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¿Recuperar los "lados" después de barajar la forma bilineal?

Consideremos un espacio vectorial de dimensión finita $V = F^n$ para algún campo $F$ . (Para simplificar, se puede suponer que $F= \mathbb R$ o $F= \mathbb C$ .) Consideremos ahora una forma bilineal

$$b : \begin{array}{l} \\ V \times V \to F \\ (u,v) \mapsto b(u,v) = u^t A v\end{array}$$

con $A \in F^{n \times n}$ .

Ahora identifiquemos $V \times V = F^{2n}$ . Ahora construimos una "función de barrido" $\varphi : V \times V \to V \times V$ que permuta el $2n$ parámetros escalares. Por ejemplo, para $n=2$ podríamos tener $\phi(x_1,x_2,x_3,x_4) = (x_2,x_1,x_4,x_3)$ . Por último, definimos la función

$$f = b \circ \varphi : V \times V = F^{2n} \to F$$

Así que consideramos $f$ en función de $2n$ argumentos en $F$ .

Sólo con ser capaz de evaluar $f$ en puntos arbitrarios, ¿es posible determinar qué $n$ de la $2n$ Los argumentos van a uno u otro (a la izquierda " $u$ " o "v" derecha) argumento de $b$ ?

La respuesta a esto en general es no que es fácil de ver para los casos $A=0$ o $A=I$ .

Pero: ¿Podemos encontrar todas las matrices $A$ por lo que la pregunta anterior puede responderse con ? (O podemos al menos encontrar alguna clase de matrices $A$ para los que esto es válido). También me gustaría recibir respuestas que sólo cubran el caso de un campo específico como $F= \mathbb R, \mathbb Q, \mathbb C$ .

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flawr Puntos 4409

Esta es sólo una clase de matrices, no es una clasificación completa: La clase de matrices sin ninguna entrada cero.

Considere el ejemplo de $n=2$ en $F = \mathbb R$ : Digamos que evaluamos los siguientes valores que nos permiten "sondear" las entradas de la matriz:

$$\begin{align}f(1,0,1,0) &= 0 \\ f(1,1,0,0) &= 1 \\ f(1,0,0,1) &= -1 \\ f(0,1,1,0) &= 1 \\ f(0,0,1,1) &= -1 \\ f(0,1,0,1) &= 0\end{align}$$

Es evidente que $A$ es una matriz sin ceros y la única forma de obtener ceros es si (al menos) un lado (por ejemplo $u$ ) es un vector cero. En este caso sabemos que el primer y el tercer argumento forman un lado, mientras que el segundo y el cuarto forman juntos el otro lado.

Este argumento se puede aplicar a cualquier matriz sin entradas nulas de cualquier tamaño, e independiente del campo.

(El ejemplo anterior fue generado por $A= \begin{bmatrix} 1 & -1 \\ 1 & -1 \end{bmatrix}$ y $\varphi(x_1,x_2,x_3,x_4) = (x_1, x_3, x_2, x_4)$ .)

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