Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Лекции танкеева

.pdf
Скачиваний:
16
Добавлен:
22.03.2015
Размер:
458.18 Кб
Скачать

 

 

АНАЛИТИЧЕСКАЯ ГЕОМЕТРИЯ

 

 

 

 

11

(~x; ~y) = (x1~e1 + + xn~en; y1~e1 + + yn~en) =

 

x1y1(~e1; ~e1) + x1y2(~e1; ~e2) + + x1yn(~e1;~en)+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=1

 

=0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=0

 

 

+

x2y1(~e2;|~e1{z) +}x2y2(~e2;|~e2{z) +}

+ x2yn(~e2;|~en{z) +}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=0

 

 

 

 

 

 

=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=0

 

 

 

 

 

x y

~e

; ~e

 

 

~e

; ~e

+

x y

 

~e

 

; ~e

n) =

 

n|1

({zn

} 1)

+ xn|y2{z( n

}

2) +

n|

n{z(

n}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=0

 

 

=0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x y

+} +

x

y

:

 

 

| {z }

 

 

 

| {z }x1y1 + |2 {z2

n

n

 

 

 

 

Остальные формулы получаются из этой формулы для скалярного произведения. Теорема доказана.

10. Векторное произведение и его свойства

Определение. Пусть ~e1; ~e2; ~e3 – правый ортонормированный базис 3-мерного пространства E:

~e3

"

! ~e2;

.

~e1

~x = x1~e1 + x2~e2 + x3~e3; ~y = y1~e1 + y2~e2 + y3~e3. Вектор

 

x1

x2

x3

=

y2

y3

 

~e1

 

y1

y3

 

~e2

+

y1

y2

 

~e3

[~x; ~y] = ~e1

~e2

~e3

 

1

2

3

 

x2

x3

 

 

 

 

x1

x3

 

 

 

 

x1

x2

 

 

 

y

y

y

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

называется векторным произведением векторов ~x; ~y. Иногда его обозначают ~x ~y.

Теорема. 1) [~x; ~y] = [~y; ~x];

2)[~x + ~y; ~z] = [~x; ~z] + [~y; ~z];

3)[ ~x; ~y] = [~x; ~y];

4) [~x; ~y] ? ~x; [~x; ~y] ? ~y;

^

5)jj[~x; ~y]jj = jj~xjj jj~yjj sin (~x; ~y);

6)правило правого винта.

Доказательство. 1) – 3) Из свойств определителей следует, что

 

 

[~x; ~y] =

y1

y2

y3

 

=

x1

x2

 

x3

=

 

 

[~y; ~x];

 

 

 

 

 

 

 

x1

x2

x3

 

 

 

y1

y2

 

y3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~e

~e

~e

 

 

~e

1

~e

 

~e

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

3

 

 

 

 

2

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1

x2

 

x3

 

 

 

 

x1

x2 x3

 

 

x1 x2 x3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[~x; ~y + ~z] =

y1 + z1

y2 + z2

y3 + z3

=

y1

y2

y3

+

z1

 

z2

z3

 

= [~x; ~y] + [~x; ~z];

 

 

1

2

 

3

 

 

 

1

2

 

3

 

 

1

 

 

2

3

 

 

 

 

 

 

x1

x2

 

 

 

 

x1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~e

~e

x3

 

 

x2

 

x3

 

 

~e

 

~e

 

 

 

 

 

 

~e

 

 

 

~e

~e

~e

 

 

 

~e

 

 

 

 

 

 

 

[ ~x; ~y] =

 

 

 

 

 

 

 

y1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y1

y2

y3

=

y2

 

y3

= [~x; ~y]:

 

 

 

 

 

1

2

 

 

3

 

 

 

1

 

2

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~e

~e

~e

 

 

 

~e

~e

 

~e

 

 

 

 

 

 

 

4)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

С.Г.ТАНКЕЕВ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y2

y3

~e1

y1

y3

 

