युह रैखिक मानचित्रों के उदाहरण देते हैं, जैसे यदि एक वास्तविक आव्युह है, तो एक रैखिक मानचित्र का वर्णन करता है (यूक्लिडियन समष्टि देखें)।

माना , का आधार है। तब प्रत्येक सदिश विशिष्ट रूप से क्षेत्र में गुणांक द्वारा निर्धारित किया जाता है,

यदि एक रैखिक मानचित्र है, तो
जिसका अर्थ है कि फलन f पूरी तरह सदिशों द्वारा निर्धारित होता है। अब मान लीजिए , का आधार है। तब हम प्रत्येक सदिश को
के रूप में निरूपित कर सकते हैं।

इस प्रकार, फलन पूरी तरह से के मानों से निर्धारित होता है। यदि हम इन मानों को आव्यूह में रखते हैं , तो हम में किसी भी सदिश के लिए के सदिश निर्गम की गणना करने के लिए आसानी से इसका उपयोग कर सकते हैं। प्राप्त करने के लिए, का प्रत्येक स्तंभ एक सदिश

है जो के अनुरूप है जैसा कि ऊपर परिभाषित किया गया है। इसे और अधिक स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के लिए, कुछ स्तंभ के लिए जो मानचित्रण ,

के अनुरूप है ,जहां , का आव्युह है। दूसरे शब्दों में, प्रत्येक स्तंभ में संबंधित सदिश होता है जिसके निर्देशांक स्तंभ के अवयव हैं। एक एकल रैखिक मानचित्र को कई आव्यूहों द्वारा दर्शाया जा सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि आव्यूह के अवयव, चुने गए मान के आधारों पर निर्भर करते हैं।

एक रैखिक परिवर्तन के आव्यूह को नेत्रहीन रूप से दर्शाया जा सकता है:

  1. के लिए आव्यूह : के सापेक्ष
  2. के लिए आव्यूह : के सापेक्ष
  3. से : तक संक्रमण आव्यूह
  4. से : तक संक्रमण आव्यूह

ऐसा कि निचले बाएँ कोने से शुरू होकर और निचले दाएं कोने की तलाश में, अर्थात् जो बायें-गुणा करेगा—वह, है। समतुल्य विधि एक ही बिंदु से दक्षिणावर्त जाने वाली लंबी विधि होगी जैसे कि को या से -गुणा किया जाता है।

दो आयामों में उदाहरण

द्वि-आयामी समष्टि में R2 रैखिक मानचित्रों को 2 × 2 आव्यूहों (गणित) द्वारा वर्णित किया जाता है। ये कुछ उदाहरण हैं,

  • घूर्णन(गणित)
    • 90 डिग्री वामावर्त द्वारा,
    • θ वामावर्त कोण से,
  • प्रतिबिंब(गणित)
    • एक्स अक्ष के माध्यम से,
    • वाई अक्ष के माध्यम से,
    • मूल के साथ कोण θ बनाने वाली रेखा के माध्यम से,
      * सभी दिशाओं में 2 से मापने पर(ज्यामिति),
  • क्षैतिज कतरनी मानचित्रण,
  • संकुचन मानचित्रण,
  • वाई अक्ष पर प्रक्षेपण (रैखिक बीजगणित),

रैखिक मानचित्रों का सदिश समष्टि

रेखीय नक्शों की संरचना रेखीय होती है, यदि और रैखिक हैं, तो उनका संयोजन भी होगा। यह इस बात का अनुसरण करता है कि किसी दिए गए क्षेत्र K पर सभी सदिश समष्टि का वर्ग(सेट सिद्धांत), K-रैखिक मानचित्रों के रूप में एक साथ मिलकर एक श्रेणी (गणित) बनाता है।

एक रेखीय मानचित्र का व्युत्क्रम, जब परिभाषित किया जाता है, तो फिर से एक रेखीय मानचित्र होता है।

