Lineare Algebra und Geometrie, I und II by Bolthausen E.

By Bolthausen E.

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Lectures on the geometry of quantization

Those notes are in keeping with a path entitled "Symplectic Geometry and Geometric Quantization" taught by way of Alan Weinstein on the college of California, Berkeley (fall 1992) and on the Centre Emile Borel (spring 1994). the single prerequisite for the path wanted is a data of the elemental notions from the speculation of differentiable manifolds (differential varieties, vector fields, transversality, and so on.

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Xn ). Deshalb gilt dim (Kn [x]) = n + 1. Zur weiteren Diskussion ben¨otigen wir einige neue Begriffsbildungen. 7 Sei V ein Vektorraum und v1 , . . , vn ∈ V . Dann ist n αi vi : α1 , . . , αn ∈ K L [v1 , . . , vn ] := i=1 58 die lineare Hu ulle ist also einfach die Menge ¨lle der v1 , . . , vn . Die lineare H¨ der Vektoren, die sich als Linearkombinationen der vi ’s darstellen lassen. Per Konvention setzt man L [∅] := {0} . 1 L [v1 , . . , vn ] ist ein Unterraum von V. n i=1 Beweis. Seien v = L [v1 , .

Am1 am2 . . amn b1 b2 .. bm    .  Die oben beschriebenen elementaren Zeilenoperationen ver¨andern dann einfach die Zeilenvektoren, indem bei Z1 zwei Zeilenvektoren vertauscht werden, bei Z2 eine Zeile in jeder Komponente mit einem K¨orperelement α = 0 multipliziert wird und bei Z3 das α-fache einer Zeile zu einer anderen Zeile addiert wird. Wir wollen die Matrix (A, b) nun mit Hilfe solcher Zeilenoperationen auf eine besonders einfache Form bringen, die sogenannte Stufenform. h. deren Komponenten nicht alle gleich Null sind.

A1n 1 0 . . 0 . .   a21 a22 . . a2n 0 1 .    .. . .. . .. . . 0   . . an1 an2 . . ann 0 . . 0 1 Nun f¨ uhren wir elementare Zeilenoperationen durch, bis die linke H¨alfte die Einheitsmatrix ist (oder bis das Verfahren vorher abbricht, in welchem Fall die Matrix A singul¨ar ist). Dann steht in der rechten H¨alfte die Inverse von A (falls man sich nicht verrechnet hat). Zum Schluss noch eine Begriffsbildung, die sp¨ater wichtig werden wird. 6 a) Sei A eine m × n-Matrix: A = (aij ) .