Scheda programma d'esame
LINEAR ALGEBRA
MARIO SALVETTI
Academic year2020/21
CoursePHYSICS
Code718AA
Credits12
PeriodSemester 1 & 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
GEOMETRIAMAT/03LEZIONI96
FILIPPO DISANTO unimap
MARIO SALVETTI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Fondamenti di calcolo vettoriale (geometrico e astratto) come si richiede in tutta la Matematica moderna.

Knowledge

Fundamentals of vector calculus (geometric and abstract) as required in all modern mathematics.

Modalità di verifica delle conoscenze

esame scritto e orale, prove in itinere.

Assessment criteria of knowledge

written and oral exam, ongoing tests.

Capacità

tipica del ragionamento matematico: in particolare, capacita' di astrazione riconoscendo strutture simili in oggetti apparentemente diversi.

Skills

typical of mathematical reasoning: in particular, ability to abstraction by recognizing similar structures in apparently different objects.

Modalità di verifica delle capacità

domande e interventi in aula.

Assessment criteria of skills

questions and speeches in the classroom.

Comportamenti

la questione non mi sembra adeguata al tipo di corso

Behaviors

the question does not seem appropriate to the type of course

Modalità di verifica dei comportamenti

vedi campo precedente

Assessment criteria of behaviors

see previous field

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

capacita' di ragionamento e deduzione logica: puo' essere d'aiuto aver studiato  Geometria euclidea e geometria analitica nelle scuole superiori.

 

Prerequisites

reasoning and logical deduction skills: it may be helpful to have studied Euclidean geometry and analytical geometry in high schools.

Indicazioni metodologiche

corsi frontali, si usano delle note (reperibili on line) scritte dal docente.

Teaching methods

frontal courses, notes (available online) written by the teacher are used.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

- Vettori geometrici:  somma, prodotto esterno, prodotto scalare, prodotto vettoriale, prodotto misto e scrittura in coordinate; applicazioni (distanze, angoli, aree, volumi); equazioni cartesiane e parametriche di rette e piani nello spazio.

- Assiomi di campo e di spazio vettoriale. Numeri complessi. Sottospazi, combinazioni lineari, span. Lineare indipendenza. Caratterizzazione delle basi. Ogni spazio vettoriale ha base (dimostrazione nel caso finitamente generato). Algoritmo di scambio, dimensione di uno spazio vettoriale. Somme e somme dirette. Formula di Grassmann.

- Teoria dei sistemi lineari (teorema di Roche'-Capelli, algoritmo di Gauss, rango, rango per righe=rango per colonne).

- Applicazioni lineari: nucleo, immagine, formula delle dimensioni, matrice associata. Composizione e prodotto righe per colonne. Formula del cambiamento di base (caso generale e caso della similitudine per endomorfismi). SD equivalenza. Invarianti per similitudine.

- Determinante: assiomi, gruppo simmetrico (segno di una permutazione), formula del determinante, sviluppo per righe e per colonne, matrice inversa. Teorema di Binet.

- Autovalori e autovettori: polinomio caratteristico, molteplicita' algebrica e geometrica, caso reale, diagonalizzabilita', criteri di diagonalizzabilita'. Indipendenza di autovettori relativi ad autovalori distinti. Polinomio minimo, caso diagonalizzabile, teorema di Hamilton-Cayley. Sottospazi invarianti, caso diagonalizzabile, criterio di diagonalizzabilita' simultanea. Triangolarizzabilita'.

- Prodotti scalari: matrice associata a un prodotto scalare. Formula di cambiamento di base (congruenza). Sottospazio radicale. Formula della dimensione dell'ortogonale di un sottospazio. Teorema di Lagrange e Gram-Schmidt. Teorema di Sylvester reale e complesso, segnatura. Vettori e sottospazi isotropi. Prodotti hermitiani. Operatori simmetrici ed hermitiani. Operatori ortogonali ed unitari. Teorema spettrale. Triangolarizzazione con matrici unitarie. Matrici normali (applicazione al teorema spettrale).

 

 

 

 

 

Syllabus

- Eigenvalues and eigenvectors: characteristic polynomial, algebraic and geometric multiplicity, real case, diagonalizability, diagonalizability criteria. Independence of eigenvectors related to distinct eigenvalues. Minimum polynomial, diagonalizable case, Hamilton-Cayley theorem. Invariant subspaces, diagonalizable case, simultaneous diagonalizability criterion. Triangularizability.

- Scalar products: matrix associated with a scalar product. Basic change formula (congruence). Radical subspace. Formula of the dimension of the orthogonal of a subspace. Lagrange and Gram-Schmidt theorem. Real and complex Sylvester theorem, signature. Isotropic vectors and subspaces. Hermitian products. Symmetric and Hermitian operators. Orthogonal and unitary operators. Spectral theorem. Triangularization with unit matrices. Normal matrices (application to the spectral theorem).
 

Bibliografia e materiale didattico

Prevalentemente note scritte del docente.

Testi di consultazione: Lang, Algebra lineare.

Bibliography

Mostly written notes from the teacher.

Reference texts: Lang, Linear Algebra.

Indicazioni per non frequentanti

non ci sono variazioni

Non-attending students info

there are no variations

Modalità d'esame

Scritto e orale.

Assessment methods

Written and oral.

Altri riferimenti web

http://people.dm.unipi.it/salvetti/GeometriaI_Fisica/indice2.html

Additional web pages

http://people.dm.unipi.it/salvetti/GeometriaI_Fisica/indice2.html

Note

-

Updated: 28/07/2020 14:18