- Oggetto:
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Geometria 1 (DM 270) - a.a. 2009/10
- Oggetto:
Anno accademico 2009/2010
- Codice dell'attività didattica
- MFN0347
- Docenti
- Prof. Elsa Abbena (Titolare del corso)
Prof. Sergio Garbiero (Titolare del corso)
Prof. Federica Galluzzi (Esercitatore)
Prof. Mario Valenzano (Esercitatore)
Cristina Bertone (Tutor) - Corso di studi
- Laurea in Matematica
- Anno
- 1° anno
- Periodo didattico
- Secondo semestre
- Tipologia
- D.M. 270
- Crediti/Valenza
- 12
- SSD dell'attività didattica
- MAT/03 - geometria
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire allo studente le nozioni di base per risolvere problemi di algebra lineare e geometria analitica, di fornire abilità rivolte alla soluzione di esercizi ed alla comprensione di teorie più avanzate. Ulteriore finalità è la preparazione dello studente all’applicazione delle nozioni apprese ad altre discipline scientifiche.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Lo studente dovrà acquisire le principali nozioni teoriche e la capacità di svolgere esercizi su spazi vettoriali, applicazioni lineari, forme bilineari, forme quadratiche, coniche, geometria analitica nel piano e nello spazio.
- Oggetto:
Programma
Sistemi lineari: risoluzione mediante il metodo di riduzione di Gauss. Matrici: rango e operazioni con le matrici. Determinanti e regola di Laplace. Teoremi di Rouchè-Capelli e di Cramer.
Calcolo vettoriale nello spazio: operazioni tra vettori, basi ortonormali; prodotti scalare, vettoriale e misto di vettori.
Spazi vettoriali su un campo K: definizione, sottospazi vettoriali; somma ed intersezione di sottospazi; somma diretta di sottospazi. Generatori e basi e dimensione di uno spazio vettoriale.
Spazi vettoriali Euclidei ed Hermitiani: prodotti scalari, disuguaglianze di Cauchy-Schwartz e Minkovsky. Ortogonalità, basi ortonormali, procedura di ortonormalizzazione di Gram-Schmidt, complemento ortogonale. Matrici associate a prodotti scalari.
Applicazioni lineari: definizione, matrici associate alle applicazioni lineari. Immagine e controimmagine di sottospazi vettoriali, nucleo ed immagine di un’applicazione lineare. Endomorfismi ed isomorfismi di spazi vettoriali.
Autovalori, autovettori e autospazi di un endomorfismo; polinomio caratteristico, somma diretta di autospazi. Endomorfismi e matrici diagonalizzabili. Criteri di diagonalizzazione e conseguenze. Endomorfismi autoaggiunti e teorema spettrale per le matrici simmetriche. Isometrie di spazi vettoriali con prodotto scalare.
Forme lineari e bilineari. Forme lineari e spazio duale. Spazio biduale, isomorfismo canonico ed applicazione lineare trasposta.. Forme bilineari simmetriche: matrici associate, forme quadratiche reali e loro classificazione. Forma canonica e forma normale di una forma quadratica. Segnatura di una forma quadratica e teorema di Sylvester.
Geometria analitica nel piano e nello spazio: coordinate cartesiane, rette, piani, sfere circonferenze e loro rappresentazioni. Fasci di piani e di sfere. Posizioni reciproche, distanze ed angoli fra rette e piani. Coniche e quadriche: forma normale e riduzione alla forma normale.
Linear systems: solutions with the Gauss reduction method. Matrices: rank and operations with matrices.
Determinants and Laplace’s rule. Theorems of Rouchè-Capelli and Cramer.
Vector calculus in space: operations with vectors, othonormal basis. Scalar, vector and mixed product of vectors.
Vector spaces over a field K: definition, linear subspaces. Sum and intersection of linear subspaces. Direct sum of subspaces. Generators, basis and dimensions of vector spaces.
Euclidean and Hermitian vector spaces: inner products, Cauchy-Schwartz and Minkovsky inequalities. Orthogonality, orthonormal basis, Gram-Schmidt orthogonalisation process, orthogonal complement. Matrices associated to inner products.
Linear maps: definitions, matrices associated to linear maps. Image and inverse image of subspaces, kernel and image of a linear map. Isomorphisms of linear spaces.
Eigenvalues, eigenvectors and eigenspaces of an endomorphism. Characteristic polynomial, direct sum of eigenspaces. Diagonalizable endomorphisms and matrices. Diagonalization criteria and consequences. Selfadjoint endomorphisms and spectral theorem for symmetric matrices. Isometries of inner product spaces.
Linear and bilinear forms. Linear forms and dual space. Bidual space, canonical isomorphism and transpose of a linear map. Symmetric bilinear forms: associated matrices, real quadratic forms and their classification. Canonical and normal form of a quadratic form. Signature of a quadratic form and Sylvester theorem.
Analytic geometry in plane and space: cartesian coordinates, lines, planes spheres and circles and their representations. Pencils of planes and spheres. Reciprocal positions, distances and angles between lines and planes. Conics and quadrics: normal form and reduction to normal form.
Testi consigliati e bibliografia
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H. Anton, Elementary linear algebra, Wiley and Sons. Ed., 2005 K. Nicholson, Algebra lineare, McGrow-Hill Ed., 2002 S. Greco, P. Valabrega, Algebra Lineare, Levrotto e Bella Editore, 2009 S. Greco, P. Valabrega, Geometria analitica, Levrotto e Bella Editore, 2009
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Note
GEOMETRIA 1, MFN0347 (DM270), 12 CFU: 12 CFU, MAT/03, TAF A (Base), Ambito Formazione matematica di base Modalità di verifica/esame: L'esame consiste in una prova scritta seguita da una prova orale nella stessa sessione d'esame.
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