
- •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
8. Вещественные квадратичные формы
Пусть
V – пространство над
-
квадратичная форма на V. Тогда в V
существует базис, в котором q(x)
имеет нормальный вид
где
- не зависит от выбора базиса.
Теорема. (закон инерции) Число положительных и отрицательных коэффициентов в нормальном виде квадратичной формы не зависит от выбора базиса (т.е. s и r-s всегда одни и те же).
Пусть
(в базисе
)
(в
базисе
).
Предположим, что t < s. Обозначим
Тогда
Пусть
Т.к.
то
где
Аналогично, q(a)
0 т.к.
Противоречие. Следовательно, t не
может быть меньше s и наоборот.
Опр.
Если
то s – положительный индекс инерции,
а число (r – s) – отрицательный
индекс инерции q.
Опр.
Квадратичные формы p(x) и q(x)
эквивалентны, если существует
невырожденная матрица A, такая, что
,
где P и Q – матрицы p и q.
Следствие.
Формы p(x) и q(x) эквивалентны
положительные
и отрицательные индексы инерции
совпадают.
1) Приведем к нормальному виду.
2) аналогично.
9. Теорема Якоби.
Пусть
- матрица квадратичной формы f.
Главные миноры
.
Лемма. Ядро невырожденной симметрической БФ равно нулю.
Пусть весь вектор
матрица
f в
.
Тогда
где
Но если Z – вектор-столбец, для
которого
то Z = 0. Следовательно,
Но
Теорема
(Якоби). Пусть q – вещественная
квадратичная форма с матрицей F, и
Тогда базис
V, в котором q имеет вид
где
Индукция по n.
1)
Положим
Тогда
2) n
> 1. Обозначим
Пусть f на U имеет матрицу
По предположению индукции
базис
в
котором
Рассмотрим
базис
пространства V. Пусть
Тогда
- система из (n-1) линейных уравнений
с n неизвестными
ненулевое решение
Если
то
Но
- ограничение f на U – невырожденная
БФ, а
- невырожденная квадратичная форма
(по лемме)
на
U. Условие u – решение системы
означает, что
-противоречие. Следовательно,
Это значит, что
-базис V, в котором f имеет матрицу
причем
Пусть
C – матрица перехода
тогда
где
Отсюда
Но
Положим
Тогда
и
10. Положительно определенные квадратичные формы.
Опр.
q – положительно определена на
V, если
Канонический
вид:
Нормальный
вид:
Теорема
(критерий Сильвестра). Квадратичная
форма q с матрицей F положительно
определена
.
Предположим,
что
Тогда ограничение f – полярная БФ
на
имеет нетривиальное ядро (доказать!).
Но тогда
для некоторого
- не положительно определенная.
Следовательно, все
.
Теперь все следует из теоремы Якоби.
Опр.
Симметричная БФ
называется положительно
определенной, если
- положительно определенная квадратичная
форма.
11. Канонический вид кососимметричной бф
Пусть
- кососимметричная БФ на V и
Замечание.
Кососимметричная (или симметричная) БФ
f невырождена
(для фиксированного
).
Лемма.
Пусть
Тогда для любого подпространства
такого, что
ограничение f на
невырождено.
Если
для некоторого
то
(т.к.
где
.
Т.к.
05.03.05
Теорема.
Пусть
– векторное пространство с невырожденной
кососимметричной формой
(билинейной). Тогда
и существует разложение
где
,
при
.
Кроме того, ограничение
на
имеет
в некотором базисе
матрицу
.
Проведем
индукцию по
.
- это противоречит невырожденности.
Пусть
.
Берем
произвольный
из
.
Тогда
и т.к.
то
такой
что
.
При этом
и
линейно независимы. Можно выбрать
так,
что
и для
все
доказано.
Пусть
теперь
.
Выберем любой
из
.
Т.к.
то
такой
что
и
,
линейно независимы.
Обозначим
.
Дополним до базиса
:
.
Рассмотрим
.
Тогда
– подпространство, более того
– пространство решений однородной
системы линейных уравнений:
Где – матрица в базисе
Т.к.
невырождена, то строки
линейно независимы
ранг системы равен 2. Поэтому
и
.
Если ограничение на пространство имеет
ненулевое ядро
,
то
, что противоречит невырожденности, а
это значит, что ограничение
на
–
невырожденная кососимметричная
билинейная функция
По
индукции
и все
имеют требуемые базисы
Следствие. Для любой кососимметрической билинейной формы на пространстве существует базис, в котором она имеет матрицу
Где количество блоков
равно половине ранга
.