
- •Определение и примеры векторных пространств.
- •Подпространства линейного пространства: определения и примеры
- •Линейные комбинации векторов. Линейно зависимые и линейно независимые системы векторов и их св-ва.
- •Линейная оболочка множества. Конечномерные бесконечномерные векторные пространства
- •Основная лемма о линейной зависимости
- •Определение базиса линейного пространства. Переформулировка определения базиса. Теорема о существовании базиса в конечномерном векторном пространстве.
- •7. Размерность векторного пространства.
- •10. Матрица перехода от одного базиса к другому. Формула преобразования координат при переходе к новому базису.
- •11. Ранг системы векторов. Ранг матрицы. Эквивалентные системы векторов.
- •12. Вычисление ранга матрицы с помощью приведения её к ступенчатому виду.
- •13 Теорема Кронекера – Капелли.
- •14 Сумма и пересечение подпространств.
- •15 Базисы, согласованные с подпространствами. Теорема о базисе, согласованном с двумя подпространствами, со следствием.
- •16 Лнз системы подпространств и их свойства
- •17 Прямые суммы подпространств. Разложение линейного пространства матриц порядка с элементами из поля в прямую сумму двух подпространств)
- •25.Теорема об изоморфизме алгебры линейных операторов и алгебры матриц.
- •26.Подпространства, инвариантные относительно линейных операторов.
- •27.Собственные векторы и собственные значения ло.
- •28.Необходимые и достаточные условия существования базиса из собственных векторов линейного оператора.
- •29.Определение и примеры линейных форм.
- •30.Сопряжённые пространства и их свойства.
- •31. Аннулятор подпространства и его свойства.
- •32. Билинейные формы: определение и примеры. Матрица билинейной формы.
- •33. Квадратичные формы: определение и примеры. Матрица квадратичной формы.
- •34. Ортогональные подпространства и их свойства.
- •35. Процесс ортогонализации Грама-Шмидта.
- •36 Положительно определённые квадратичные формы. Критерий Сильвестра.
- •37. Закон инерции вещественных квадратичных форм
- •38. Метод Якоби
- •39. Метод Лагранжа
- •40. Евклидовы пространства: определение и примеры.
- •41. Неравенство Коши-Буняковского. Матрица Грамма и ее свойства.
- •42. Ортогональные матрицы и их свойства
- •43. Сопряженный оператор, его свойства
- •44. Самосопряжённые операторы, ортогональные операторы и их свойства
- •45. Приведение квадратичной формы к главным осям
- •46. Теорема о полярном разложении линейного оператора, действующего в евклидовом пространстве.
- •47. Корневые подпространства
- •48. Теорема о размерности корневого подпространства
- •49. Разложение линейного пространства в прямую сумму корневых подпространств.
- •50. Нильпотентные операторы и их свойства.
- •51. Разложение линейного пространства в прямую сумму циклических подпространств.
- •52. Жордановы матрицы.
- •53. Минимальный аннулирующий многочлен линейного оператора и его свойства.
45. Приведение квадратичной формы к главным осям
Следствие
Для любой квадратичной функции q в евклидовом пространстве существует ортонормированный базис, в котором ее матрица диагональна, т. е.
q(x) = λlx2 + ... + λnxn2 (*)
Нужно
понимать, что в формулировке этого
следствия речь идет об ортонормированности
в смысле скалярного умножения, а не в
смысле симметрической билинейной
функции
,
соответствующей
q.
Однако,
поскольку матрица функции
в
указанном базисе диагональна, этот
базис является также ортогональным
(но, вообще говоря, не ортонормированным)
в смысле функции
.
Отметим, что числа λ1..., λn — это собственные значения соответствующего симметрического оператора и, следовательно, определены однозначно с точностью до перестановки.
Выражение (*) называют каноническим видом квадратичной функции q, а нахождение ортонормированного базиса, в котором функция q имеет такой вид, часто называют приведением к главным осям
46. Теорема о полярном разложении линейного оператора, действующего в евклидовом пространстве.
Теорема
Всякий невырожденный линейный оператор в евклидовом пространстве единственным образом представляется в виде произведения положительно определенного симметрического и ортогонального операторов
Такое представление линейного оператора называется его полярным разложением.
Доказательствo
Пусть А — невырожденный линейный оператор. Предположим, что А = СО, где С — положительно определенный симметрический, а О — ортогональный операторы. Тогда
АА* = CO(CO)*=СОO* С* =COO-1C=CEC=С2.
Следовательно, по лемме оператор С определен оператором А однозначно. Следовательно О – Определен оператором А, тоже единственным образом.
Покажем существование полярного разложения для А
(x, АА*у) = (А*х, А*у)
оператор А невырожден (и, значит, А*тоже) следует, что АА* — положительно определенный симметрический оператор. (х, АА*х)>0 , х!=0 х!=0 => А*х!=0 => (А*х, а*х)>0 , АА* = С2 где С - положительно определенный симметрический оператор, 0 = С-1A. Тогда А = СО и
АА* =СОО*С = С2,
откуда после сокращения на С получаем, что ОО* =ε, т.е. О — ортогональный оператор.
47. Корневые подпространства
Опр.1
V-конечномерное пр-во над полем C, е – корневой вектор лин. опер-ра А, отвечающего числу λ над полем К, если для некоторого положительного, целого числа m выполняется следующее свойство (A-λε)me=0. Наименьшее из таких чисел m- наз. Высотой корневого вектора е.
Любой собственный вектор оператора А явл. корневым высоты 1.
Нулевой вектор будем считать корневым высоты 0 по опр-ю.
(A-λε)(А- λε)m-1e = 0
f = (А- λε)m-1e => (А- λε)f = 0
Af = λf => λ – собственное знач-е А.
λ- корень характеристического многочлена лин. опер-ра А.
Корневые векторы, отвечающие корню λ, образуют лин. подпространство.
Опр.2
Это подпр-во называется корневым подпространством оператора А и обозначается V λ(A).
Действительно
пусть
е,
f
Vλ(A);
λμ
K =>
m1
Z>0
:
(A- λε)m1e
= 0 и
m2
Z>0
:
(A- λε)m2f
= 0
.χe+μf=0
Пусть m = max{m1; m2}, тогда (А- λε)me=0, (А- λε)mf=0, где (А- λε)m - линейный оператор такой, что (А- λε)m (χe+μf)=0
Vλ(A)≤ Vλ(A)
Корневое подпространство Vλ(A) инвариантно относительно оператора А.
Пусть е Vλ(A) => m Z>0 : (А- λε)me=0, m-высота вектора е, тогда (А- λε)me-корневой вектор высоты m-1
Следовательно, Vλ(A) инвариантно относительно оператора А- λε
е Vλ(A); Ae-λe Vλ(A); λe Vλ(A) => Ae Vλ(A) => Vλ(A) инвариантно относительно А.