([~x; ~y]; ~x) =

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~e2 + y1

y2 ~e3; x1~e1 + x2~e2 + x3~e3 =

 

 

 

 

x2

x3

 

 

 

 

x1

x3

 

 

 

 

 

x1

x2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1

 

x2

x3

 

 

 

x2

 

x1

x3

 

 

 

x3

 

x1

x2

 

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y3

 

 

 

 

 

 

y3

 

+

y1

y2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y2

 

 

y1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1 x2 x3

 

f

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y

 

 

 

 

 

разложение нулевого (одинаковые строки!) определителя

 

1

2

3

 

 

x1

x2

x3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

g

= 0;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

по первой строке

 

 

 

 

 

 

 

 

 

поэтому [~x; ~y] ? ~x; аналогично [~x; ~y] ? ~y.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

^

 

 

 

 

 

 

 

 

 

^

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5) Поскольку (~x; ~y) 2 [0; ], то sin (~x; ~y) 0. Поэтому достаточно проверить, что

 

jj [~x; ~y] jj

2

 

 

 

 

 

 

2

jj~yjj

2

sin

2

 

^

 

 

 

 

 

 

 

 

 

= jj~xjj

 

 

(~x; ~y);

 

 

 

 

 

 

т.е. что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

= jj~xjj

2

jj~yjj

2

(1 cos

2

^

 

 

 

 

 

 

jj [~x; ~y] jj

 

 

 

 

 

(~x; ~y)) =

 

 

 

 

jj~xjj2 jj~yjj2 1

 

 

~x(

 

2

 

)~y

2

 

= jj~xjj2 jj~yjj2 (~x; ~y)2:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~x; ~y

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Очевидно,

 

 

 

 

 

 

jj

jj

 

 

jj

 

jj

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

jj [~x; ~y] jj2 =

y2

 

y3

~e1

y1

 

y3

~e2 +

y1

y2

 

~e3

 

2

=

 

 

 

 

 

x2

 

x3

 

 

 

 

 

 

 

 

x1

 

x3

 

 

 

x1

x2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

x1

 

 

 

 

2

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

x2 x3

 

 

 

 

 

 

 

 

x3

 

 

 

 

 

x1 x2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y3

 

 

 

+

y1

 

 

 

 

 

+

 

 

 

=

 

 

 

 

 

 

 

y2

 

 

 

 

 

y3

 

 

 

y1 y2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(x2y3 y2x3)2 + (x1y3 y1x3)2 + (x1y2 y1x2)2 =

x22y32 2x2x3y2y3 + x23y22 + x21y32 2x1x3y1y3 + x23y12 + x21y22 2x1x2y1y2 + x22y12 = x21(y22 + y32) + x22(y12 + y32) + x23(y12 + y22) 2x2x3y2y3 2x1x3y1y3 2x1x2y1y2 = x21(y12 + y22 + y32) x21y12 + x22(y12 + y22 + y32) x22y22+

x23(y12 + y22 + y32) x23y32 2x2x3y2y3 2x1x3y1y3 2x1x2y1y2 = (x21 + x22 + x23)(y12 + y22 + y32) x21y12 x22y22 x23y32

2x2x3y2y3 2x1x3y1y3 2x1x2y1y2 =

(x21 + x22 + x23)(y12 + y22 + y32) (x1y1 + x2y2 + x3y3)2 =

jj~xjj2 jj~yjj2 (~x; ~y)2;

что и требовалось доказать.

^

Заметим, что h = jj~yjj sin (~x; ~y) – это высота параллелограмма, построенного на векторах ~x; ~y с основанием ~x; поэтому формула 4 показывает, что jj [~x; ~y] jj – это площадь параллелограмма, построенного на векторах ~x; ~y.

6) Правило правого винта (без доказательства): [~x; ~y] направлено в ту сторону, в какую движется правый винт при минимальном повороте от направления вектора ~x к направлению вектора ~y.

