
- •Глава 1. Элементы линейной алгебры
- •1.1. Понятие линейного пространства
- •Единственность нулевого вектора
- •Единственность противоположного вектора
- •Результат умножения на нуль
- •Результат умножения на
- •Результат умножения произвольного числа на нулевой вектор
- •1.2. Линейно зависимые и линейно независимые системы векторов. Базис и размерность.
- •1.3. Подпространства и линейные оболочки
- •1.4. Преобразования базисов
- •1.5. Вещественное евклидово пространство
- •1.6. Ортогональные системы векторов
- •1.7. Линейные операторы
- •1.8. Алгебра линейных операторов.
- •1.9. Матрица линейного оператора
- •1.10. Ортогональное дополнение
- •1.11. Собственные векторы и собственные числа линейного оператора.
- •1.12. Линейные формы
- •1.13. Билинейные и квадратичные формы
- •1.14. Сопряженный оператор. Самосопряженность
- •1.15. Ортогональные матрицы и ортогональные преобразования
- •1.16. Квадратичные формы в евклидовых пространствах. Закон инерции
- •1.17.Знакоопределенные квадратичные формы. Критерий Сильвестра.
- •1.18. Гиперповерхности второго порядка
- •1.19. Норма линейного оператора
1.15. Ортогональные матрицы и ортогональные преобразования
Определение 1.26 Квадратная невырожденная матрица называется ортогональной, если обратная к ней совпадает с транспонированной.
Роль ортогональных матриц в теории евклидовых пространств проясняет следующая теорема:
Теорема 1.15 Матрица ортогональна тогда и только тогда, когда она является матрицей перехода от одного ортонорма некоторого евклидова пространства к другому.
Доказательство.
Пусть
- ортогональная матрица
-ого
порядка. Докажем, что ее столбцы образуют
ортонормированный базис в
.
Вычислим скалярное
произведение
-ого
столбца на
-ый:
,
так как
транспонированный
-ый
столбец есть
-ая
строка транспонированной матрицы,
совпадающей с обратной.
Рассматривая
столбцы матрицы
как столбцы координат в каноническом
базисе, получим, что матрица
есть матрица перехода от одного ортонорма
(канонического базиса) в
к другому (состоящему из столбцов данной
матрицы).
Обратно, пусть
и
-
два ортонорма в
-мерном
евклидовом пространстве, причем
.
Вычислим матрицу
Грама для базиса
(см.
п.1.6):
,
так как матрица
Грама любого ортонорма единичная.
Отсюда, поскольку матрица
,
как матрица перехода, обратима,
.
Теорема доказана.
Определение 1.27 Линейный оператор, действующий в конечномерном евклидовом пространстве, называется ортогональным, если он задается (в каком-то ортонорме) ортогональной матрицей.
Таким образом, по
определению, оператор
ортогонален, если в некотором ортонорме
он
задан ортогональной матрицей:
,
где
.
Легко доказать, что в любом ортонорме матрица ортогонального оператора ортогональна.
В самом деле, если
ортонорм
,
то поскольку матрица
ортогональна (теорема 1.15), то
Точно так же доказывается, что
Из доказанного сразу ( с учетом утверждения (6) теоремы 1.5 и следствия 1.4) вытекает:
Утверждение 1.21 Ортогональный оператор обратим, причем обратный к нему совпадает с сопряженным.
Теорема 1.16 Следующие условия равносильны:
-
- ортогональный оператор,
-
для любых векторов
-
.
Доказательство. Из условия (1) следует условие (3) (утверждение 1.21), а из этого последнего - условие (2):
Осталось доказать,
что из (2) следует (1). Для этого докажем,
что матрица(в
произвольном ортонорме) оператора
,
сохраняющего скалярное произведение,
обратима. Вычислим ядро оператора
.
Пусть для ненулевого вектора
.
Тогда
,
что невозможно. Итак,
,
т.е. из
следует
.
Это значит,
что система
имеет только нулевое решение, откуда
(первый семестр!)
,
т.е. матрица
обратима. Тогда
из условия сохранения скалярного
произведения получим:
Так как это имеет
место для любых векторов
,
то
,
а так как матрица
обратима, то
,
и оператор
является ортогональным.
Теорема доказана.
Замечание.
Доказав тривиальность ядра оператора
,
мы могли бы также сослаться на утверждение
1.7, замечания, сделанные в конце п. 1.8, и
на утверждение (6) теоремы 1.5.
В силу этой теоремы можно ортогональный оператор определить как оператор, сохраняющий скалярное произведение, или как оператор, у которого обратный совпадает с сопряженным.
Отсюда, в частности, следует, что самосопряженный ортогональный оператор обратен себе самому.
Ортогональные операторы (их называют также ортогональными преобразованиями) играют в линейной алгебре и ее приложениях очень важную роль. В заключение этого пункта мы дадим характеристику всех ортогональных матриц второго порядка.
Пусть матрица
ортогональна. Тогда должно выполняться:
Первая строчка из написанных трех следует из того, что столбцы ортогональной матрицы ортонормированны; вторая и третья - из условия равенства обратной и транспонированной матриц.
Из первых двух строк получаем:
1 случай:
.
При
получаем матрицу
,
причем
,
т.е., вся совокупность матриц в этом
случае описывается так:
(1)
Если же
,
то поскольку
,
мы можем положить
для некоторого
.
Матрица
может быть тогда записана в виде:
(2)
2 случай:
.
При
получаем снова матрицу вида (1).
При
аналогично предыдущему придем к матрице:
(3)
Остановимся на геометрической интерпретации выведенных матриц.
Матрица вида (1) есть либо матрица тождественного преобразования плоскости (точнее, множества геометрических векторов, лежащих в некоторой плоскости), либо «отражения» одной из осей, либо одновременного отражения обеих осей - поворота на 180).
Матрица вида (2)
есть матрица поворота на угол
с последующим отражением одной из осей.
Матрица (3) есть
классическая матрица поворота на угол
.
Обратная к ней матрица
есть, естественно,
матрица поворота на угол
.
В частности, если
,
то матрица
является обратной к себе самой.