Reducibilidad
Reducibilidad
Un caso especialmente importante de la noción de invariancia es el de la reducibilidad. Si y son dos subespacios tales que ambos son invariantes bajo y tales que es su suma directa, entonces es reducida (descompuesta) por el par . La diferencia entre invariancia y reducibilidad es que, en el primer caso, entre la colección de todos los subespacios invariantes bajo es posible que no podamos elegir dos cualesquiera, aparte de y , con la propiedad de que sea su suma directa. O, dicho de otra manera, si es invariante bajo , hay, sin duda, muchas maneras de encontrar un tal que , pero puede suceder que ningún tal sea invariante bajo .
El proceso descrito arriba también puede ser invertido. Sea y cualesquiera dos espacios vectoriales, y sea y cualesquiera dos transformaciones lineales (sobre y respectivamente). Sea la suma directa ; podemos definir sobre una transformación lineal llamada la suma directa de y , escribiendo Omitiremos la discusión detallada de sumas directas de transformaciones; simplemente mencionaremos los resultados. Sus demostraciones son fáciles. Si reduce , y si denotamos por la transformación lineal considerada solo sobre , y por la transformación lineal considerada solo sobre , entonces es la suma directa de y . Por selección apropiada de base (a saber, eligiendo en y en ) podemos poner la matriz de la suma directa de y en la forma mostrada en la sección anterior, con , , y . Si es cualquier polinomio, y si escribimos
EJERCICIOS
Ejercicio 1. Dé un ejemplo de una transformación lineal sobre un espacio vectorial de dimensión finita tal que y sean los únicos subespacios invariantes bajo .
Ejercicio 2. Sea el operador de derivación sobre . Si , entonces el subespacio es invariante bajo . ¿Es sobre invertible? ¿Existe un complemento de en tal que junto con reduzca ?
Ejercicio 3. Demuestre que el subespacio generado por dos subespacios, cada uno de los cuales es invariante bajo una transformación lineal , es en sí mismo invariante bajo .