In der linearen Algebra besagt der Rang-Nullitäts-Satz, dass für jede lineare Abbildung [latex]T: V \to W[/latex] zwischen endlichdimensionalen Vektorräumen die Dimension ihres Definitionsbereichs [latex]V[/latex] die Summe ihres Rangs (der Dimension ihres Bildes) und ihrer Nullität (der Dimension ihres Kerns) ist. Die Formel lautet [latex]\dim(V) = \text{Rang}(T) + \text{Nullität}(T)[/latex].
Der Rang-Nullitätssatz stellt eine grundlegende Beziehung zwischen den Dimensionen der Schlüsselunterräume einer linearen Abbildung her. Sei [latex]T: V to W[/latex] eine lineare Abbildung. Der Kern von T, bezeichnet mit [latex]ker(T)[/latex], ist die Menge aller Vektoren in [latex]V[/latex], die auf den Nullvektor in [latex]W[/latex] abgebildet werden. Die Dimension des Kerns wird als Nullität von T bezeichnet. Das Bild von T, bezeichnet mit [latex]text{im}(T)[/latex], ist die Menge aller Vektoren in [latex]W[/latex], die die Ausgabe von T für einen Eingabevektor aus [latex]V[/latex] sind. Die Dimension des Bildes ist der Rang von T.
Der Satz besagt: [latex]dim(text{domain}(T)) = dim(ker(T)) + dim(text{im}(T))[/latex]. Ein gängiger Beweisansatz besteht darin, eine Basis zu konstruieren. Zunächst findet man eine Basis für den Kern, etwa [latex]{u_1, dots, u_k}[/latex], wobei [latex]k = text{nullity}(T)[/latex]. Da der Kern ein Unterraum von [latex]V[/latex] ist, kann diese Basis zu einer Basis für ganz [latex]V[/latex] erweitert werden: [latex]{u_1, dots, u_k, v_1, dots, v_r}[/latex]. Die Dimension von [latex]V[/latex] ist somit [latex]k+r[/latex]. Im letzten Schritt wird gezeigt, dass die Menge [latex]{T(v_1), dots, T(v_r)}[/latex] eine Basis für das Bild von T bildet. Dies beweist, dass der Rang [latex]r[/latex] ist, und daher [latex]dim(V) = k+r = text{nullity}(T) + text{rank}(T)[/latex].
Für Matrizen gilt: Ist [latex]A[/latex] eine [latex]m times n[/latex]-Matrix, so stellt sie eine lineare Abbildung von [latex]mathbb{R}^n[/latex] nach [latex]mathbb{R}^m[/latex] dar. Die Dimension des Definitionsbereichs ist [latex]n[/latex]. Der Rang von [latex]A[/latex] entspricht der Dimension ihres Spaltenraums, und ihre Nullität entspricht der Dimension ihres Nullraums. Der Satz lautet somit: [latex]n = text{Rang}(A) + text{Nullität}(A)[/latex].
Dieser Satz ist ein Kernbestandteil des sogenannten Fundamentalsatzes der linearen Algebra. Er beschreibt umfassend die Struktur der vier fundamentalen Unterräume einer m × n-Matrix A: Spaltenraum, Nullraum, Zeilenraum und linker Nullraum. Er veranschaulicht eindrucksvoll den Zusammenhang: Je größer die Lösungsmenge von Ax = 0 (dem Nullraum) wird, desto kleiner wird die Menge der möglichen Ausgaben Ax (dem Spaltenraum), deren Dimensionen sich zur Gesamtdimension des Eingaberaums addieren.
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Verwandt mit: Rang-Nullitätssatz, lineare Algebra, Vektorraum, Dimension, Kern, Nullität, Bild, Rang, lineare Transformation, Matrixtheorie.