
- •Федеральное агентство по образованию
- •Определение функционального анализа. Предмет функционального анализа. Определение функционального анализа.
- •Предмет функционального анализа.
- •Линейные пространства. Аксиомы. Определение поля. Линейные пространства.
- •Следствия аксиом линейного пространства.
- •Операторы. Линейные операторы. Матрица оператора. Базис. Линейные операторы.
- •Матрица оператора.
- •Базис линейного пространства.
- •Собственные числа и собственные векторы. Квадратичные формы. Матрица квадратичной формы. Привести пример. Собственные числа и собственные векторы.
- •Квадратичные формы.
- •Матрица квадратичной формы.
- •Примеры.
- •Евклидовы пространства. Определение.
- •Свойства скалярного произведения.
- •Неравенство Коши-Буняковского.
- •Понятие меры. Измеримые функции. Простые функции. Ортогональные функции. Мера Лебега. Свойства меры Лебега. Интеграл Лебега. Понятие меры.
- •Измеримые функции.
- •Мера Лебега. Внешняя мера.
- •Интеграл Лебега.
- •Определение интеграла Лебега.
- •Нормированные пространства. Норма. Примеры. Нормированное пространство.
- •Определение.
- •Топологическая структура.
- •Нормированные пространства как фактор-пространства полунормированных пространств.
- •Конечные произведения пространств.
- •Метрические пространства. Метрика. Примеры. Сжатые отображения. Метрическое пространство.
- •Сжатые отображения.
- •Примеры.
- •Банаховы и гильбертовы пространства. Банахово пространство.
- •Примеры.
- •Гильбертово пространство.
- •Функционалы. Функциональные пространства. Функционал.
- •Функционал в линейном пространстве
- •Линейные функционалы.
- •Ортогональный и ортонормированный базис. Процесс ортогонализации. Сопряженные векторы в евклидовом пространстве. Ортогональный базис.
- •Ортонормированный базис.
- •Процесс Грама ― Шмидта
Ортонормированный базис.
Ортонормированная система, состоящая из n векторов n-мерного евклидова пространства, образует базис этого пространства. Такой базис называется ортонормированным базисом.
Если e1, e2, ..., en — ортонормированный базис n-мерного евклидова пространства и
x = x1e1 + x2e2 + ... + xnen — разложение вектора x по этому базису, то координаты xi вектора x в ортонормированном базисе вычисляются по формулам xi =(x, ei), i = 1, 2, ..., n.
В любом конечномерном евклидовом пространстве существует ортонормированный базис.
Любую ортонормированную систему векторов конечномерного евклидова пространства можно дополнить до ортонормированного базиса.
Процесс Грама ― Шмидта
Процесс Грама (англ.) ―
Шмидта — это один из алгоритмов,
в которых на основе счётного множества
линейно независимых векторов
строится
множество ортогональных векторов
или
ортонормированных векторов
,
причём так, что каждый вектор
или
может
быть выражен линейн Пусть имеются
линейно независимые векторы
.
Определим оператор проекции следующим образом:
где
—
скалярное произведение векторов
и
.
Этот оператор проецирует вектор
ортогонально
на вектор
.
Классический процесс Грама — Шмидта выполняется следующим образом:
На основе каждого вектора
может
быть получен нормированный
вектор:
(у
нормированного вектора направление
будет таким же, как у исходного, а длина —
единичной).
Результаты процесса Грама — Шмидта:
— система ортогональных векторов либо
— система ортонормированных векторов.
Вычисление носит название ортогонализации Грама — Шмидта, а — ортонормализации Грама — Шмидта.
ой
комбинацией векторов
.