
- •08,11,2011Скалярное произведение n-мерных векторов.
- •Геометрический смысл линейной зависимости векторов для геометрических векторов на плоскости и в пространстве.
- •Базис системы векторов в пространстве Rn
- •Разложение вектора по базису
- •Разложение вектора в ортогональном базисе.
- •Разложение вектора по ортонормированному базису в геометрическом пространстве.
- •16.11.12 Ортогонализация системы векторов
Разложение вектора в ортогональном базисе.
Рассмотрим базис в пространстве Rn, в котором каждый вектор ортогонален остальным векторам базиса.
E1,e2,…en (ei,ej)=0, i<>j; I,j=1,2…n
Базисы такого вида удобны прежде всего тем, что координаты разложения произвольного вектора определяются весьма просто, без применения трудоемких вычислений.
Действительно, пусть требуется найти разложение произвольного вектора в ортогональном базисе e1-en. Составим разложение этого вектора с неизвестными координатами разложения в данном базисе.
b=α1e1+ α2e2+…+ αnen
умножим скалярно обе части этого равенства на вектор е1. Получим: (b,e1)= α1(e1,e1)+…+ αn(en,en)
(b,e1)= α1|e1|2
α1=
(b,e2)= α2(e2,e2)
α2=
αi=
отметим особо частный случай ортогонального базиса, когда все базисные векторы имеют единичную длину, т.е. |ei|=1 или нормированы по своей длине.
E=(e1,e2,… en)
Eнорм=(
|eнорм|=
=
В таком случае базис называется ортонормированным. (ортогональный, |ei| =1). Координаты разложения вектора в ортонормированном базисе имеют более простой вид. αi=(b,ei).
n-мерное векторное пространство Rn называется Эвклидовым пространством, если в нем определяется скалярное произведение.
Верна следующая теорема: во всяком n-мерном эвклидовом пространстве существует ортонормированный базис.
(1,0,…0)(010,,,0),….(000,,,1) – ортонормированный базис.
Разложение вектора по ортонормированному базису в геометрическом пространстве.
Имеет место следующая теорема: любой геометрический вектор а может быть единственным образом разложен по базису ijk, т.е. представлен в виде а=xi+yj+zk, где x,y,z – координаты вектора а.
Переход к новому базису. Пусть в n-мерном пространстве имеются два базиса – старый и новый.
E1…en – старый базис e1*, e2*, … en* -новый базис.
К
аждый
из векторов нового базиса можно выразить
в виде линейной комбинации векторов
старого базиса, т.е. записать, что (1)
e1*=a11e1+a12e2+…+a1nen
E2*=a21e1+a22e2+…+a2n2n
En*=an1e1+an2e2+…+annen
Полученная система
означает, что переход от старого базиса
e1…en к новому
базису e1*…en*
задается матрицей А=
Матрица невырожденная, т.к. в противном случае ее строки (следовательно, и базисные векторы), обратный переход от нового базиса к старому осуществляется с помощью обратной марицы А-1. Найдем зависимость между координатами вектора в разных базисах.
Пусть рассматриваемый вектор x имеет координаты x=(x1,x2…xn) в старом базисе, в новом – x=(x1*, x2*… xn*).
(2) Разложение вектора x через новый базис. X=x1*e1*+x2*e2*+…+xn*en*=x1e1_x2e2+…+xnen.
П
одставляя
значения e1 … en
в левую часть равенства (2),
получим после преобразований такую
систему: x1=a11x1*+a21x2*+…+an1xn*
Xn=an1x1*+a2nx2*+…+annxn*
X=ATx*
X*=(A-1T)x
B=(4,-4,5) e1,e2,e3
векторы a1,a2,a3 образуют новый базис.
A1=(1,1,0) a2=(1,-1,1) a3=(-3, 5,-6)
Выразим связь между базисами.
A1=e1+1*e2+0*e3
A2=1*e1-1*e2+1*e3
A3=-3*e1+5*e2-6*e3
A=
A-1=1/4
A-1T=1/4
1/4
B=0,5a1+2a2-0,5a3
16.11.12 Ортогонализация системы векторов
Пусть имеется система векторов: A1,A2…Am+1, надо преобразовать эту систему в систему ортогональных векторов.
(Bi,Bj)=0. B1, B2… Bm+1 – попарно ортогональные.
Схема процесса ортогонализации:
Процесс ортогонализации осуществляется по следующим формулам:
B1=A1
B2=A2 -
B3=A3 -
…
Bm+1=Am+1 –
Пример:
А1= (0 2), А2=(1 1).
B1=(0 2)
B2=(1 1) –
(B1,B2)= 0*1+2*0=0 – вектора ортогональные
Р
ешение
примеров: пример1.
A=(1,-2,2)
B=(-1, 0, -1)
C=(5,-3,-7)
B1=A1
B2=A2-
(-1.0.-1)+1/3*(1.-2.2)=(-1.0.-1)+(1/3.-2/3.2/3)=(-2/3.-2/3.-1/3)
(B1,A2)=(1,-2,2)*(-1,0,-1)=-1+0-2=-3
B3=A3-
=(5.-3.-7)
+1/3*(1.-2.2)-1(-2/3.-2/3.-1/3)=(6.-3.-6)
(B1,A3)=(A1,A3)=1*5+6-14=-3
(B2,A3)=-10/3+2+7/3=1
4/9+4/9+1/9=1
B1=(1.-2.2)
B2=(-2/3.-2/3.-1/3)
B3=(6.-3.-6)
(
B1,B2)=-2/3+4/3-2.3=0
(B1,B3)=6+6-12=0
(B2,B3)=-4+2+2=0
Векторы ортогональны.
Теперь нормируем. Каждую координату делим на длину.
|
C1|=
|C2|=
=1
|
C3|=
Ортонормированный базис
Пример2.
A1(1.2.2.-1)
A2(1.1.-5.3)
A3 (3.2.8.-7)
B1=A1=(1.2.2.-1)
B2=A2-
B3=A3-
=(3,2,8,-7)+3*(1.2.2.-1)+(2.3.-3.2)=(3.2.8.-7)+(3.6.6.-3)+(2.3.-3.2)=(2,-1,-1,-2)
ошибка в подсчетах
(B1,B2)=2+6-6-2=0
(B1,B3)=2-2-2+2=0
(B2,B3)=4-3+3-4=0
Нормируем вектора. Разделим каждый вектор на его длину.
|B1|=sqr(1+4+4+1)=sqr(10)
C1=
C2=
)
C3=(
Ортонормированный базис.
Пусть b=(3.2.1.1)
b= λ1C1+ λ2C2+ λ3C3
λ1=(b,C1)=
λ2=(b,C2)=
λ3=(b,C3)=
Где-то ошибка, наверное в С2.