यदि और रैखिक हैं, तो उनका बिंदुवार योग भी होगा , जिसे द्वारा परिभाषित किया गया है।

यदि रैखिक है और जमीनी क्षेत्र का एक अवयव है, तो द्वारा परिभाषित मानचित्र भी रैखिक है।

इस प्रकार से तक रैखिक मानचित्रों का समुच्चय स्वयं पर एक सदिश समष्टि बनाता है ,[12] जिसे कभी-कभी के रूप में दर्शाया जाता है।[13] इसके अलावा, इस स्थिति में , यह सदिश समष्टि, को निरूपित करता है, तथा मानचित्र की रचना के तहत यह एक साहचर्य बीजगणित है, क्योंकि दो रेखीय मानचित्रों की रचना फिर से एक रेखीय मानचित्र होती है, और मानचित्रों की रचना हमेशा साहचर्य होती है। इस स्थिति पर नीचे और अधिक विस्तार से चर्चा की गई है।

फिर से परिमित-आयामी स्थिति को देखते हुए, यदि आधारों को चुना गया है, तो रैखिक मानचित्रों की संरचना आव्यूह गुणन से मेल खाती है,तथा रैखिक मानचित्रों का जोड़ आव्यूह जोड़ से मेल खाता है, और अदिशों के साथ रैखिक मानचित्रों का गुणन अदिशों के साथ आव्यूहों के गुणन के अनुरूप होता है।

अंतःरूपांतरण और स्वसमाकृतिकता

एक रैखिक परिवर्तन , का अंतःरूपांतरण है, इस तरह के सभी अंतःरूपांतरण का समुच्चय योग, संरचना और अदिश गुणन के साथ जैसा कि ऊपर परिभाषित किया गया है, क्षेत्र पर पहचान अवयव के साथ एक साहचर्य बीजगणित बनाता है (और विशेष रूप से एक रिंग(बीजगणित))। इस बीजगणित का गुणात्मक तत्समक अवयव तत्समक मानचित्र है।

का अंतःरूपांतरण जो कि एक समरूपता भी है जिसे का स्वसमाकृतिकता भी कहा जाता है। दो स्वसमाकृतिकता की संरचना फिर से एक स्वसमाकृतिकता है, और के सभी स्वसमाकृतिकता का समुच्चय एक समूह (गणित) बनाता है, का स्वसमाकृतिकता समूह जिसे या द्वारा दर्शाया जाता है। चूंकि स्वसमाकृतिकता ठीक उनमे अंतःरूपांतरण हैं, जिनमें रचना के तहत व्युत्क्रम होते हैं, जैसे रिंग में इकाइयों का समूह है।

यदि परिमित आयाम है , तो , में प्रविष्टियों के साथ सभी आव्यूहों के साहचर्य बीजगणित के लिए समरूप है। का स्वसमाकृतिकता समूह में प्रविष्टियों के साथ सभी व्युतक्रमणीय आव्यूह के सामान्य रैखिक समूह के लिए समरूपी है।

मध्यभाग, प्रतिबिम्ब और कोटि-शून्यता प्रमेय

यदि रैखिक है, तो हम कर्नेल (रैखिक प्रचालक) और का प्रतिबिम्ब(गणित) या श्रेणी को इसके द्वारा परिभाषित करते हैं ,

, की एक रेखीय उपसमष्टि है तथा , की एक उपसमष्टि है। निम्नलिखित आयाम सूत्र को कोटि-शून्यता प्रमेय के रूप में जाना जाता है,[14]

संख्या को की कोटि भी कहा जाता है और इसे , या कभी कभी, ,के रूप में लिखा जाता है[15][16] संख्या को की शून्यता कहा जाता है और इसे या के रूप में लिखा जाता है।[15][16] यदि तथा परिमित-आयामी हैं, और आधार के रूप में चुने गए हैं और आव्यूह द्वारा दर्शाया गया है, तब की कोटि और शून्यता क्रमशः आव्यूह की कोटि और शून्यता के बराबर होती है।