АНАЛИТИЧЕСКАЯ ГЕОМЕТРИЯ

13

11. Смешанное произведение. Геометрический смысл определителя 3-го порядка

Определение. Пусть ~e1; ~e2; ~e3 – правый ортонормированный базис 3-мерного пространства E. Число (~x; [~y; ~z]) называется смешанным произведением векторов

~x; ~y; ~z.

Теорема.

x1 x2 x3

(~x; [~y; ~z]) = y1 y2 y3 :

z1 z2 z3

Доказательство. Очевидно,

 

x1~e1 + x2~e2 + x3~e3

 

z2

(~x; [~y; ~z]) =

z3

~e2

+ z1

 

 

~e3 =

 

 

 

 

 

 

 

;

z3

~e1

z1

z2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y2

y3

 

 

 

 

 

 

y1

y3

 

 

 

 

y1

y2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1

 

y2

y3

 

 

 

 

 

y1

 

y3

 

+ x3

 

y1

y2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

z2

 

 

 

 

 

x2

z1

 

 

 

 

 

 

 

z2

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

z3

 

 

 

z3

 

 

z1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1

x2

x3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1 x2 x3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f

 

 

 

 

z

1

z

2

 

z

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

g

 

z

1

z

2

z

3

 

 

 

разложение определителя

 

 

 

 

 

 

 

по первой строке

 

=

 

 

 

 

:

 

y1

y2

 

y3

 

 

 

 

y1

y2

y3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Теорема доказана.

Следствие (геометрический смысл определителя 3-го порядка). Абсолютная величина определителя

x1 x2 x3

y1 y2 y3

z1 z2 z3

равна j(~x; [~y; ~z])j и равна объему параллелепипеда, построенного на векторах ~x; ~y; ~z. Доказательство. Мы считаем, что ~y; ~z лежат в основании параллелепипеда. По-

этому

 

 

 

 

 

 

 

 

 

^

 

 

 

 

j(~x; [~y; ~z])j = jj~xjj jj [~y; ~z] jj j cos (~x; [~y; ~z])j =

jj [~y; ~z]jj

 

 

 

 

^

 

jj~xjj j cos (~x; [~y; ~z])j = fобъем параллелепипедаg:

|

 

{z

 

}

|

 

{z

 

 

}

=площадь основания

 

=высота

 

 

Следствие доказано.

12. Геометрические приложения скалярного, векторного и смешанного произведений

Теорема. 1) fплощадь параллелограмма, построенного на векторах ~x; ~yg =

 

jj [~x; ~y] jj;

1

 

 

2) fплощадь треугольника, построенного на векторах ~x; ~yg =

2 jj [~x; ~y] jj;

 

3) fвысота параллелограмма, построенного на векторах ~x; ~y

с основанием ~xg =

fвысота треугольника, построенного на векторах ~x; ~y с основанием ~xg =

jj [x;~y] jj

.

jj~xjj

14

С.Г.ТАНКЕЕВ

4) fобъем параллелепипеда, построенного на векторах ~x; ~y; ~z g =

x1 x2 x3

fабсолютной величине определителяg y1 y2 y3 ;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5) fобъем пирамиды, построенной на

z1

z2

z3

~x; ~y; ~z с основанием y;~zg =

 

 

векторах

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1

x2

 

x3

;

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y

y

 

y

 

 

 

 

 

 

 

 

6 fабсолютной величины определителяg

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

z1

z2

 

z3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

3

 

~x; ~y; ~z

 

 

 

 

~y; ~z

=

 

6)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

с основанием

 

f

высота параллелепипеда, построенного

на векторах

 

 

g

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~x; ~y; ~z

 

 

 

 

 

y;~zg

=

 

fвысота пирамиды, построенной на векторах

 

 

 

с основанием

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1

 

x2

x3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y1

 

y2

y3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

z2

z3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

z1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

абсолютной величине

 

 

 

 

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[y;~z]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f

 

 

 

g

jj

jj

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Все эти результаты получены выше.

