
- •Билет 2. Изоморфизм линейных пространств.
- •Билет 3. Сумма и пересечение линейных подпространств.
- •Билет 4. Прямая сумма подпространств.
- •Билет 5. Евклидово и унитарное пространство. Неравенство Коши-Буняковского-Шварца.
- •Билет 6. Скалярное произведение в ортонормированном базисе. Существование ортонормированного базиса.
- •Билет 9. Ортогональное дополнение. Ортогональная сумма подпространств. Расстояние от вектора до пространства.
- •Билет 13. Линейные операторы. Матрица линейного оператора.
- •Билет 14. Матрица линейного оператора при переходе к другому базису. Эквивалентность и подобие матриц.
- •Билет 20. Собственные значения и собственные векторы. Операторы простой структуры и диагонализуемые матрицы.
- •Билет 21. Характеристический многочлен линейного оператора. Условие существования собственных значений.
- •Билет 22. Собственное подпространство. Геометрическая и алгебраическая кратности собственных значений.
- •Билет 23. Инвариантные подпространства. Сужение оператора.
- •Билет 24. Треугольная форма матрицы линейного оператора. Теорема Шура.
- •Билет 25. Сдвиг оператора, нильпотентность и обратимость его суждений.
- •Билет 26. Корневые подпространства. Расщепление линейного пространства в прямую сумму корневых подпространств.
- •Билет 27. Жорданов базис и жорданова матрица линейного оператора в комплексном пространстве.
- •Билет 30. Инвариантные подпространства минимальной размерности.
- •Билет 31. Вещественный аналог жордановой формы.
- •Билет 32. Сопряженный оператор. Существование и единственность. Матрица сопряженного оператора.
- •Билет 33. Нормальный оператор и нормальная матрица.
- •Билет 34. Блочно-диагональная форма вещественной нормальной матрицы.
- •Билет 35. Эрмитовы операторы и эрмитовы матрицы. Эрмитого разложение линейного оператора.
- •Билет 38. Блочно-диагональная форма ортогональной матрицы.
- •Билет 39. Знакоопределенные операторы и матрицыю Квадратный корень из оператора.
- •Билет 40. Сингулярные числа и сингулярные векторы. Полярное разложение оператора (матрицы).
Билет 40. Сингулярные числа и сингулярные векторы. Полярное разложение оператора (матрицы).
Т Для любого оператора A из L(V, W) ранга r, существуют такие положительные числа p1>=p2>=…>=pr>0, ортонормированный базис V e1,…,en и W f1,…,fm,
Aek= {pkfk, k =1,…,r; 0, k=r +1,…, n}, A*fk = {pkek, k=1,…,r; 0, k=r+1,…,m}
Док-во:
A*A из L(V, V), AA* из L(W, W);
(A*A)*=A*A, (AA*)*=AA*
A*A >= 0, AA* >= 0 (A*Ax, x) = (Ax, Ax) >=0; (AA*x, x) = (A*x, A*x)>= 0
Для оператора A*A существует ортонормированный базис собственных векторов, причем соответствующие собственные значения не отрицательны, пусть rgA*A = t, базисные векторы пронумерованы так, что первые p1^2>=p2^2…>=pt^2, а остальные 0, {A*Aek = (pk^2)ek, k < t, A*Aek = 0, k > t}
Рассмотрим Ae1,…,Aen а) Aek из W, б) (Aek, Aej) = (A*Aek, ej) = pk^2(ek, ej) = {pk^2, j = k; 0, j != k} Ae1,… Aet – попарно ортогональные векторы из W, Aek = 0, k > t, те они образуют базис образа. |Aek| = pk.
Обозначим fk = Aek/pk, k=1,…,r {Aek = pkfk, k <=r; Aek = 0, k >=r} Дополним систему векторов f до ортонормированного базиса
Векторы f1…fm – собственные векторы AA*, AA*fk = AA*(Aek/pk) = pkAek = pk^2fk
Построены два ортонормированных базиса соответствующих пространств и из 6) следует, что матрица Afe – прямоугольная диагональная матрица (как квадратная диагональная слева и справа 0 матрица) размера mxn с невозрастающими неотрицательными элементами на диагонали
Afe=(A*)efH, те A*fk = {pkek, k <= r; 0, k > r}
6 и 9 составляют условие теоремы.
Следствие: rg = rg A = rg A* = rgA*A = rgAA*
Следствие: Нулевые собственные значения A*A и AA* совпадают. Их число – s = min(m, n) – rg
Следствие:
imA = L(f1,…,fr)
kerA= L(er+1,…,en)
imA*=L(e1,…,er)
kerA*=L(fr+1,…,fm)
Замечание: теорема верна в одном пространстве.
Числа p1,…,ps называются сингулярными числами (корни из собственных значений произведения оператора на сопряжение) оператора. Векторы e1,…,en – правые сингулярные векторы оператора; f1,…,fm – левые сингулярные векторы.
Т Линейный оператор, действующий в унитарном (евклидовом) пространстве, может быть представлен в виде произведения A= BU, где B – неотрицательный оператор,U – унитарный (ортогональный). При этом B определен однозначно, а если оператор обратим, то U тоже.
Существование: пусть есть пара сингулярных базисов e, f , Uek = fk; Bfk=pkfk, U – унитарный, так как переводит один ортонормированный в другой, собственные значения B - pk >= 0, A = BU, по определению сингулярных
Единственность: A = BU, A* = U*B*; AA*=B*^2, те B* - квадратный корень, существующий и определенный однозначно. rg AA*= rgA*A если первый обратим, то второй тоже обратим pk != 0, U = (B^-1)A.
Т Линейный оператор в унитарном (евклидовом) пространстве нормален тогда и только тогда, когда в любом его полярном разложении BU = UB (AA*=B^2, A*A=U*BBU достаточность: BU=UB AA*=U*BBU = U*BUB=U*UBB = A*A, необходимость: возьмем ортонормированный базис из собственных векторов: A*Aek = (pk^2)ek, k=1,…,n, A*A=U*BBU U*BBU=pk^2ek, те BBUek = (pk^2)Uek, в силу унитарности U Ue1,…,Uen образуют ортонормированный базис BUek=pkUek, k=1…n, AA*=A*A=B^2, B^2ek=pk^2ek Bek = pkek, умножив слева на U UBek = pkUek BU=UB