
- •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
51.4 Линейная независимость собственных векторов, имеющих попарно-различные собственные значения
Покажем, что имеет место следующая теорема:
Теорема 51.6: Если собственные
значения
линейного оператора
попарно
различны, то соответствующие им
собственные вектора
линейно независимы.
Доказательство:
Используем метод математической индукции по числу собственных значений m :
-
База индукции: m=1
Так как собственный вектор x≠0, то система {x} линейно независима (см. §16, теорема 16.0).
-
Шаг индукции:
Имеем: вектора
линейно независимы (попарно различные
собственные значения -
;
соответствующие им собственные вектора
-
).
Рассмотрим произвольную линейную
комбинацию для собственных векторов
(51.7)
Тогда
то есть доказано равенство
(51.8)
Умножая обе части (51.7) на λk+1 и вычитая полученное равенство из (51.8), имеем
(51.9)
А так как система
линейно независима по индуктивному
предположению, то
(51.10)
Ввиду того, что
(то есть
)
для любых j=1,…k
(собственные значения
попарно различны), из равенства (51.10)
получаем, что
(51.11)
Подставляя вместо
в (51.7) их значения из (51.11), получим, что
,
а так как
,
то из теоремы 16.0 имеем
,
то есть (см. (51.11):
,
и, следовательно, система линейно
независима (ибо мы показали, что равенство
(51.7) может выполняться только при нулевых
значениях
).
Теорема 51.6 доказана.
Простым следствием теоремы 51.6 является следующая теорема:
Теорема 51.7: Если все корни
характеристического многочлена
линейного оператора
действительные
и простые (попарно различные), то в
линейном пространстве имеется базис
из собственных векторов линейного
оператора
.
Рассмотрим матрицу линейного оператора
в
базисе его собственных векторов:
то есть эта матрица имеет вид:
и является диагональной матрицей.
Итак, доказаны следующие две теоремы:
Теорема 51.8: Матрица линейного
оператора
в базисе его собственных векторов
является диагональной.
Теорема 51.9: Если уравнение
(51.12)
Имеет вещественные простые (попарно различные) корни, то существует такая невырожденная матрица C , что C-1∙A∙C является диагональной матрицей.
Эта матрица C
будет матрицей перехода к базису
из собственных векторов линейного
оператора
соответствующих
собственным значением
,
являющихся корнями уравнения (51.12).
§52 Симметричный линейный оператор
52.1 Определение симметричного линейного оператора (СЛО)
Определение: действительный ЛОА
симметричен, если для любых x
и y элементов и
из ЛП верно равенство
.
52.2 Ортогональное дополнение и его инвариантность для симметричного линейного оператора
Теорема 52.2: если
- СЛО, а
- ИПП, то ортогональное дополнение
- также ИПП т.е.
(определения см. в § 50; п.50.4)
Доказательство:
52.3 Матрица симметричного линейного оператора
в ортогональном базисе
Если имеется СЛО, ОНБ и матрица
в
этом базисе. Тогда справедлива теорема
52.2: симметричный ЛО имеет ОНБ,
состоящий из его собственных векторов
и все его собственные значения
действительны.
Введем условные обозначения:
-
собственное значение, а
–
собственный вектор СЛО
Доказательство:
действительное число
На этом вторая часть теоремы доказана. Перейдем к первой:
Пусть теперь так: λ - собственное значение СЛО, а x≠0 - его собственный вектор. Используем метод мат. индукции (от частного к общему).
-
База: пусть пространство одномерно. В таком случае базис состоит из одного (ненулевого) элемента, каким может быть в принципе собственный вектор χ.
-
Шаг:
j=1,2…,k+1
((k+1) – размерность всех
ЛП)
-ИПП, значит
- ИПП с размерностью
(см. п.50.4 в § 50), где (в
)
имеется ОНБ:
из собственных векторов СЛО со значениями
.
Тогда
- ОНБ во всем линейном пространстве из
собственных векторов СЛО с собственными
значениями
Отметим, что если
-
ОНБ из собственных векторов с собственными
значениями
,
то согласно теореме 51.8 (см. п.51.4 в § 51),
его матрица в базисе
будет
-
диагональной матрицей.
Итак, доказано следующее:
Теорема 52.3: Любой симметричный ЛО имеет ортонормированный базис, в котором его матрица диагональна.
Если
–
матрица перехода в базисе собственных
векторов симметричного линейного
оператора
,
то так как базис у собственных векторов
– ОНБ, то имеет место равенство
(см. формулу (50.8) в п.50.3,§ 50).
Определение: матрица
называется
симметричной, если
.
Теорема 52.4: Симметричный ЛО в ОНБ действительного ЛП имеет симметричную матрицу.
Доказательство:
Так как в действительном Евклидовом пространстве:
,
тогда (см. формулу 50.1)
,
т.е.
из
теоремы 53.5 и 53.4 легко следует.
Теорема 52.5: Для всякой
симметричной матрицы А существует
ортогональная матрица С
такая, что матрица
является диагональной матрицей. Матрица
С является матрицей перехода к базису
собственных векторов симметричного
линейного оператора
,
заданного матрица A
(т.е.
).