13. Определитель произведения двух квадратных матриц

Теорема. Если A; B 2 Mn(R), то

det(AB) = det A det B:

Доказательство (для n = 2).

a22 ;

B = b21

b22

 

 

A =

a21

;

 

 

a11

a12

b11

b12

 

 

AB =

a21b11

+ a22b21

a21b12

+ a22b22

;

 

a11b11

+ a12b21

a11b12

+ a12b22

 

 

 

det(AB) = (a11b11 + a12b21)(a21b12 + a22b22) (a21b11 + a22b21)(a11b12 + a12b22) =

a11b11a21b12 + a11b11a22b22 + a12b21a21b12 + a12b21a22b22

a21b11a11b12 a21b11a12b22 a22b21a11b12 a22b21a12b22 =

a11b11a22b22 + a12b21a21b12 a21b11a12b22 a22b21a11b12 = a11a22(b11b22 b12b21) a12a21(b11b22 b12b21) = (a11a22 a12a21)(b11b22 b12b21) = det A det B:

Теорема доказана.

14. Обратная матрица и ее вычисление

Определение. Матрица A 2 Mn(R) называется обратимой ,

A 1

Mn( ) AA 1 = A 1A =

0 0

1

: : : 0 1

= E.

 

 

1

 

0

: : :

0

 

9 2

R

B: : :

: : :

: : :

: : :C

 

 

 

B

 

 

 

C

 

 

 

@

 

 

 

A

 

00 : : : 1

Теорема. 1) Матрица A 2 Mn(R) обратима , det A 6= 0. 2) Если det A 6= 0, то

АНАЛИТИЧЕСКАЯ ГЕОМЕТРИЯ

15

 

 

A11

 

A21

 

: : :

An1

 

 

 

 

det A

det A

det A

 

 

 

A 1 =

0

A12

 

A22

 

: : :

An2

1

 

 

det A

 

det A

det A

;

 

 

B

:A:1n:

 

:A:2n:

:: :: ::

A: nn: :

C

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bdet A

det A

 

det A C

 

 

 

@

 

 

 

 

 

 

A

 

 

где

 

 

 

a21

a22

 

 

 

 

a11

a12

A

 

= ( 1)i+j

: : : : : :

ij

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i1

 

i2

 

 

 

: : : : : :

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

n1

a

n2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

:: : 1j

:: : 2j

:: : : : :

:: : ij

:: : : : :

:: : nj

:: : a1n

:: : a2n

: : : : : :

: : : in

: : : : : :

: : : ann

– алгебраическое дополнение элемента aij (вычеркнуты i-я строка и j-й столбец). Доказательство. 1) Если A обратима, то 9A 1 2 Mn(R), поэтому AA 1 = E,

1 = det E = det(AA 1) = det A det A 1 и, следовательно, det A 6= 0. 2) Если det A 6= 0, то в случае n = 2 рассмотрим матрицу

A11 A21

B =

Очевидно,

det A

det A

:

A12

 

A22

det A

det A

 

 

 

 

 

 

21

a22

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a21

 

 

22

 

 

 

 

 

 

A11 = (

1)1+1

 

11

 

12

 

= a22

;

 

A12 = (

1)1+2

 

11

 

12

=

 

a21;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A21 = ( 1)

 

 

21

 

 

22

 

=

 

a12; A22 = ( 1)

 

 

 

21

 

 

 

= a11;

 

 

 

 

 

 

2+1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2+2

 

 

22

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11

 

a12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a11

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

поэтому

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a22

 

a12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

det

A

det A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

B =

 

det A

det A

:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a21

 

a11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

С другой стороны,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a11

a12

 

 

 

a22

 

 

a12

 

 

 

 

 

a11a22 a12a21

a11a12+a12a11

 

 

1

0

 

 

det A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a21

a22

 

det A

 

 

 

 

 

det A

 

21

 

det A

 

 

 

 

0

1

 

AB =

 

 

 

 

 

det A

 

det A

 

 

=

 

 

 

det A

 

 

 

 

det A

 

 

 

 

=

 

 

:

 

 

 

 

 

a21

 

a11

 

 

 

 

a21a22 a22a21

a

 

a12+a22a11

 

 

 

Аналогично доказывается, что BA =

1

0

. Поэтому B = A 1. Теорема доказана.

