
- •49.3 Линейная независимость системы попарно ортогональных векторов
- •49.4 Ортогонализация Шмидта
- •49.5 Конечномерные и бесконечномерные Евклидовы пространства
- •49.6 Комплексные евклидовы пространства
- •§50 Линейный оператор. Собственные векторы и собственные значения линейного оператора (ло). Инвариантные подпространства
- •50.1 Линейный оператор и его матрица в заданном базисе. Матрица суперпозиций линейного оператора
- •50.2 Матрицы перехода к другому базису
- •50.3 Матрица перехода для ортонормированного базиса
- •50.4 Инвариантные подпространства и ортогональные дополнения
- •50.5 Преобразование матрицы ло при переходе к другому базису
- •51.3 Существование одномерных и двумерных инвариантных подпространств
- •51.4 Линейная независимость собственных векторов, имеющих попарно-различные собственные значения
- •§53 Билинейный функционал. Квадратичная форма. Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •53.1 Определение билинейного функционала
- •53.2 Общий вид билинейного функционала
- •53.3 Матрица билинейного функционала и её преобразования при переходе к другому базису
- •53.4 Квадратичная форма как симметричный билинейный функционал
- •Заключение
- •Критерии проставления оценок
- •Устная форма проведения экзамена
- •Что спрашивается на экзамене
- •О пользовании на экзамене конспектами или другой литературой
- •Литература
50.5 Преобразование матрицы ло при переходе к другому базису
Пусть
- матрица ЛО в базисе
,
а
- матрица перехода от базиса
к базису
.
Найдем матрицу ЛО в базисе
.
При этом из п.50.2 имеем
(50.13)
(
- элементы обратные матрицы
использующие равенства (50.1) и (50.4)):
,
где
и
.
Таким образом матрица ЛО
в базисе
появляется
причем B=DС,
где матрица
;
D=C-1A.
Мы показали что справедливо следующая
теорема: Матрица линейного
оператора
в базисе
является матрица B=C-1AC
(50.14)
50.6 Характеристический многочлен линейного оператора
и его инвариантность относительно выбора базиса
Пусть имеется ЛО
,
переводящий ЛП X из самого
себя и имеется базис
.
Тогда рассмотрим уравнение:
(50.15)
Равенство определяет P(λ)
- характеристический многочлен ЛО
.
Этот многочлен не изменится, если
изменить базис элементов
(он инвариантен относительно выбора
базиса):
§51 Собственные вектора и собственные значения линейного оператора
51.1 Определение собственных значений и собственных векторов
Определение: Число λ
называется собственным значением
линейного оператора
,
если найдется такой элемент x≠0
из линейного пространства, что
(51.1)
Определение: Элемент
линейного пространств x,
определённый равенством (51.1), называется
собственным вектором линейного
оператора
,
соответствующим собственному значению
λ .
51.2 Связь собственных значений с корнями характеристического многочлена
Пусть линейный оператор
в
некотором базисе
имеет матрицу A.
Определим, какими должны быть его
собственные значения. Для этого уравнение
(51.1) перепишем в матричной форме (см.
равенство (50.2)), причем за
обозначим столбец координат
элемента
в базисе
(то есть
):
,
либо
или
(51.2)
Это означает, что система линейных
уравнений (51.2) имеет ненулевое решение.
А так как
также является решением
системы (51.2), то отсюда следует, что
система (51.2) не определена, и поэтому
(см. §7, теорема 7.1)
(51.3)
А уравнение (51.3) означает, что λ является
корнем характеристического многочлена
линейного оператора
(см.
п. 50.6 в § 50, равенство (50.15)).
Обратное следует из того, что если
,
то множество решений системы (51.2) является
линейным пространством ненулевой
размерности (см. §19, теорема 19.2), и, стало
быть, имеет ненулевое решение. Мы
показали, что справедливы следующие
две теоремы:
Теорема 51.1: Число λ
является собственным значением
линейного оператора
тогда и только тогда, когда оно
является корнем его характеристического
многочлена.
Теорема 51.2: Все собственные вектора, соответствующие заданному собственному значению λ, образуют линейное подпространство. Ибо столбцы их координат являются решением однородной системы (51.2)
51.3 Существование одномерных и двумерных инвариантных подпространств
Теорема 51.3: Линейная оболочка,
натянутая на собственный вектор x,
соответствующий собственному значению
λ линейного
оператора
,
является инвариантным подпространством
линейного оператора
.
Доказательство:
Для любого
имеем y=αx
при некотором α. Тогда
,
то есть
и теорема 51.3 доказана.
А так как степень характеристического многочлена P(x) совпадает с размерностью всего линейного пространства, то имеет место следующая теорема:
Теорема 51.4: Всякий линейный
оператор
в
линейном пространстве нечётной
размерности имеет инвариантное одномерное
подпространство (являющееся линейной
оболочкой собственного вектора x,
соответствующее собственному значению
λ -
вещественному корню характеристического
многочлена линейного оператора
).
(-
мнимая единица, т.е
)
Пусть теперь
- комплексный корень характеристического
многочлена. Перейдя к матричной форме
записи, получим, что система линейных
уравнений (51.2) должна иметь комплексное
ненулевое решение z=x+yj,
или (A - вещественная
матрица, ибо
-
вещественный линейный оператор):
(51.4)
Раскроем в (51.4) скобки:
Сравнивая вещественные и мнимые части обеих частей последнего равенства, имеем
и
(51.5)
или, переходя к линейному оператору
и полагая
(см. (50.2)) ранее выбранный базис, получим:
и
(51.6)
Берем теперь любое
,то
есть
при некоторых α и β. Тогда:
то есть L({x;y}
(являющееся двумерным линейным
подпространством) – инвариантное
подпространство линейного оператора
.
Таким образом, доказана следующая
теорема:
Теорема 51.5: Всякий линейный
оператор
имеет одномерное или двумерное
инвариантное подпространство.