
- •Семинар 14
- •Вводная информация
- •I. Определение векторного пространства.
- •II. Базис векторного пространства и преобразование координат.
- •III. Гомоморфные и изоморфные отображения. Операторы.
- •IV. Сопряженное пространство. Билинейные функционалы.
- •V. Скалярное произведение. Евклидово пространство.
- •VI. Понятие тензора.
- •1. Задачи удовлетворительного уровня сложности
- •2. Задачи повышенного уровня сложности
II. Базис векторного пространства и преобразование координат.
Определение.
Векторы
называются линейно
независимыми,
если равенство
возможно тогда и только тогда, когда
все числа
равны нулю. В противном случае векторы
называются линейно
зависимыми.
Определение.
Система линейно независимых векторов
в пространстве
образует его базис,
если
существует разложение
,
где
- элементы поля
,
над которым задано векторное пространство
.
Числа
называются координатами
вектора
относительно базиса
.
Теорема. Координаты вектора относительно заданного базиса определяются однозначно.
Отметим, что число базисных векторов определяет размерность векторного пространства.
Рассмотрим два
базиса
и
(штрихованный и не штрихованный)
пространства
.
Разложим один и тот же вектор относительно
этих базисов
,
.
(Здесь использовано обозначение Эйнштейна: если в формуле верхний и нижний индекс совпадает, то по этому индексу подразумевается суммирование). Видим, что при переходе к другому базису меняются координаты вектора (но не сам вектор!). Для нахождения формул преобразования координат, разложим векторы штрихованного базиса по не штрихованному базису
,
,
………………………..
.
Определенная таким образом матрица
называется матрицей
преобразования
базиса
к базису
( или матрицей
перехода от
базиса
к базису
.
Подставим формулу
в разложение вектора
относительно штрихованного базиса
.
Поскольку координаты
вектора относительно базиса определяются
однозначно, получаем
.
Обратим это равенство. С этой целью
умножим левую и правую части этого
равенства на элементы новой матрицы
:
.
«Свернем» это равенство по индексам
и
,
т.е. приравняем их и возьмем сумму по
единому индексу,
.
Определим новую матрицу
равенством
,
где
-
символ Кронекера. Тогда
или
.
Следовательно, координаты вектора
преобразуются с помощью матрицы
,
являющейся обратной к матрице
Замечание.
Образуем матрицы
,
,
и
.
Формулы разложения
вектора по базисам на матричном языке
имеют вид
,
а формулы преобразований базисов и
координат записываются следующим
образом
.
III. Гомоморфные и изоморфные отображения. Операторы.
Определение.
Пусть
и
- два векторных пространства. Отображение
называется
гомеоморфным
отображением или
гомеоморфизмом, если
оно сохраняет линейные операции, т.е.
если выполняется равенство
.
Определение.
Взаимно однозначное гомоморфное
отображение
называется изоморфным
отображением или
изоморфизмом.
Если такое отображение
существует, то пространства
и
называются изоморфными.
Определение.
Гомоморфное отображение
называется линейным
оператором на
пространстве
.
Множество линейных
операторов на пространстве
можно превратить в векторное пространство,
задав сумму операторов правилом
и произведение оператора на число
.
Каждому оператору можно поставить в
соответствие матрицу, если выбрать
некоторый базис
пространства
.
Подействуем оператором
на каждый базисный вектор и разложим
получающиеся векторы по базису
,
,
…………………………
.
Матрица
называется матрицей
оператора
относительно
базиса
.
При фиксированном базисе пространства
любая
-матрица
определяет оператор на этом пространстве.
Действительно,
,
где
.
Взаимно однозначное соответствие между
операторами и их матрицами определяет
изоморфизм между векторным пространством
операторов и векторным пространством
-матриц.
Так как изоморфные пространства имеют
одинаковую размерность, размерность
векторного пространства операторов
равна
.
При выборе другого базиса
пространства
меняется матрица оператора (сам оператор
не меняется, так как является вектором).
Правило преобразования матрицы оператора
имеет вид
.
Определение.
Вектор
называется собственным
вектором оператора
,
если
,
где
называется собственным
значением оператора
.
Заметим, что
.
Равенство
можно записать в матричном виде
или
.
Таким образом, задачу поиска собственных
значений и собственных векторов оператора
можно свести к задаче поиска собственных
значений и собственных векторов матрицы
оператора (точнее матрицы, транспонированной
по отношению к ней). Найдя собственные
векторы
матрицы
,
находим собственные векторы оператора
по формуле
.
Рассмотрим на
пространстве
невырожденные операторы (операторы,
задающиеся невырожденными матрицами).
Введем операцию умножения операторов
правилом
.
Относительно этой бинарной операции
множество невырожденных операторов на
пространстве
образует группу. Рассматривая отображение
как преобразование векторного пространства
,
получаем группу преобразований этого
пространства. Эта группа называется
полной линейной группой преобразований
векторного пространства
.
В зависимости от свойств матриц операторов
можно ввести ее подгруппы: ортогональная
группа
,
унимодулярная линейная группа
,
собственная ортогональная группа
,
унитарная группа
,
собственная унитарная группа
.