कोकरनेल

एक रेखीय परिवर्तन का एक सूक्ष्मतर अपरिवर्तनीय कोकरनेल है, जिसे इस रूप में परिभाषित किया गया है

यह कर्नेल के लिए दोहरी धारणा है, जैसे कर्नेल प्रक्षेत्र का एक उप-समष्टि है, और सह-कर्नेल लक्ष्य का एक भागफल समष्टि (रैखिक बीजगणित) है। औपचारिक रूप से, किसी का सटीक क्रम इस तरह होता है
इनकी व्याख्या इस प्रकार की जा सकती है, तथा हल करने के लिए एक रैखिक समीकरण f('v') = 'w' दिया गया है,

  • कर्नेल सजातीय समीकरण f('v') = 0 के समाधान का समष्टि है, और यदि यह खाली नहीं है, तो इसका आयाम समाधान के समष्टि में स्वातन्त्र्य कोटि की संख्या है,
  • सह-कर्नेल विकट का समष्टि है, जिसे समाधान संतुष्ट करना चाहिए, और इसका आयाम स्वतंत्र बाधाओं की अधिकतम संख्या होता है।

सह-कर्नेल का आयाम और प्रतिबिम्ब का आयाम(कोटि) लक्ष्य समष्टि के आयाम तक जुड़ते हैं। परिमित आयामों के लिए, इसका अर्थ है कि भागफल समष्टि W/f(V) का आयाम लक्षित समष्टि का आयाम न्यूनतम प्रतिबिम्ब का आयाम है।

एक साधारण उदाहरण के रूप में, f(x, y) =(0, y) द्वारा दिए गए मानचित्र f: 'R'2 →R2, पर विचार करें। f(x, y) =(0, y) द्वारा दिया गया है। फिर एक समीकरण f(x, y) =(a, b) के समाधान के लिए, हमारे पास a = 0 (एक अवरोध) होना चाहिए, और उस स्थिति में समाधान समष्टि(x, b) या समकक्ष रूप से कहा गया है,( 0, बी) +(एक्स, 0) (स्वातन्त्र्य कोटि)। कर्नेल को उपसमष्टि (x, 0) <V के रूप में व्यक्त किया जा सकता है, x का मान एक समाधान में स्वतंत्र है - जबकि कोकर्नेल को मानचित्र W → 'R' , के माध्यम से व्यक्त किया जा सकता है, एक सदिश(a, b) दिया गया है, तथा a का मान समाधान होने में अवरोध है।

अनंत-आयामी स्थिति को दर्शाने वाला एक उदाहरण मानचित्र f: RR∞ , के साथ b1 = 0 और bn + 1 = an के लिए n > 0 द्वारा वहन किया जाता है। इसके प्रतिबिम्ब में पहले अवयव 0 के साथ सभी अनुक्रम होते हैं, और इस प्रकार इसके कोकर्नेल में पहले समान अवयव वाले अनुक्रमों के वर्ग होते हैं। इस प्रकार, जबकि इसके कर्नेल का आयाम 0 है (यह केवल शून्य अनुक्रम को शून्य अनुक्रम में प्रतिचित्र करता है), इसके सह-कर्नेल का आयाम है ,

1. चूंकि प्रक्षेत्र और लक्ष्य समष्टि समान हैं, कोटि और कर्नेल का आयाम कोटि और सह-कर्नेल के आयाम के समान योग तक जोड़ते हैं () , लेकिन अनंत-आयामी स्थिति में यह अनुमान नहीं लगाया जा सकता है कि अंतःरूपांतरण के कर्नेल और सह-कर्नेल का एक ही आयाम(0 ≠ 1) है। मानचित्र h के लिए RR , तथा cn = an + 1 1 के साथ विपरीत स्थिति प्राप्त होती है। इसका प्रतिबिम्ब संपूर्ण लक्ष्य समष्टि है, और इसलिए इसके सह-कर्नेल का आयाम 0 है, लेकिन चूंकि यह सभी अनुक्रमों को प्रतिचित्र करता है जिसमें केवल पहला अवयव गैर-शून्य से शून्य अनुक्रम तक होता है, तथा इसके कर्नेल का आयाम 1 होता है।

