
- •Зайцев м. В. Лекции по линейной алгебре.
- •1. Определения.
- •2. Линейная зависимость.
- •4. Матрицы перехода от базиса к базису.
- •5. Координаты в различных базисах.
- •6. Изоморфизм векторных пространств.
- •Подпространство
- •1. Определение.
- •2. Линейная оболочка.
- •3. Сумма и пересечение двух подпространств.
- •4. Прямая сумма подпространств.
- •Линейные и сопряженные пространства
- •1. Определение.
- •2. Определение.
- •Линейные отображения и операторы
- •1. Линейные отображения.
- •2. Задание линейных отображений матрицами.
- •Характеристический многочлен оператора
- •1. Определения
- •2. Геометрическая и алгебраическая кратность.
- •3. Спектр оператора
- •4. Диагонализируемые операторы
- •5. Минимальный многочлен оператора
- •6. Теорема Гамильтона-Кэли
- •Жорданова нормальная форма
- •1. Корневое подпространство
- •Нильпотентные операторы
- •3. Разложение в сумму корневых подпространств
- •4. Нормальный базис для нильпотентного оператора
- •5. Жордановы матрицы
- •6. Единственность жнф
- •1. Определение.
- •2. Матрица билинейной формы.
- •3. Изменение матрицы билинейной формы при замене базиса.
- •4. Симметрические и кососимметрические билинейные формы.
- •5. Канонический базис для симметрической билинейной формы.
- •6. Квадратичные формы
- •7. Алгоритм Лагранжа (приведения к каноническому виду).
- •8. Вещественные квадратичные формы
- •9. Теорема Якоби.
- •10. Положительно определенные квадратичные формы.
- •11. Канонический вид кососимметричной бф
- •Евклидовы пространства
- •3. Угол между векторами
- •4. Ортогональные векторы
- •5. Изоморфизм евклидовых пространств
- •6. Процесс ортогонализации Грамма-Шмидта
- •6. Ортогональные дополнения
- •8. Сопряжённые операторы
- •9. Самосопряжённые операторы
- •10. Приведение квадратичной формы к главным осям.
- •Ортогональные операторы
- •1. Основные понятия
- •2. Канонический базис для ортогонального оператора.
- •3. Полярное разложение.
- •Унитарные пространства
- •1. Эрмитовы (полуторалинейные) формы.
- •2. (Эрмитово) скалярное произведение.
- •3. Ортогональность.
- •4. Унитарные и эрмитовы матрицы.
- •6. Сопряжённый оператор.
- •6. Эрмитовы операторы.
- •7. Унитарные операторы.
- •Аффинные точечные пространства
- •2. Изоморфизм
- •3. Координаты в аффинном пространстве.
- •4. Подпространства.
- •Евклидовы точечные пространства
- •1. Евклидова метрика.
- •2. Расстояние от точки до плоскости.
- •3. Расстояние между плоскостями.
- •Квадрики в аффинном пространстве
- •1. Квадратичные функции в аффинном пространстве
- •2. Координатная запись
- •3. Центральная точка
- •4. Нахождение центра
- •5. Приведение квадратичной функции к каноническому виду.
- •Тензоры
- •1. Основные понятия.
- •2. Интерпретация тензоров малых рангов.
- •3. Произведение тензоров.
- •4. Координаты тензоров.
- •5. Изменение координат тензора при замене базиса
- •6. Свёртки тензоров.
- •Кососимметричные тензоры
- •Тензорная алгебра векторного пространства
- •Внешняя алгебра векторного пространства (алгебра грассмана)
- •1. Внешнее умножение.
- •2. Ассоциативность внешнего произведения.
- •3. Базис внешней алгебры.
- •4. Связь с определителями
2. Канонический базис для ортогонального оператора.
Теорема. Пусть — ортогональный оператор в . Тогда существует ортонормированный базис, в котором матрица имеет вид:
(1) По лемме 1 (см. самосопряжённые
операторы) у
есть инвариантное подпространство
.
По лемме 5:
.
Следовательно,
— инвариантные подпространства,
или
.
Кроме того,
не содержат инвариантных подпространств
и
.
При этом
.
(2)
Пусть
.
Тогда
и
.
(3)
,
— ортонормированный базис
,
— матрица
в
этом базисе,
по лемме 4. Тогда
.
(а)
Предположим, что
.
Вычислим
:
.
Отсюда
корни
на
— вещественные, следовательно, существует
собственный вектор в
в
есть 1-мерное
—
инвариантное подпространство.
Противоречие.
(б)
остался случай
.
Тогда
,
поэтому
.
Значит, система имеет единственное
решение. Подходит
.
3. Полярное разложение.
Теорема. Пусть
— невырожденный линейный оператор на
евклидовом пространстве
.
Тогда существуют ортогональный оператор
и самосопряжённый оператор
с положительными собственными значениями,
такие, что
.
1)
Положим, что
,
где
*
- сопряжённый к
.
Тогда
.
То есть
самосопряжён.
2)
Существует ортонормированный базис, в
котором
имеет матрицу
.
Пусть
— одно из собственных чисел
,
и
— собственный вектор. Тогда
.
Отсюда и
,
то есть все
— положительны.
3) Существует самосопряжённый оператор
с
матрицей
в том же базисе. Ясно, что
и
— невырожденный.
4)
Положим
.
Тогда
так как
.
То есть
ортогонален.
Тем самым мы доказали существование полярного разложения.
Унитарные пространства
1. Эрмитовы (полуторалинейные) формы.
Пусть
—
линейное пространство над
.
Определение.
— эрмитова форма на
,
если
,
причём:
1)
2)
(комплексное сопряжение).
Следствие
1.
.
Следствие
2.
.
Следствие
3.
.
Следствие
4.
.
2. (Эрмитово) скалярное произведение.
Пусть — комплексное пространство.
Определение. Скалярное произведение
на
—
эрмитова положительно определённая
форма. Обозначение:
.
Положительная определённость:
из
.
3. Ортогональность.
Пусть — унитарное пространство, то есть комплексное пространство со скалярным произведением.
Определение.
и
ортогональны, если
.
Теорема. В конечномерном унитарном
пространстве можно выбрать ортонормированный
базис, т.е.
.
Пусть
— произвольный базис
.
Возьмём любой
.
Умножая на (вещественный) скаляр, можно
считать
.
Пусть теперь
.
Тогда
— уравнения с
неизвестными
.
Так как
,
то
— подпространство в
,
.
По индукции (
)
в
есть ортонормированный базис
.
Положив,
,
получаем ортонормированный базис
в
.
4. Унитарные и эрмитовы матрицы.
Пусть
— комплексная матрица
.
Обозначим:
(
—
комплексное сопряжение).
Определение.
Матрица
— эрмитова, если
.
Матрица
— унитарная, если
.
Теорема. Пусть
— матрица перехода от одного ортогонального
базиса к другому ортогональному базису.
Тогда
унитарна.
Пусть
— матрица перехода от
к
.
Если
,
то
.
Если
— элементы
-ого
столбца
,
то
— элементы
-ой
строки у матрицы
.
Произведение
-ой
строки
на
-ый
столбец
равно
.
Но это есть
,
так как
.
Поэтому
,
так как базис
ортонормирован. Следовательно,
и
— унитарная матрица.