Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
66
Добавлен:
02.06.2015
Размер:
242.79 Кб
Скачать

Лекция 16. Евклидово пространство

1. Скалярное произведение в пространстве Rn

Определение 1. Скалярным произведением x; y¹) двух векторов x;¹ y¹ 2 Rn называется число, равное x1y1 +

: : : + x

n

y

n. Длина или модуль j

x¹

j вектора

x¹

2 R

n определяется как

 

x; x¹)

. Два вектора x;¹ y¹

2 R

n называ-

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

ются ортогональными, если

x; y¹) = 0

. Пространство R

 

с так

определенным скалярным произведением

 

 

 

 

 

p

 

 

называется n-мерным евклидовым пространством.

¹

Замечание. jx¹j > 0, и если jx¹j = 0, то x¹ = 0.

Замечание. x; ®y¹ + ¯z¹) = ®x; y¹) + ¯x; z¹).

Теорема 1 (неравенство Коши). jx; y¹)j 6 jx¹j ¢ jy¹j.

Доказательство. Положим

p(t) = (¹x + ty;¹ x¹ + ty¹) = jx¹j2 + 2tx; y¹) + t2jy¹j2:

Это квадратный многочлен от переменной t. Так как p(t) = jx¹ + ty¹j2, то p(t) > 0. Следовательно, дискриминант многочлена p отрицателен, т.е.

x; y¹)2 6 jx¹j2 ¢ jy¹j2:

¤

Следствие (неравенство треугольника). jx¹ + y¹j 6 jx¹j + jy¹j.

Доказательство.

jx¹ + y¹j2 = (¹x + y;¹ x¹ + y¹) = jx¹j2 + 2(¹x; y¹) + jy¹j2 6 jx¹j2 + 2jx¹j ¢ jy¹j + jy¹j2 = (jx¹j + jy¹j)2 :

Определение 2. Матрицей Грама системы векторов x¹1; : : : ; x¹k 2 Rn называется k £ k-матрица

0x2

; x¹1) (¹x2

; x¹2) ¢¢ ¢¢ ¢¢

x2

; x¹k)1

 

 

x1

; x¹1) (¹x1

; x¹2)

 

x1

; x¹k)

 

B ...

 

 

...

 

 

...

 

...

 

C

:

@

 

 

; x¹

 

) (¹x ; x¹

 

)

¢ ¢ ¢

x ; x¹

 

A

 

Bx

k

1

2

 

k

)C

 

B

 

 

k

 

 

 

k

 

C

 

Теорема 2. Матрица Грама системы векторов x¹1; : : : ; x¹k 2 Rn вырождена в том и только том случае, когда эта система линейно зависима.

Доказательство. Предположим, что система векторов линейно зависима и что вектор x¹k является линейной комбинацией остальных векторов системы: x¹k = ®1x¹1 + : : : + ®1x¹1. Заменим в последнем столбце матрицы Грама в каждом скалярном произведении второй вектор x¹k на его выражение. Тогда в матрице Грама последний элемент первой строки будет равен

®1x1; x¹1) + ®2x1; x¹2) + : : : + ®1x1; x¹1);

последний элемент второй строки будет равен

®1x2; x¹1) + ®2x2; x¹2) + : : : + ®1x2; x¹1);

и так далее. Все это означает, что последний столбец матрицы есть линейная комбинация первых k ¡ 1 столбцов с коэффициентами ®1; : : : ; ®1, соответственно. То-есть наша матрица вырождена.

Пусть теперь матрица Грама вырождена. Это означает, что ее столбцы линейно зависимы, т.е. суще-

ствует нетривиальная линейная комбинация, равная нулю:

 

 

 

 

 

®1

B

x1; x¹1)

C

+ ®2

x1; x¹2)

+ : : : + ®k

B

x1; x¹k)

= 0:

...

 

B ...

C

 

...

