- •Множини
- •Відображення
- •1.3. Бінарні відношення на множині
- •2.1. Принцип математичної індукції Аксіома математичної індукції
- •Узагальнення другої форми принципу математичної індукції
- •2.2. Підстановки
- •Основні алгебраїчні структури
- •3.1. Означення комплексного числа
- •3.2. Дії над комплексними числами
- •3.3. Піднесення до степеня і добування кореня
- •4.1. Поліноми від однієї змінної
- •Г) Найбільший спільний дільник
- •Д) Найменше спільне кратне
- •4.3.Поліноми над числовими полями
- •4.4. Поліноми від багатьох змінних
- •Б) Симетричні поліноми
- •5.1. Поняття матриці
- •5.2. Дії над матрицями
- •6.1. Визначники малих порядків
- •6.2. Поняття визначника n-го порядку
- •6.3. Властивості визначника n-го порядку
- •6.4. Обчислення визначників n-го порядку
- •7.1. Загальні поняття
- •7.2. Способи розв’язування систем лінійних рівнянь
- •7.3. Матрична форма запису системи лінійних рівнянь
- •8.1. Поняття векторного простору, його розмірність і базис
- •8.3. Підпростори векторного простору
- •8.4. Лінійні перетворення у векторному просторі
- •8.5. Власні вектори і власні значення лінійного перетворення а) Інваріантні підпростори
- •Звідси із лінійної незалежності векторів e1, e2, …, en випливає:
- •9.1. Поняття евклідового простору
- •9.2. Ортонормований базис
- •9.3. Лінійні перетворення в евклідовому просторі
- •Властивості:
- •10.1. Лінійна функція (форма)
- •10.2. Поняття білінійної та квадратичної функції
- •10.3. Зведення квадратичної форми до суми квадратів
- •10.4. Закон інерції квадратичних форм
- •10.5. Класифікація квадратичних форм
- •10.6. Білінійні і квадратичні форми в евклідовому просторі
- •10.7. Зведення рівняння другого порядку до канонічного вигляду
- •Виконаємо лінійне перетворення
- •11.2. Зведення матриць до жорданової нормальної форми
- •Необхідна і достатня умова зведення матриць до діагонального вигляду
9.2. Ортонормований базис
а) Процес ортогоналізації
Базис е1, е2, ..., еп евклідового векторного простору називається ортогональним, якщо при.
Якщо, крім того, приі=1, 2, ..., п, то базис називається ортонормованим.
Теорема1. Ортонормована система векторів лінійно незалежна.
Доведення.
Нехай ненульові вектори х1, х2, ..., хk попарно ортогональні: (хі, xj)=0 при Розглянемо рівність
α1х1+α2х2+...+αkxk=θ.
Помножимо обидві частини скалярно на хі, і=1, 2, ..., k. Отримаємо
α1(х1, хі)+α2(х2, хі)+...+ αk(xk, xi)=0,
звідки із врахуванням (xi, xj)=0 при тапри всіхі=1, 2,..., k) випливає, що αі=0 при і=1, 2, ..., k, що й треба довести. ▲
Теорема2. В кожному евклідовому просторі існують ортонормовані
базиси.
Доведення.
Нехай е1, е2, ..., еп – довільний базис простору V. Покладемо f1=e1 і f2=e2+αf1, причому α підберемо так, щоб вектори f1 і f2 були ортогональними: (е2+αf1, f1)=(e2, f1)+α(f1, f1)=0, звідки .
Оскільки , то знаменникІз лінійної незалежності векторівe1=f1 та e2 випливає, що
Припустимо тепер, що попарно ортогональні ненульові вектори
f1, f2, …, fk-1 вже знайдені. Покладемо
fk=β1f1+β2f2+…+βk-1fk-1+ek
і підберемо числа β1, β2, ..., βk-1 так, щоб вектор fk був ортогональним до f1, f2, …, fk-1. Для цього потрібно, щоб виконувались рівності
(fk, fi)=βi(fi, fi)+(ek, fi)=0
при і=1, 2, ..., k-1, звідки
.
Знаменник , оскільки всі векториза припущенням. Оскільки векторие1, е2, ..., еk лінійно незалежні, то і отриманий вектор fk теж буде ненульовим.