सूचकांक

परिमित-आयामी कर्नेल और सह-कर्नेल वाले एक रैखिक प्रचालक के लिए, सूचकांक को इस प्रकार परिभाषित किया जा सकता है:

अर्थात् स्वातन्त्र्य कोटि ऋण बाधाओं की संख्या।

परिमित-आयामी सदिश समष्टि के बीच परिवर्तन के लिए, यह कोटि-शून्यता द्वारा dim(V) − dim(W) का अंतर है। यह इस बात का संकेत देता है कि किसी के पास कितने समाधान या कितने व्यवरोध हैं, यदि एक बड़े समष्टि से एक छोटे समष्टि पर मानचित्रण किया जाता है, तो हो सकता है, मानचित्र पर, इस प्रकार व्यवरोधो के बिना भी स्वातन्त्र्य कोटि होगी। इसके विपरीत, यदि छोटे समष्टि से बड़े समष्टि पर मानचित्रण किया जाता है, तो हो सकता है, मानचित्र पर, इस प्रकार स्वातन्त्र्य कोटि के बिना भी व्यवरोध होंगे।

एक प्रचालक का सूचकांक ठीक 2-सम्मिश्र अवधि 0 → V → W → 0 की यूलर विशेषता है। प्रचालक सिद्धांत में, फ्रेडहोम प्रचालको का सूचकांक अध्ययन का एक उद्देश्य है, जिसका प्रमुख परिणाम अतियाह-सिंगर सूचकांक प्रमेय है।[17]

रैखिक परिवर्तनों का बीजगणितीय वर्गीकरण

रेखीय मानचित्रों का कोई वर्गीकरण संपूर्ण नहीं हो सकता। निम्नलिखित अधूरी सूची कुछ महत्वपूर्ण वर्गीकरणों की गणना करती है जिन्हें सदिश समष्टि पर किसी अतिरिक्त संरचना की आवश्यकता नहीं होती है।

मान लीजिए कि V तथा W एक क्षेत्र F पर सदिश को निरूपित करते हैं और T: VW को एक रैखिक मानचित्र बनाते हैं।

एकैक समाकारिता

T को अंतःक्षेपी या एकैक समाकारिता कहा जाता है यदि निम्नलिखित समकक्ष शर्तों में से कोई भी सत्य है,

  1. T समुच्चय (गणित) के मानचित्र के रूप में एकैकी अंतःक्षेपी है।
  2. ker T = {0V}
  3. dim(ker T) = 0
  4. T मोनिक एकरूपता या वाम-रद्द करने योग्य है, जिसका अर्थ है, किसी भी सदिश समष्टि U और रैखिक मानचित्रों की किसी भी जोड़ी के लिए R: UV तथा S: UV, समीकरण TR = TS का तात्पर्य R = S से है।
  5. T बाएं-उलटा है , जिसका कहना है कि एक रैखिक मानचित्र S: WV मौजूद है जैसे कि ST, V पर तत्समक मानचित्र है।

अभिरूपी

T को विशेषण या अभिरूपी कहा जाता है यदि निम्न समकक्ष स्थितियों में से कोई भी सत्य है

  1. T समुच्चयों के मानचित्र के रूप में आच्छादित है।
  2. coker T = {0W}
  3. T एपिक अभिरूपी या सही-रद्द करने योग्य है, जो कहता है किसी भी सदिश समष्टि U और रैखिक मानचित्रों की किसी भी जोड़ी के लिए R: WU तथा S: WU, समीकरण RT = ST का तात्पर्य R = S से है।
  4. T सही-उलटा है, जिसका कहना है कि एक रैखिक मानचित्र S: WV मौजूद है जैसे कि कि TS, W पर तत्समक मानचित्र है।

