Linearità (matematica)

La linearità in matematica è una relazione che intercorre fra due o più enti matematici. Intuitivamente, due quantità sono in relazione lineare se tra loro sussiste una qualche forma di proporzionalità diretta: per esempio, la legge ${\displaystyle A=3B\,}$ correla linearmente A e B (se A raddoppia, anche B raddoppia). Il significato esatto di linearità dipende tuttavia dal contesto in cui il termine viene adoperato.

Definizioni

Applicazioni lineari

  Lo stesso argomento in dettaglio: Trasformazione lineare.

Un'applicazione ${\displaystyle f:V\to W}$  definita da un insieme ${\displaystyle V}$  a un insieme ${\displaystyle W}$  è lineare se, per ogni elemento ${\displaystyle x}$  e ${\displaystyle y}$  appartenenti a ${\displaystyle V}$  su cui agisce la funzione, e per ogni scalare ${\displaystyle \lambda }$  e ${\displaystyle \mu }$  per cui tale funzione può essere moltiplicata, vale la relazione^[1]:

${\displaystyle f(\lambda x+\mu y)\,=\lambda f(x)\,+\mu f(y)\,}$ .

Linearità fra più enti

Dati tre enti matematici x, y e z, e due costanti a e b, z risulta in relazione lineare con x ed y se:

${\displaystyle z=ax+by\;}$ 

Più specificamente, in algebra, n vettori ${\displaystyle \mathbf {v} _{1},\mathbf {v} _{2},\cdots \mathbf {v} _{n}}$  di dicono linearmente dipendenti se intercorre tra di essi una relazione

${\displaystyle a_{1}\mathbf {v} _{1}+a_{2}\mathbf {v} _{2}+\cdots +a_{n}\mathbf {v} _{n}=\mathbf {0} }$ 

dove ${\displaystyle a_{1},a_{2},\cdots ,a_{n}}$  non sono tutti nulli^[2]; se invece l'eguaglianza vale solo se tutti i coefficienti ${\displaystyle a_{i}}$  sono nulli, si dice che i vettori sono linearmente indipendenti. Se un vettore ${\displaystyle \mathbf {v} }$  può essere scritto nel modo seguente:

${\displaystyle \mathbf {v} =a_{1}\mathbf {v} _{1}+a_{2}\mathbf {v} _{2}+\cdots +a_{n}\mathbf {v} _{n}}$ 

(con ogni ${\displaystyle \mathbf {v} _{i}\neq \mathbf {v} }$ ), si dice che ${\displaystyle \mathbf {v} }$  è una combinazione lineare dei vettori ${\displaystyle \mathbf {v} _{1},\mathbf {v} _{2},\cdots \mathbf {v} _{n}}$ . In particolare, lo spazio ${\displaystyle {\mathcal {L}}(\mathbf {v} _{1},\cdots ,\mathbf {v} _{n})}$  delle combinazioni lineari dei vettori ${\displaystyle \mathbf {v} _{1},\cdots ,\mathbf {v} _{n}}$  prende il nome di sottospazio generato da tali vettori (generatori), ed è un sottospazio vettoriale dello spazio di cui questi vettori fanno parte.

Equazioni lineari

Equazioni algebriche

  Lo stesso argomento in dettaglio: Equazione lineare.

Un'equazione algebrica in n incognite ${\displaystyle x_{1},x_{2},\cdots ,x_{n}}$  si dice lineare se è della forma

${\displaystyle a_{1}x_{1}+a_{2}x_{2}+\cdots +a_{n}x_{n}+b=0}$ 

dove i coefficienti (costanti) ${\displaystyle a_{i}}$  non sono tutti nulli. Un'equazione del genere ammette sempre soluzioni almeno nel campo razionale; in particolare, ammette ${\displaystyle \infty ^{r-1}}$  soluzioni reali, dove r è il numero di coefficienti ${\displaystyle a_{i}}$  non nulli; queste soluzioni si ottengono ponendo a parametro tutte le incognite tranne quella rispetto alla quale si risolve; ad esempio, se ${\displaystyle a_{1}\neq 0}$ , l'equazione di cui sopra ammette le soluzioni

${\displaystyle x_{1}=-{\frac {1}{a_{1}}}\left(a_{2}t_{2}+\cdots +a_{n}t_{n}+b\right)}$ 

dove si sono definiti i parametri liberi ${\displaystyle t_{i}=x_{i}}$ .