C

 

0x2; x¹1)1

 

0x2; x¹2)1

 

0x2

; x¹k)1

¹

 

Bx ; x¹

)C

 

Bx ; x¹

)C

 

Bx

; x¹

)C

 

 

B

k 1

 

C

 

B k 2

C

 

B

k

k

C

 

 

@

 

 

A

 

@

A

 

@

 

 

A

 

Но сумма в левой части равенства равна

 

 

+ ®2x¹2

+ : : : + ®kx¹k)1

 

0x2

; ®1x¹1

 

x1

; ®1x¹1

+ ®2x¹2

+ : : : + ®kx¹k)

C

 

B

 

 

 

...

 

:

@

 

 

 

 

 

 

A

 

Bx ; ®

x¹

1

+ ® x¹

2

+ : : : + ® x¹ )C

 

B k

1

 

2

k k

C

 

1

2

Положим u¹ = ®1x¹1 + : : : + ®kx¹k, тогда

x1; u¹) = 0

x2; u¹) = 0

...

xk; u¹) = 0

Следовательно,

0 = ®1x1; u¹) + : : : + ®kxk; u¹) = (®1x¹1 + : : : + ®kx¹k; u¹) = (¹u; u¹) = ju¹j2:

Так как длина вектора u¹ равна нулю, то этот вектор нулевой, следовательно, система x¹1; : : : ; x¹k линейно зависима. ¤

2. Ортогональное дополнение

Определение 3. Пусть L ½ Rn линейное подпространство. Ортогональным дополнением L? подпространства L называется множество векторов

L? = fx¹ 2 Rn j x; y¹) = 0; 8y 2 Lg:

Предложение 1. L? линейное подпространство. Доказательство.

¹ n ¹ ?

² Так как (0; y¹) = 0 для любого вектора y¹ 2 R , то 0 2 L .

²Пусть (¹x; y¹) = (¹z; y¹) = 0, тогда (¹x + z;¹ y¹) = (¹x; y¹) + (¹z; y¹) = 0.

²x; y¹) = 0, тогда (®x;¹ y¹) = ®x; y¹) = 0.

¤

Предложение 2 („теорема о трех перпендикулярах\). Пусть L = hv¹1; : : : ; v¹ki. Тогда x¹ 2 L? в том

и только том случае, когда x; v¹1) = : : : = (¹x; v¹k) = 0.

 

Доказательство. Пусть (¹x; v¹1) = : : : = (¹x; v¹k) = 0 и y¹ 2 L, тогда y¹ = ®1v¹1 + : : : + ®kv¹k. Но тогда

 

 

 

 

 

x; y¹) = (¹x; ®1v¹1 + : : : + ®kv¹k) = ®1x; v¹1) + : : : + ®kx; v¹k) = 0:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

¤

Теорема 3. Пусть L ½ Rn линейное подпространство и dim L = k. Тогда dim L? = n ¡ k.

 

Доказательство. Пусть L = hv¹1; : : : ; v¹ki, где v¹1; : : : ; v¹k базис. Тогда

 

 

 

 

 

x¹

2

L?

,

8

x; v¹1..) = 0

(1)

 

 

 

 

 

 

 

>

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

<

x; v¹ ) = 0

 

 

a

 

j

 

 

 

v¹

 

:

k

 

Обозначим через

 

ij

 

-ю координату вектора

i.

>

 

 

 

 

 

 

>8 a11x1 + a12x2 +..:.: : + a1nxn = 0

(2)

 

 

 

 

:

 

+ an2x2 + : : : + annxn = 0

 

 

 

 

 

< an1x1

 

Так как векторы v¹1; : : : ; v¹k линейно>независимы, то ранг матрицы однородной системы (2) равен k. Сле-

довательно,

размерность пространства решений этой системы равна n ¡ k. Но пространство решений

системы (2) это в точности ортогональное дополнение подпространства L.

¤

Соседние файлы в папке modules 3-4