 

0

1

 

Определение. GLn(R) = [Mn(R)] – группа обратимых матриц порядка n с коэффициентами из поля R (general linear group).

Следствие. det : GLn(R) ! R является морфизмом групп:

det(AB) = det A det B; Im(det) = R ;

Ker(det) = fA 2 GLn(R) j det A = 1g = SLn(R)

– специальная линейная группа (special linear group). Так как фактор по ядру изоморфен образу, то

GLn(R)= SLn(R) !f R :

16 С.Г.ТАНКЕЕВ

15. Линейный оператор. Примеры линейных операторов

Определение. Пусть E; F – линейные пространства над полем R. Функция A :

E ! F называется линейным оператором

, A(~x + ~y) = A(~x) + A(~y) и A( ~x) =

A(~x).

 

Линейные операторы – это морфизмы линейных пространств.

Примеры. 1) E = F , 2 R, 8~x

A(~x) = ~x.

Очевидно, A(~x + ~y) = (~x + ~y) = ~x + ~y = A(~x) + A(~y) и A( ~x) = ( ~x) = ~x =

A(~x). Этот оператор называется гомотетией с коэффициентом .

2) E = F – плоскость с отмеченной точкой 0, A – поворот плоскости на угол ' вокруг отмеченной точки. Так как диагональ параллелограмма при повороте переходит в диагональ, то A(~x + ~y) = A(~x) + A(~y). С другой стороны, очевидно,

A( ~x) = A(~x).

3) E

= F – плоскость с отмеченной точкой 0, ~e1;~e2 – ортонормированный ба-

зис E,

A(~x) – проекция вектора ~x на ось ~e1. Легко видеть, что A(~x) = (~x; ~e1)~e1.

Очевидно, A(~x + ~y) = (~x + ~y;~e1)~e1 = (~x; ~e1)~e1 + (~y; ~e1)~e1 = A(~x) + A(~y), A( ~x) = ( ~x; ~e1)~e1 = (~x;~e1)~e1 = A(~x). Оператор A называется проектором.

4)E = F – трехмерное пространство со скалярным произведением. Фиксируем вектор ~e 2 E и рассмотрим A(~x) = [~x;~e]. Очевидно, A(~x+~y) = [~x+~y; ~e] = [~x;~e]+[~y;~e] =

A(~x) + A(~y), A( ~x) = [ ~x; ~e] = [~x; ~e] = A(~x). Поэтому A – линейный оператор.

5)Пусть E = f~x = (xn)n2N j 9 limn!1 xng – (бесконечномерное) пространство

сходящихся числовых последовательностей, F = R, A(~x) = limn!1 xn. Очевидно,

A(~x + ~y) = limn!1(xn + yn) = limn!1 xn + limn!1 yn

= A(~x) + A(~y), A( ~x) =

lim

 

x

 

= limn

xn =

A

(~x)

= limn

 

 

 

n!1

 

n

1!1

 

. Поэтому A

 

!1

– линейный оператор.

 

6) Пусть E = C (a; b) – пространство функций на интервале (a; b) с непрерывной

производной, F = C(a; b) – пространство непрерывных на интервале (a; b) функций, A(f) = f0 = dxdf . Ясно, что A – линейный оператор, потому что (f + g)0 = f0 + g0 и

( f)0 = 0f + f0 = f0.

