Revista INlEGRACION Departamento de Matemáticas, UIS Vol. 7 No. 1, enero-junio 1989 INVERSA GENERALIZADA DE UNA TRANSFORMACION LINEAL En 1920 E.H. Moore introduce neralizada para una matriz una investigación esos momentos detallada arbitraria. en 1700 da una lista de referencias tos geométricos versa En particular artículo y algebraicos generalizada Penrose y estudiaremos de los números de se vuelve en matemáticas. Nashed sobre el tema. es desarrollar esenciales los fundamen- para construir una in- lineal T arbitraria. la inversa generalizada de Moore- sus propiedades esenciales. Sean U,V espacios reales) A partir generalizada de una transformación construiremos 1. Definición. En 1955 R. Penrose da de inversa de mayor estudio El propósi to del presente de una inversa ge- de la noción anterior. el concepto uno de los temas el concepto vectoriales (sobre el campo y sea T una transformación U en V. Se dice que una transformación lineal de lineal G de V en U Si T es una transformación lineal entonces G = T-l invertible Y además G es única. Sea K = {XE. U ; Tx = O} cio complementario para algún T y x ~ U} el núcleo de T y sea M un subespa- de K en U. Sea R = V = R ED S. de R en V. Así U = M @ Y EV se pueden expresar de manera única como Es importante Y (; V ; Y = Tx el subespacio imagen de T o recorrido de S un subespacio complementario K {y Esto signi fica que todo donde x l E M, x donde y l E R, Y2 E. S 2 que x E U E. K notar que el "peso" de la transformación lineal T est~ determinado por el subespacio complementario M puesto que xI E. M , x2 E K teorema de dimensión para suma directa teorema fundamental álgebra lineal del : M + R tal que T x = Tx , la restricción de la o o transformación lineal T a los subespacios M y R. Si x pertenece al núcleo de T entonces x pertenece al núcleo de T, por Sea T o tanto xE que T ¡,,¡n t<., luego x = O. De esta es una transoformación o -1 tal que T o y Generalicemos y U de tal subespacios lineal manera invertible. hemos probado Sea T-1 : R ~ id o = x si T Ox = y . la transformación manera que complementarios no lineal le asignemos T-1 o a ningún los espacios "peso" V a los S y K de V y U respectivamente. Yl E R , G Gy es = una x1 aplicación y Gy = x2 -1 Gy = To que está entonces Y bien definida, -1 T O Y1 = xI puesto = x2 . que si, y 1 ' sI€. -1 = To -1 To G( AY) R ; Y2 ' s2 E: S . (y 1 + sI) -1 Y1 + G( Ay 1 + To sI AY2) -1 To (AY1) AT-1 (y 1) o AGy (ii) G es una invesa generalizada TG(Tx ) 1 de T • puesto que y x = xl + x2 x 1 E:. M , x E. K 2 Propiedad asociativa transf. lineales de las = T(T -1 (Tx )) l o T(T-l o (T xl)) o puesto que TX2 Tx 2 -- O x 1 E. M TXl = TXl + T(x l + x ) 2 =- Tx 3. T a su vez es una inversa generalizada de G. Esto es, GTG = G. TG, GT son idempotentes. y 5. (GT)2 = El núcleo de la transformación El recorrido recorrido vectoriales especializamos lineal T coincide con el lineal TG. U y V se define los subespacios M y S de K y R respectivamente, complementarios con el nú- lineal GT. de la transformación y lineal T coincide de la transformación Si en los espacio interior 2 GT . cleo de la transformación 6. Esto es, (TG) un produCto complementarios de tal manera ortogonales (M = Kl. , S = R~ que sean entonces la inversa generalizada generalizada y tiene (TG)t TG (GT)t = GT de que se produce Moore-Penrose. las siguientes = < TGy (Se nota propiedades , sI + S 2 se le llama por I.G. inversa de M) P) adicionales: > = < TGy , sI > = < TGy 1 ' sI> <y, TGs > donde < Yl ' sI = < Yl = < Yl TGs > < Yl TG(sl + > Y2 ' TGs> = TGsl> < Yl sI > Yl + Y2 ' Y2E:R YIGR Y donde y 1~ R 1 .L s2) > donde sI E R < Yl = . = + y s Y = sI Y Y2~R s2 1 s2E. R + . --------(*) El producto interno de dos vectores, x y s, lo notamos por <x, s >. La transpuesta de una transformación lineal T la definimos mediante la siguiente propiedad: <Tx,s >=<x,Tts> (TG)t Sea G* una dades inversa adicionales de TG generalizada la inversa de T que cumple generalizada tonces: = (G*tn)t Tx (G*t G*Tn)t Tx de las propieM \ P. En- = < Por lo tanto, Como G*t G*Tn , Tx > G* Tx E: kl K Y K1 donde son subespacios complementarios de U se concluye que o < s , TG* s > t s TG* s t s TG*TG* s (TG* s)t TG*s = < TG* s , TG* s > s E. R 1 . Aplicando G* a Ahora estamos listos a probar la unicidad de la l.G. de MI P. En efecto, = G*(y 1 + y2)' Y1E: R , Y2 <;;: Rl. G*(Tx + y2)' Y1 = Tx G*Tx + G*y y Y Y x~.K 1 2 x €. K..L Por la definición para todo de G se tiene Gy y~ V . Así, se ha probado que la I.G. de Mfp para una transformación lineal es única. Finalizaremos la inversa el presente generalizada artículo ilustrando G de una transformación u = M cómo se obtiene lineal T. K , v = R ~ S . Además, Sea T : u ~ v con sean [v 1 ' v2 bases de M y R respectivamente lv 3) bases de K y S respectivamente. [u1 ' u2] y y sean [u3, u4), Sean 1 Tu 1 = S 11vI + S 21v2 S 12vI + S 22 v 2 TU2 = @ Tx = T( u1u + u u2 + u u + u4u4) 1 2 3 3 = Luego u 1(1311v 1 + (321v2) + la matriz [v 1 ' v2] de asociada M y R U aTo respectivamente 2((312v 1 + (322v2) en las bases tu 1 es [T ] = o y como se ha probado que [T ] es no-singular, o entonces ' u2] , 822 - 812 -fj- T = donde -821 811 -fj- Para conocer -1 To , -fj- basta con conocer su comportamiento las bases de R y M. Esto es, Gy = G(y 1 + y 2)' fj= ~ 1 ~2 - 8 8 12 21 Y = Y1 + y2 en [1] GLENCROSS, M.I., WONG, E., PLANITZ M. Three slants on th~ generalized Inverse. Math. Gazzete, 173-185, (l9 ). [2] JAMES, M. The generalized 109-114 (l978). Inverse. Math. Gazzete, June, [3] ROBINSON, O.W.:On the generalized Inverse of an arbitrary linear transformation. Amer. Math. Monthly. Vol. 69 No. 5, 412-416. (1962).