Equazioni differenziali

  Lo stesso argomento in dettaglio: Equazione differenziale lineare.

Un'equazione differenziale ordinaria è detta lineare se è della forma

${\displaystyle a_{n}(x)y^{(n)}(x)+\cdots +a_{1}(x)y^{\prime }(x)+a_{0}(x)y(x)=f(x)}$ 

con qualche ${\displaystyle a_{i}\neq 0}$ . In questo caso, la linearità dell'equazione si esprime nel fatto che le varie derivate di y compaiono tutte al primo grado (o a grado zero).

Sistemi di equazioni

  Lo stesso argomento in dettaglio: Sistema lineare.

Un sistema lineare è una collezione di m equazioni lineari, ciascuna nelle n incognite ${\displaystyle x_{1},\cdots ,x_{n}}$ , le cui soluzioni sono soluzioni di tutte le equazioni del sistema; equivalentemente, l'insieme delle soluzioni del sistema è l'intersezione degli insiemi di soluzioni di tutte le equazioni. A ogni sistema lineare può essere associata una matrice ${\displaystyle A}$  mxn, il cui elemento ${\displaystyle a_{ij}}$  rappresenta il coefficiente dell'i-esima incognita nella j-esima equazione. Se allora ${\displaystyle \mathbf {x} }$  è l'n-vettore che ha per componenti le incognite, e ${\displaystyle \mathbf {b} }$  è l'm-vettore dei termini noti, l'intero sistema di può scrivere

${\displaystyle A\mathbf {x} =\mathbf {b} }$ ,

che equivale a

${\displaystyle \left\{{\begin{matrix}a_{1,1}x_{1}+a_{1,2}x_{2}+\cdots +a_{1,n}x_{n}&=&b_{1}\\a_{2,1}x_{1}+a_{2,2}x_{2}+\cdots +a_{2,n}x_{n}&=&b_{2}\\&\vdots &\\a_{m,1}x_{1}+a_{m,2}x_{2}+\cdots +a_{m,n}x_{n}&=&b_{m}\end{matrix}}\right.}$ .

Un sistema del genere può essere irresolubile, se non ammette soluzioni; determinato, se ammette una e una sola soluzione; indeterminato, se ammette più di una soluzione^[3] Un teorema mette in relazione il rango della matrice A con la risolubilità del sistema.

Luoghi geometrici

La rappresentazione cartesiana di un'equazione lineare in n incognite è un iperpiano n-1-dimensionale immerso nell'n-spazio. Ad esempio, l'equazione

${\displaystyle 3x+8y-2=0\,}$ 

individua una retta sul piano (x,y), mentre all'equazione

${\displaystyle x+2y-z+1=0\,}$ 

corrisponde un piano nello spazio (x,y,z); queste equazioni sono dette in forma implicita, laddove le corrispettive forme esplicite sarebbero, rispettivamente,

${\displaystyle y=-{\frac {3}{8}}x+{\frac {1}{4}}}$ 

(rispetto alla coordinata y) e

${\displaystyle z=x+2y+1\,}$ 

(rispetto alla coordinata z).

Note

1. ^ Affinché questa relazione abbia senso, si richiede che siano ben definite in ${\displaystyle V}$  e in ${\displaystyle W}$  l'operazione di somma di due elementi e quella di moltiplicazione di un elemento per uno scalare; tipicamente, ${\displaystyle V}$  e ${\displaystyle W}$  saranno spazi definiti su un campo ${\displaystyle {\mathcal {K}}}$  (in questo caso, ${\displaystyle x}$  e ${\displaystyle y}$  saranno dei vettori); gli assiomi di campo e gli assiomi degli spazi vettoriali permettono così di dare un senso a queste due operazioni.
2. ^ Si noti che il vettore ${\displaystyle \mathbf {0} }$  è linearmente dipendente, poiché vale ad esempio la relazione ${\displaystyle 1\mathbf {0} =\mathbf {0} }$ .
3. ^ Se il campo in cui si stanno cercando le incognite ha cardinalità infinita, un sistema indeterminato ammette infinite soluzioni; in altre parole, se il campo è ${\displaystyle \mathbb {R} }$ , le soluzioni possono essere 0, una o infinite, ma non, ad esempio, 3.

Voci correlate

• Funzione lineare
• Trasformazione lineare

Bibliografia

• Serge Lang, Algebra Lineare, Torino, Bollati Boringhieri, 1970. ISBN 978-88-339-5035-8.

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