16. Сумма и произведение линейных операторов. Матрица линейного оператора. Изоморфизм кольца эндоморфизмов конечномерного линейного пространства с кольцом квадратных матриц

Определение. Пусть A; B : E ! E – линейные операторы. Определим их сумму A + B и произведение AB формулами

(A + B)(~x) = A(~x) + B(~x);

(AB)(~x) = A(B(~x)):

Очевидно,

(A + B)(~x + ~y) = A(~x + ~y) + B(~x + ~y) = A(~x) + A(~y) + B(~x) + B(~y) = (A(~x) + B(~x)) + (A(~y) + B(~y)) = (A + B)(~x) + (A + B)(~y);

(A + B)( ~x) = A( ~x) + B( ~x) = A(~x) + B(~x) =

(A(~x) + B(~x)) = (A + B)(~x); (AB)(~x + ~y) = A(B(~x + ~y)) = A(B(~x) + B(~y)) =

A(B(~x)) + A(B(~y)) = (AB)(~x) + (AB)(~y);

АНАЛИТИЧЕСКАЯ ГЕОМЕТРИЯ

17

(AB)( ~x) = A(B( ~x)) = A( B(~x)) = A(B(~x)) = (AB)(~x);

Поэтому A + B и AB – линейные операторы.

Определение. Пусть ~e1; : : : ; ~en – базис E, A : E ! E – линейный оператор. Тогда

n

X

A(~ej) = a1j~e1 + + aij~ei + + anj~en = aij~ei; aij 2 R:

i=1

Матрица

0

a11 a12

Ba21 a22

B

B: : : : : :

A = B

Bai1 ai2

B

@: : : : : :

an1 an2

:: : a1j

:: : a2j

:: : : : :

:: : aij

:: : : : :

:: : anj

1

:: : a1n

:: : a2nC

C

:: : : : : C

C

:: : ain C

C

:: : : : : A

:: : ann

называется матрицей оператора A в базисе ~e1; : : : ;~en; j-й столбец матрицы A – это набор координат вектора A(~ej) в базисе ~e1; : : : ;~en.

Определение. EndR(E) = fA : E ! Eg – множество всех линейных операторов, действующих из E в E (endomorphism=эндоморфизм, т.е. морфизм из E в E).

Легко видеть, что EndR(E) – ассоциативное кольцо, единицей которого является тождественный оператор idE : E ! E, действующий по правилу idE(~x) = ~x (identity morphism).

Изоморфизмом двух колец R !f R0 называется взаимно однозначное отображение

f: R ! R0, удовлетворяющее следующим условиям:

1)f(r1 + r2) = f(r1) + f(r2);

2)f(r1r2) = f(r1)f(r2);

3)f(1R) = 1R0.

Теорема. Пусть ~e1; : : : ;~en – базис E. Тогда отображение f : EndR(E) ! Mn(R),

определенное формулой

 

0a21

 

 

 

 

 

: : : a2n1

 

 

 

 

 

 

a22

: : : a2j

 

 

 

 

 

 

 

a11

a12

: : : a1j

: : : a1n

 

 

f(

A

) = A = B:a: :

:a: :

:: :: :: :a: :

:: :: ::

a: : : C;

 

 

 

 

 

B i1

 

i2

: : :

 

ij

 

 

 

in C

 

 

 

 

 

 

B: : : : : :

: : :

: : : : : : C

 

 

 

 

 

 

B

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C

 

 

 

 

 

 

Ba

n1

a

n2

: : : a

nj

: : : a

C

 

 

 

 

 

 

B

 

 

 

 

 

 

nnC

 

 

n

 

 

 

@

 

 

 

 

A

 

 

n

 

A

 

 

P

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где A(~ej) = i=1 aij~ei, является изоморфизмом колец.

 

 

 

Доказательство. Очевидно, что оператор

 

восстанавливается по матрице A

единственным образом: если ~x = x1~e1 + + xn~en =

P

 

 

n

 

j=1 xj~ej, то

 

 

A(~x) = A

 

j=1 xj~ej! = j=1 xjA(~ej) = j=1 xj

 

=1 aijei!:

 

 

 

 

 

n

 

 

 

n

 

 

 

 

n

 

 

Xi

 

 

 

 

 

X

 

 

X

 

 

X

 

Поэтому f – взаимно однозначное отображение. При этом единица idE кольца

 

 

 

 

 

B:

1

0

 

: : :

 

0

 

 

 

 

 

 

End

R

(E) имеет матрицу

0: : :

0: :

 

:: :: ::

 

:1: :C

 

 

 

 

 

 

 

0

0

1

 

: : :

 

0 1, которая является единицей кольца

 

 

 

 

 

B

 

 

 

 

 

C

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

@

 

 

 

 

 

A

 

 

 

 

 

 

Mn(R).