समरूपता

T को एक तुल्याकारिता कहा जाता है यदि यह बाएँ और दाएँ-उलटने योग्य दोनों है। यह T के एकैकी और आच्छादित(समुच्चयो का एक आक्षेप) या T के एपिक और मोनिक दोनों होने के बराबर है, और इसलिए एक द्विरूपता है।

यदि T: VV एक अंतःरूपांतरण है, तो,

  • यदि, किसी धनात्मक पूर्णांक n के लिए , T ,Tn का n-वाँ का पुनरावृत्त समान रूप से शून्य है, तो T को शून्य-शक्तिशाली कहा जाता है।
  • यदि ,T2 = T तो T को उदासीन कहा जाता है।
  • यदि T = kI, जहां पर k कुछ अदिश है, तो T को प्रवर्धन रूपांतरण या अदिश गुणन मानचित्र कहा जाता है, अदिश आव्यूह देखें।

आधार परिवर्तन

एक रैखिक मानचित्र दिया गया है जो एक अंतःरूपांतरण है जिसका आव्यूह A है, समष्टि के आधार B में यह सदिश निर्देशांक [u] को [v] = A[u] के रूप में बदलता है। चूंकि सदिश B के व्युत्क्रम के साथ बदलते हैं (सदिश प्रतिपरिवर्ती होते हैं) ,इसका व्युत्क्रम रूपांतरण [v] = B[v'] होता है।

इसे पहली अभिव्यक्ति में प्रतिस्थापित करना होता है,

इसलिये
इसलिए, नए आधार में आव्यूह A' = B−1AB है, जो दिए गए आधार का आव्यूह B है।

इसलिए, रेखीय मानचित्रों को 1-सह- 1-कॉन्ट्रा-सहप्रसरण पिण्ड, या प्रकार(1, 1) प्रदिश कहा जाता है।

निरंतरता

सांस्थितिक सदिश समष्टि के बीच एक रैखिक परिवर्तन, उदाहरण के लिए आदर्श समष्टि, सतत हो सकता है। यदि इसका प्रक्षेत्र और कोप्रक्षेत्र समान हैं, तो यह एक सतत रैखिक संकारक होगा। एक मानक रेखीय समष्टि पर एक रेखीय संकारक सतत होता है यदि केवल यह घिरा हुआ है, उदाहरण के लिए, जब प्रक्षेत्र परिमित-आयामी है।[18] एक अनंत-आयामी प्रक्षेत्र में असंतत रैखिक प्रचालक हो सकते हैं।

एक असीमित, और असंतुलित, रैखिक परिवर्तन का एक उदाहरण सर्वोच्च मानदंड से सुसज्जित सहज फलन के समष्टि पर भिन्नता है (छोटे मानों वाले फलन में बड़े मान वाले अवकलज हो सकते हैं, जबकि 0 का अवकलज 0 है)। एक विशिष्ट उदाहरण के लिए, sin(nx)/n 0 में अभिसरण करता है, लेकिन इसका अवकलज cos(nx) नहीं होता है, इसलिए अवकलन 0 पर सतत नहीं है (और इस तर्क की भिन्नता से, यह कहीं भी सतत नहीं है)।

