
- •Оглавление
- •Дидактический план
- •Литература
- •1. Бекелемишев, д. В. Курс аналитической геометрии и линейной алгебры [Текст] / д. В. Бекелемишев. – м. : Физматлит, 2007 (гриф умо).
- •2. Ильин, в. А. Линейная алгебра [Текст] / в. А. Ильин, э. Г. Поздняк. – м. : Физматлит, 2007 (гриф мо рф).
- •3. Кострикин, а. И. Введение в алгебру [Текст] / а. И. Кострикин. – м. : Физматлит, 2004. Кн. 2 (гриф умо).
- •Перечень компетенций
- •Тематический обзор*
- •1 Собственные числа и собственные векторы матрицы
- •1.1 Определение. Основные свойства собственных векторов
- •1.2 Характеристический многочлен
- •1.3 Собственное подпространство
- •2 Приведение симметричной матрицы к диагональному виду
- •2.1 Скалярное произведение в пространстве Rn. Процесс ортогонализации
- •2.2 Ортогональная матрица
- •2.3 Собственный базис симметричной матрицы
- •3 Квадратичная форма. Приведение к каноническому виду
- •3.1 Основные определения. Матрица квадратичной формы
- •3.2 Преобразование матрицы при линейной замене переменных
- •3.3 Приведение квадратичной формы к каноническому виду ортогональным преобразованием
- •3.4 Приведение кривой второго порядка к каноническому виду
- •3.5 Знакоопределенные квадратичные формы. Критерий Сильвестра
- •4 Линейные пространства
- •4.1 Определение линейного пространства
- •4.2 Линейная зависимость
- •4.3 Базис и координаты. Размерность пространства
- •4.4 Матрица перехода
- •4.5 Подпространство
- •4.6 Евклидовы пространства
- •5 Линейные операторы
- •5.1 Определение и примеры
- •5.2 Матрица линейного оператора
- •5.3 Самосопряженный оператор
- •Приложение 1 Перпендикуляр из точки на пространство
- •Приложение 2 о приближенном вычислении собственных значений матрицы
- •Задания для самостоятельной работы
- •1. Составьте логическую схему базы знаний по теме юниты:
- •2. Решите самостоятельно следующие задачи (номер варианта совпадает с Вашим номе-ром в списке группы):
- •Тренинг компетенций
- •1 Компетенция №1. Вычисление собственных значений и собственных векторов матрицы a порядка n
- •1.1 Пример решения типовой задачи
- •Глоссарий
- •Линейная алгебра юнита 4
3 Квадратичная форма. Приведение к каноническому виду
3.1 Основные определения. Матрица квадратичной формы
Пусть
,
где
,
– симметричная матрица порядка n,
и пусть
.
Рассмотрим
числовую функцию
,
аргументом которой является вектор
,
обозна-чим эту функцию
.
Запишем
в координатном виде:
,
i-ая координата полученного вектора равна
.
Умножим полученный вектор скалярно на вектор , получим :
,
,
.
(*)
Определение.
Скалярная функция векторного аргумента
,
где А
– симметричная матрица порядка n,
,
называется квадратичной
формой,
а матрица А
– матрицей
квад-ратичной формы.
Выражение (*) является координатной записью квадратичной формы.
Пример 1. Записать в координатном виде квадратичную форму c матрицей
,
,
,
.
Вообще
говоря, квадратичную форму по ее матрице
выписывают без
промежуточных вы-числений:
элементы главной диагонали матрицы
являются
коэффициентами
при квадратах пере-менных; элемент
– есть коэффициент при произведении ,
и ввиду симметричности матрицы А:
,
а
потому в
коэффициент при произведении
равен
.
Можно решить и обратную задачу: по данной квадратичной форме выписать ее матрицу.
Пример 2. Выписать матрицу квадратичной формы
.
;
;
(коэффициенты при
и
).
(коэффициенты
при
и
).
(коэффициенты
при
и
).
(коэффициенты
при
и
),
и так
.
Итак,
квадратичная форма
,
является многочленом второй степени
от n
перемен-ных, не содержащем свободного
члена и членов первой степени; причем,
подобные
и
таковы, что
.
Каждая симметричная матрица определяет некоторую квадратичную форму и обратно: каждой квадратичной форме ставится в соответствие ее симметричная матрица.
Квадратичная форма – функция координат вектора , а значит ее вид зависит от базиса в , в котором задан вектор .
3.2 Преобразование матрицы при линейной замене переменных
В
этом разделе мы рассмотрим, как
преобразуется матрица А
квадратичной формы
при переходе из одного базиса к другому.
Напомним, что замена одного базиса другим задается матрицей перехода С, столбцы которой есть координаты “нового” базиса по “старому”. При этом координаты произвольного вектора: меняются следующим образом:
,
где
– вектор-столбец “старых” координат, а – вектор-столбец “новых” координат.
Запишем эту замену переменных:
,
(*)
здесь
переменные
представлены как линейные функции
(точнее, линейные формы) от новых
переменных
.
Подставляя выражение (*) в квадратичную
форму
,
мы
получим новую квадратичную форму,
зависящую от переменных
с матрицей В:
.
Нас интересует связь между матрицами А и В.
Формулы
(*) задают линейное
преобразование,
сопоставляющее каждому вектору
вектор
.
Матрицу С
называют матрицей
линейного преобразования.
В
нашем случае это матрица перехода,
следовательно невырождена, и тогда
осуществляет обратное линейное
преобразование
.
Итак, как меняется матрица квадратичной формы при линейном преобразовании ?
Теорема. При линейной замене переменных квадратичная форма пере-ходит в квадратичную форму
,
где матрицы А и В связаны соотношением:
,
где
– транспонированная матрица С.
Наша дальнейшая цель состоит в том, чтобы путем перехода к переменным получить квадратичную форму более простого вида.