18

С.Г.ТАНКЕЕВ

Осталось проверить, что сумме операторов отвечает сумма матриц, а произведению операторов отвечает произведение матриц:

 

 

 

n

 

n

 

 

n

 

 

X

 

Xi

 

X

(A + B)(~ej) = A(~ej) + B(~ej) =

 

aij~ei +

 

bij~ei = (aij + bij)~ei;

 

 

i=1

 

=1

 

i=1

(AB)(~ej) = A(B(~ej)) = A

 

n bkj~ek! =

n

bkjA(~ek) =

 

 

 

X

 

 

Xk

 

n bkj

 

aik~ei!

k=1

 

 

=1

 

n

=

n

n

aikbkj!~ei:

X

X

 

 

X Xk

 

 

 

k=1

i=1

 

 

i=1

=1

 

 

 

Теорема доказана.

17. Матрица поворота плоскости. Зависимость матрицы оператора от выбора базиса. Определитель оператора

Теорема. Пусть A : E ! E – поворот плоскости E вокруг точки 0 на угол ', ~e1;~e2 – ортонормированный базис плоскости. Тогда

cos ' sin ' A = sin ' cos ' :

Доказательство. Это следует из очевидных соотношений

A(~e1) = cos '~e1 + sin '~e2;

A(~e2) = sin '~e1 + cos '~e2:

Теорема (зависимость матрицы оператора от выбора базиса). Пусть

A : E ! E – линейный оператор,

0

a11

Ae = @: : :

an1

1

:: : a1n

:: : : : : A

:: : ann

– матрица оператора A в базисе ~e1; : : : ; ~en, определенная из соотношения A(~ej) =

Pni=1 aij~ei. Если

0

b11

Af = @: : :

bn1

1

:: : b1n

:: : : : :A

:: : bnn

 

матрица оператора

 

~

~

~

n

qij~ei, где

A

в новом базисе f1

; : : : ; fn, причем fj =

Pi=1

 

q11 : : : q1n

 

 

 

 

Q =

0: : : : : : : : :1

– матрица перехода от старого базиса ~e1; : : : ; ~en к новому базису

~

 

@q~n1 : : : qnnA

 

 

 

 

 

 

f1; : : : ; fn, то

 

 

 

 

 

 

Af = Q 1 Ae Q:

Доказательство. Достаточно доказать равенство Q Af = Ae Q. Очевидно,

 

 

 

АНАЛИТИЧЕСКАЯ ГЕОМЕТРИЯ

 

 

 

 

19

A(f~j) =

n

bijf~i =

n

bij

n

qki~ek! =

n

n

qkibij!~ek:

 

 

 

 

i=1

 

 

 

i=1

 

=1

 

 

 

=1

i=1

 

 

 

 

С другой стороны,

 

X

 

 

 

X

Xk

 

 

 

Xk

X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A(f~j) = A

n

qij~ei! =

n

qijA(~ei) =

n

qij

n

aki~ek! =

n

n

akiqij!~ek:

 

i=1

 

 

 

i=1

 

 

 

i=1

 

=1

 

 

 

=1

i=1

 

Поэтому

X

 

 

 

X

 

 

 

X

 

Xk

 

 

Xk

X

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(Q Af )kj =

X

 

 

X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

qkibij =

 

akiqij = (Ae Q)kj:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i=1

 

 

i=1

 

 

 

 

 

 

 

Теорема доказана.