अनुप्रयोग

रेखीय मानचित्रों का एक विशिष्ट अनुप्रयोग ज्यामितीय परिवर्तनों के लिए है, जैसे कि इसका उपयोग कंप्यूटर ग्राफिक्स में किया जाता है, जहाँ 2डी या 3डी वस्तुओं का अनुवाद, परिक्रमण और प्रवर्धन रूपांतरण आव्यूह के उपयोग द्वारा किया जाता है। रेखीय मानचित्रण का उपयोग परिवर्तन का वर्णन करने के लिए एक तंत्र के रूप में भी किया जाता है, उदाहरण के लिए कलन में अवकलज (शब्द) के अनुरूप, या सापेक्षता में, निर्देश तंत्र के समष्टिीय परिवर्तनों का तरीका रखने के लिए एक उपकरण के रूप में उपयोग किया जाता है।

इन परिवर्तनों का एक अन्य अनुप्रयोग स्थिर-परिपथ नियमावली के संकलक अनुकूलन में है, और संकलक तकनीकों को समानांतर करने में है।

यह भी देखें

|परिबद्ध संचालिका - टीवीएस के बीच रैखिक परिवर्तन ]]


टिप्पणियाँ

  1. "Linear transformations of V into V are often called linear operators on V." Rudin 1976, p. 207
  2. Let V and W be two real vector spaces. A mapping a from V into W Is called a 'linear mapping' or 'linear transformation' or 'linear operator' [...] from V into W, if
    for all ,
    for all and all real λ. Bronshtein & Semendyayev 2004, p. 316
  3. Rudin 1991, p. 14
    Here are some properties of linear mappings whose proofs are so easy that we omit them; it is assumed that and :
    1. If A is a subspace (or a convex set, or a balanced set) the same is true of
    2. If B is a subspace (or a convex set, or a balanced set) the same is true of
    3. In particular, the set:
      is a subspace of X, called the null space of .
  4. Rudin 1991, p. 14. Suppose now that X and Y are vector spaces over the same scalar field. A mapping is said to be linear if for all and all scalars and . Note that one often writes , rather than , when is linear.
  5. Rudin 1976, p. 206. A mapping A of a vector space X into a vector space Y is said to be a linear transformation if: for all and all scalars c. Note that one often writes instead of if A is linear.
  6. Rudin 1991, p. 14. Linear mappings of X onto its scalar field are called linear functionals.
  7. "शब्दावली - रेखीय बीजगणित में 'रैखिक' का क्या अर्थ है?". Mathematics Stack Exchange. Retrieved 2021-02-17.
  8. Wilansky 2013, pp. 21–26.
  9. Kubrusly, Carlos (2001). ऑपरेटर सिद्धांत के तत्व. Boston: Birkhäuser. p. 57. ISBN 978-1-4757-3328-0. OCLC 754555941.
  10. 10.0 10.1 Schechter 1996, pp. 277–280.
  11. Rudin 1976, p. 210 Suppose and are bases of vector spaces X and Y, respectively. Then every determines a set of numbers such that
    It is convenient to represent these numbers in a rectangular array of m rows and n columns, called an m by n matrix:
    Observe that the coordinates of the vector (with respect to the basis ) appear in the jth column of . The vectors are therefore sometimes called the column vectors of . With this terminology, the range of A is spanned by the column vectors of .
  12. Axler (2015) p. 52, § 3.3
  13. Tu (2011), p. 19, § 3.1
  14. Horn & Johnson 2013, 0.2.3 Vector spaces associated with a matrix or linear transformation, p. 6
  15. 15.0 15.1 Katznelson & Katznelson (2008) पी। 52, § 2.5.1
  16. 16.0 16.1 Halmos (1974) पी। 90, § 50
  17. Nistor, Victor (2001) [1994], "Index theory", Encyclopedia of Mathematics, EMS Press: "The main question in index theory is to provide index formulas for classes of Fredholm operators ... Index theory has become a subject on its own only after M. F. Atiyah and I. Singer published their index theorems"
  18. Rudin 1991, p. 15 1.18 Theorem Let be a linear functional on a topological vector space X. Assume for some . Then each of the following four properties implies the other three:
    1. is continuous
    2. The null space is closed.
    3. is not dense in X.
    4. is bounded in some neighbourhood V of 0.


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