
- •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
3. Произведение тензоров.
Пусть сначала
,
- два произвольных полилинейных
отображения, где
- различные векторные пространства (не
обязательно совпадают) над
.
Определение: Тензорное произведение
и
,
где
.
Ясно, что
- полилинейная функция по каждому
аргументу. Если
- три полилинейных функции, то
,
т.е. тензорное произведение ассоциативно.
Но, вообще говоря, оно не является
коммутативным, т.е.
для произвольных функций (об этом даже
не всегда корректно говорить).
Пусть теперь
- тензор типа
,
- тензор типа
.
Тогда
- тензор типа
,
определённый формулой:
(2)
Определение: Тензор, заданный формулой (2) называется тензорным произведением тензоров , .
4. Координаты тензоров.
Пусть
- базис
.
Рассмотрим в сопряжённом пространстве
дуальный базис
.
Т.е.
.
Обозначим через
пространство тензоров типа
на
.
Тогда любое произведение
(3)
является тензором типа
,
т.е. полилинейной функцией:
.
Эти тензоры линейно независимы по
следующей причине:
(4)
Теорема. Тензоры вида (3) образуют
базис векторного пространства
.
То, что - пространство – очевидно, если определить сложение обычным образом:
.
Умножение на скаляр – тоже обычное.
Линейная независимость (3) уже показана.
Осталось проверить, что любой тензор
линейно выражается через систему (3).
Пусть
.
Обозначим
(5). Тогда из формулы (4) следует, что если
взять тензор
,
то
,
т.е. значения
и
на всех возможных наборах базисных
векторов совпадают. Т.к.
и
- полилинейные функции, то
,
и (3) – базис пространства
.
Определение: Принято говорить, что
из формулы (5) – координаты тензора
в базисе
.
Следствие:
.
18 апреля 2005
5. Изменение координат тензора при замене базиса
Пусть
и
- два базиса в пространстве
.
Обозначим через
матрицу перехода от базиса
к
базису
.
Элементы матрицы
индексируем так:
,
где
- элемент i-ой строки и j-ого столбца.
Тогда имеем:
и
.
Это стандартное обозначение: чтобы
суммирование велось по индексу,
встречающемуся сверху и снизу. В некоторых
книгах знак суммы опускают и пишут:
.
Но мы так делать не будем: все суммы
будем прописывать полностью.
Пусть теперь
-
дуальный базис к базису
,
а
-
дуальный к базису
в пространстве
.
Обозначим через
матрицу перехода от базиса
к базису
в пространстве
.
Тогда
.
Чтобы следовать правилу “разных уровней”
( т.е. чтобы индекс суммирования появился
сверху и снизу), обозначим через
- транспонированная матрица
.
Тогда
.
Эту формулу мы запишем следующим образом.
Поскольку
,
то
,
т.е.
.
Введём вспомогательную матрицу
.
Тогда
,
т.е.
.
Т .к. базисы дуальны
.
Т.е.
и
.
Отсюда
.
Пусть теперь
и
- его координаты в
,
а
- координаты в базисе
.
Тогда
,
.
(6)
Выразим
(аналогично выражаем
)
и подставим в формулу (6). Получим
.
Здесь мы использовали, что
и
аналогичные выражения для
.
Т.к. элементы
образуют базис пространства
,
то нами доказана следующая
Теорема. При переходе от базиса
к базису
в
координаты тензора
типа
изменяются по правилу:
,
где
-
матрица перехода от базиса
к базису
пространства
,
а
.