Следствие – определение. Число

det Af = det(Q 1 Ae Q) = det Q 1 det Ae det Q = det Q 1 det Q det Ae = det(Q 1 Q) det Ae =

det

0

0

1

: : :

0

1

 

det Ae = 1 det Ae = det Ae

 

 

1

0

: : :

0

 

 

 

 

B: : :

: : :

: : :

: : :C

 

 

 

B

 

 

 

 

C

 

 

 

@

 

 

 

 

A

 

 

00 : : : 1

не зависит от выбора базиса и называется определителем det A оператора A. Пример. Если A – поворот плоскости на угол ' вокруг точки 0, то

det

A

= det

cos '

sin '

= cos2 ' + sin2 ' = 1:

 

 

sin '

cos '

 

18. Собственные числа и собственные векторы линейного оператора. Характеристическое уравнение. Вычисление собственных чисел и собственых векторов

6 ~

Определение. Вектор ~x = 0 называется собственным вектором (eigenvector) линейного оператора A : E ! E , 9 2 k A(~x) = ~x. Число называется собственным числом (eigenvalue) оператора A, отвечающим собственному вектору ~x.

Теорема. Пусть

A =

0:a:11: :: :: ::

a: 1:n:

1

 

@an1 : : :

annA

– матрица оператора A : E ! E в базисе ~e1; : : : ;~en,

~x = x1~e1 + + xn~en – собствен-

ный вектор, отвечающий собственному числу . Тогда является корнем характеристического уравнения

 

a21

a22

 

: : :

 

a2n

= 0;

 

a11

 

a12

: : :

 

a1n

 

: : :

: : :

: : :

 

: : :

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

n1

a

n2

: : :

a

nn

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

а набор координат (x1; x2; : : : ; xn) собственного вектора является (ненулевым!) решением системы уравнений

20

С.Г.ТАНКЕЕВ

8

>(a11 )x1 + a12x2 + + a1nxn

>

>

<a21x1 + (a22 )x2 + + a2nxn

>: : : : : : : : : : : : : : :

>

>

:an1x1 + an2x2 + + (ann )xn

Доказательтво (в случае n = 2). Имеем:

A =

a21

a22

 

;

 

a11

a12

 

 

=0;

=0;

;

= 0:

6 ~ ~x = x1~e1 + x2~e2 = 0;

A(~x) = ~x;

A(x1~e1 + x2~e2) = x1A(~e1) + x2A(~e2) =

x1(a11~e1 + a21~e2) + x2(a12~e1 + a22~e2) = (x1~e1 + x2~e2):

Сравним коэффициенты при ~ei в обеих частях последнего равенства:

(~e2

:

 

a21x1

+ a22x2

= x2

 

 

 

)

(a21x1 + (a22

 

 

)x2

= 0:

~e1

:

 

a11x1

+ a12x2

= x1

;

 

 

 

 

 

(a11

 

)x1

+ a12x2

= 0;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a21

 

 

a22

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Осталось проверить, что

 

 

 

 

= 0.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a21

 

a22

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Предположим, напротив, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

a12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a11

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

0 a22

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a21

 

0

 

 

 

 

 

x1 =

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

= 0;

 

x2 =

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

= 0;

 

 

a11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a11

 

 

 

a12

 

 

 

 

 

 

 

 

a12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a22

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a22

 

 

 

 

 

 

 

 

a21

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a21

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

поэтому ~, что невозможно (по определению, собственный вектор всегда ненуле-

~x = 0

вой). Теорема доказана.

19. Независимость характеристического уравнения от выбора базиса. След линейного оператора и его независимость от выбора базиса

Теорема. Характеристическое уравнение

 

a21

a22

 

: : :

 

a2n

= 0

 

a11

 

a12

: : :

 

a1n

 

: : :

: : :

: : :

 

: : :

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

n1

a

n2

: : :

a

nn

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

не зависит от выбора базиса.

 

 

 

 

 

 

 

Доказательство. Пусть f~1; : : : ; f~n

– другой базис. Тогда Af = Q 1 Ae Q. С

другой стороны, характеристическое уравнение имеет вид