Такий процес продовжуватимемо доти, поки не знайдемо останнього ненульового вектора
fn=γ1f1+γ2f2+…+γn-1fn-1+en,
ортогонального до всіх попередніх векторів f1, f2, …, fn-1. Згідно теореми 1 ортогональні вектори f1, f2, …, fn лінійно незалежні і, отже, утворюють ортогональний базис. Якщо кожний із цих векторів поділити на його модуль, то отримаємо ортонормований базис, утворений векторами
▲
Спосіб доведення теореми є способом отримання ортонормованої системи векторів із заданої лінійно незалежної системи, який називають процесом ортогоналізації.
Якщо V1 – підпростір V і е1, е2, ..., еk – ортонормований базис V1, то вектори е1, е2, ..., еk можна включити в ортонормований базис всього простору V. Дійсно, достатньо доповнити систему векторів е1, е2, ..., еk до базису простору V і здійснити ортогоналізацію отриманої множини векторів, починаючи із е1, е2, ..., еk.
б) Скалярний добуток в координатах
Нехай е1, е2, ..., еп – довільний базис евклідового простору V, х=х1е1+х2е2+...+хпеп, у=у1е1+у2е2+...+упеп – два довільні вектори цього простору. Скориставшись властивостями скалярного добутку, знайдемо його вираження в координатах:
Якщо базис е1, е2, ..., еп – ортонормований і х=х1е1+х2е2+...+хпеп, то, помноживши обидві частини останньої рівності скалярно на еі, отримаємо, що (х,еі)=хі, тобто і-та координата вектора х в ортонормованому базисі дорівнює скалярному добутку вектора х на одиничний вектор еі. Цей скалярний добуток називають проекцією вектора х на вектор еі. Отже, координати вектора в ортонормованому базисі – це його проекції на базисні вектори.
в) Ортогональне доповнення
Два підпростори V1 та V2 евклідового простору V називаються взаємно ортогональними, якщо кожний вектор із V1 ортогональний кожному вектору із V2 (позначають V1V2).
Приклад
У звичайному тривимірному просторі площина хОу та вісь Z є взаємно ортогональними підпросторами.
Площини хОу та уОz не є взаємно ортогональними підпросторами, оскільки не кожен вектор із хОz ортогональний довільному вектору із уОz.
Теорема 1. Для того, щоб підпростори V1 та V2 були взаємно
ортогональними, необхідно і достатньо, щоб всі базисні
вектори одного були ортогональні всім базисним
векторам другого.
Доведення.
Необхідність випливає із означення.
Для доведення достатності припустимо, що е1, е2, ..., еk – базис V1, f1, f2, …, fm – базис V2, причому (ei, fj)=0 для всіх i=1, 2,..., k, j=1, 2,…, m. Тоді для довільних та
отже, ці вектори ортогональні. ▲
Теорема 2. Два взаємно ортогональних підпростори перетинаються
по нульовому вектору.
Доведення.
Якщо підпростори V1 та V2 взаємно ортогональні, то
тоді (х, х)=0, звідки х=θ. ▲
Нехай V1 – довільний підпростір евклідового простору V. Виберемо в V1 ортонормований базис е1, е2, ..., еr і доповнимо його до ортонормованого базису е1, е2, ..., еr, еr+1,…, en всього простору V. Вектори еr+1, …, en породжують (n-r)-вимірний простір V2, ортогональний V1. Підпростір V2, утворений всеможливими векторами із V, ортогональними до всіх векторів із V1, називається ортогональним доповненням V1. Позначають його .
Теорема 3. Кожний вектор х із V, ортогональний V1, належить
.
Доведення.
Якщо вектор х=х1е1+х2е2+...+хпеп ортогональний V1, то (х, еі)=хі=0 при і=1, 2, ..., r, звідки x=xr+1er+1+…+xnen. ▲
Ясно, що
Підпростори і породжують V і перетинаються по нульовому вектору. Значить, евклідів простір V являє собою пряму суму довільного свого підпростору і його ортогонального доповнення: . Тому кожний векторх із V можна однозначно подати у вигляді суми
x=y+z, де