Der Kern einer Abbildung dient in der Algebra dazu, anzugeben, wie stark die Abbildung von der Injektivität abweicht. Dabei ist die genaue Definition abhängig davon, welche algebraischen Strukturen betrachtet werden. So besteht beispielsweise der Kern einer linearen Abbildung zwischen Vektorräumen und aus denjenigen Vektoren in, die auf den Nullvektor in abgebildet werden; er ist also die Lösungsmenge der homogenen linearen Gleichung und wird hier auch Nullraum genannt. In diesem Fall ist genau dann injektiv, wenn der Kern nur aus dem Nullvektor in besteht. Analoge Definitionen gelten für Gruppen- und Ringhomomorphismen. Der Kern ist von zentraler Bedeutung im Homomorphiesatz. Lineare Abbildung, Bild und Kern | Mathelounge. Definition [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Ist ein Gruppenhomomorphismus, so wird die Menge aller Elemente von, die auf das neutrale Element von abgebildet werden, Kern von genannt. Er ist ein Normalteiler in. Ist eine lineare Abbildung von Vektorräumen (oder allgemeiner ein Modulhomomorphismus), dann heißt die Menge der Kern von.
2008, 00:45 Sei eine lineare Abbildung. Angenommen, es würde Kern(A) = Bild(A) gelten... Bitte vervollständigen, AmokPanda! 12. 2008, 00:47 dann müsste K: y = Ax gelten? 12. 2008, 00:50 Nein, dann musst du den Dimensionssatz anwenden. Bei dir scheint aber einiges im Argen zu liegen... 12. 2008, 00:56 naja erstes semester, da ist das alles noch ziemliches neuland... aber das wird hoffentlich noch also der dimensionssatz dimension = kern + bild also wäre das dann: dim 5 = kern A + Bild A -> Kern A verschieden Bild A so richtig??? 12. Lineare abbildung kern und bild deutsch. 2008, 01:08 Nein, das macht gar keinen Sinn, die Dimension ist einfach eine Zahl, was soll dann diese Gleichung aussagen? Dass du den Dimensionssatz, den ich oben verlinkt habe, nichtmal richtig zitierst hat wenig damit zu tun, in welchem Semester du bist, sondern wie sorgfältig du arbeitest! Also jetzt vollständig: Angenommen, es würde Kern(A) = Bild(A) gelten, dann gilt nach Dimensionssatz Da und Dimensionen ganzzahlig sind, folgt der Widerspruch. 12. 2008, 01:09 so hatte ich das auch gemeint wusste halt nur nicht wie ichs aufschreiben soll... viellen dank für die hilfe
Aufgabe: Im Vektorraum \( \mathbb{R}^{3} \) seien die Vektoren \( v_{1}=\left(\begin{array}{l}0 \\ 1 \\ 0\end{array}\right), v_{2}=\left(\begin{array}{l}0 \\ 0 \\ 1\end{array}\right), v_{3}=\left(\begin{array}{l}2 \\ 1 \\ 1\end{array}\right) \) und \( w_{1}=\left(\begin{array}{r}-1 \\ 1 \\ 2\end{array}\right), w_{2}=\left(\begin{array}{r}1 \\ 0 \\ -1\end{array}\right), w_{3}=\left(\begin{array}{r}4 \\ 1 \\ -3\end{array}\right) \) gegeben. a) Zeigen Sie, dass es genau eine lineare Abbildung \( \Phi: \mathbb{R}^{3} \rightarrow \mathbb{R}^{3} \) gibt mit \( \Phi\left(v_{i}\right)=w_{i} \) für \( i=1, 2, 3 \). b) Bestimmen Sie Kern \( \Phi \), Bild \( \Phi \) und deren Dimensionen. c) Zeigen Sie, dass \( \Phi \circ \Phi=\Phi \) ist. Problem/Ansatz: War leider nicht so meine Aufgabe. Lineare abbildung kern und bild 2020. Habe nach langer Bedenkzeit immer noch nichts raus.
12. 2008, 00:12 Ja an sowas hab ich auch gedacht, ist korrekt. Warum es für R^5 nicht funktioniert sollte dann auch klar sein Anzeige 12. 2008, 00:24 ähm ehrlich gesagt ist das mir dann noch nicht klar, könnte mir das nur verbal vorstellen. Da im R5 5 vektoren existieren, kann der Kern nie dem Bild entsprechen, das es nie 3 vektoren gibt, die 0 werden, beziehungsweise der es immer zu einem ungleichgewicht kommt, aber wie kann man das anhand von Formeln begründen... und zu oben. Meine Abbildung von R4 -> R4 ist dann K: y= A x oder, weil ich mir auch noch nicht im klaren bin, ob das nun meine Abbildung ist, da ich die dort ja bloß als hilfsmittel definiert hab 12. 2008, 00:31 Zitat: Original von Xx AmokPanda xX Nicht so kompliziert... Lineare abbildung kern und bild den. Muss ich den Link nochmal posten? Ja. Du solltest eine lin. Abb. angeben und das hast du getan... 12. 2008, 00:36 also zusammenfassend: Abbildung: K: y = Ax und warum es in R5 nicht existiert: Weil Kern A = Bild A wegen dem Dimensionssatz nicht gilt. Hätte jemand dafür vielleicht noch eine bessere begrüngung 12.
Wir skizzieren noch einen etwas anderen Beweis des Korollars, der direkt Theorem 6. 43 und das folgende einfache Lemma benutzt. 7. 25 Sei \(f\colon V\to W\) ein Vektorraum-Homomorphismus. Seien \(v_1, \dots, v_n\in V\) linear unabhängig. Wir schreiben \(w_i:= f(v_i)\). Dann sind äquivalent: Die Abbildung \(f\) ist injektiv. Die Familie \(w_1, \dots, w_n\) ist linear unabhängig. Lineare Abbildungen, Kern und Bild - YouTube. Sei nun \(f\colon V\to W\) wie im Korollar ein Homomorphismus zwischen Vektorräumen derselben Dimension \(n\), und sei \(v_1, \dots, v_n\) eine Basis. Ist \(f\) injektiv, so sind die Bilder \(f(v_i)\) nach dem Lemma ebenfalls linear unabhängig, bilden also nach Theorem 6. 43 eine Basis. Damit enthält \(\operatorname{Im}(f)\) ein Erzeugendensystem, \(f\) ist folglich surjektiv. Ist andererseits \(f\) surjektiv, so bilden die \(f(v_i)\), die offenbar das Bild von \(f\) erzeugen, ein Erzeugendensystem von \(W\), das aus \(\dim (W)\) Elementen besteht, also eine Basis. Nach dem Lemma ist \(f\) injektiv. Für Abbildungen der Form \(\mathbf f_A\) für eine Matrix \(A\) folgt der Satz auch unmittelbar aus Korollar 5.
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