- •Линейная алгебра. Линейное пространство, базисы, координаты.
- •Свойства
- •Базисы и координаты, размерность.
- •То есть - лнз Докажем, что это максимальный Линейно независимый набор
- •Определение: Набор элементов линейного пространства удовлетворяющий любому условию теоремы называется базисом линейного пространства. Определение: Если - базис, то по свойству3
- •Матрица перехода. Связь между координатами вектора в разных базисах.
- •Подпространства. Суммы. Пересечения, фактор пространства.
- •Сумма и пересечения подпространств.
- •Размерности подпространства, сумма и пересечения.
- •Доказательство
- •Пространство матриц (2х2)
- •Факторпространство.
- •Определение:
- •§3 Линейное отображение линейных пространств.
- •Определение и примеры линейных отображений линейных пространств.
- •Матрица линейного отображения
- •Изменение матрицы линейного отображения при смене базиса.
- •Ядро и образ линейного оператора.
- •Собственные числа и собственные вектора линейного пространства.
- •Характеристический многочлен линейного оператора.
- •50 Условия диагонализации линейного оператора
- •Доказательство:
- •60 Изменение поля скаляров (компексификация и овеществление)
- •5 Анулирующие многочлены
- •10 Теорема Гамильтона – Коши
- •Построение Жорданова базиса в корневом подпространстве
- •Жорданов базис оператора с единственным собственным числом
- •Построение жорданова базиса для оператора с различными собственными числами
- •Функции от матриц
- •Эвклидовы и унитарные пространства Линейные операторы в этих пространствах
- •1 Определение эвклидового пространства и унитарного пространства
- •Матрица Грама
- •2 Неравенство Коши-Буняковского
- •3 Матрица Грама и ее изменение при смене базиса.
- •4 Ортонормированные базисы и ортогональные матрицы.
- •Ортогональное дополнение линейного подпространсва.
- •Описани алгоритма
- •Параграф 3 Операторы изометрии в евклидовых и унитарных пространствах.
- •1 Определение изомерии. Определение: изометрия – это отображение сохраняя углы и расстояния.
- •2 Простейшие свойства изометрии
- •3 Операторы изометрии в пространствах малых размерностей (1,2)
- •4 Структура ортогонального и унитарного операторов.
- •Параграф 4 Самосопряженные операторы в евклидовых и унитарных пространствах.
- •Сопряженный оператор и его матрица.
- •2. Самосопряженные операторы.
- •Доказательство
- •Квадратичные формы
- •1. Определения и примеры.
- •5O Положительно определенные квадратичные формы.
- •Кривые второго порядка на плоскости
60 Изменение поля скаляров (компексификация и овеществление)
L над k K возможно что это поле вложено в другое
Можно (??) от лин. пространства подполя перейти к лин. пр-ва большего (???)
Lk – лин пр-во над полем R
Можно ли перейти от LR LC (комплексификация, овеществление)
LRLC - комплексификация
LCLR – овеществление
Определение пр-ва
Базисы
Матрицы оператора
А) комплексификация
LR- лин пр-ва LC перейдем над С разрешим над множеством (умножать как на число) раньше ветора умножали на вещ числа теперь можно умножать на компл числа
LLC – пр-во над Сумножать на к.ч.
L={x} LC={x+ay | x,yL,aC}
Что то из L+ объединены из L умноженые на к.ч.
Примеры:
P2(R)={ax2+bx+c} его комплексификация это представление еденичного
[P2(R)]C={P+aQ|P1QP2(R),aC}
множество векторов
L=R2=(a+bi=c=di, (a+biL,c+diL) тогда когда a=c,b=d)
[L]C=[R2]C=LC=
2)Базисы
L e1,..,en – базис можно построить базис LС
Это базис и LC лин независим над R и лин зависим над С
Надо доказать что он ЛНЗ и является системой обращающих, если они ЛЗ над С
a1e1+…+anen=0 разделим на вещественные и мнимые части
(b1+ig1)e1+…+(bn+ign)en=0
b1e1+…+bnen+i(g1e1+…+gnen)=0
|| ^== ЛНЗ над R
0 т.к. они ЛНЗ над R
b1e1+…+bnen=0 bk=gk=0 для всех k
g1e1+…+gnen=0
т.е. базис можно не менять
матрица оператора не применять
матрица оператора
A:LL AC:LCLC
XLC x=x1+ix2 (x1,x2L)
ACx=Ax1+iAx2 (Ax1, Ax2L)
AC при этой операции не изменится если сохраниться базис
2) овеществление
L – пр-во над С, мы хотим построить пр-во над вещ LR
мн-во сохраняется, но мы запрещаем работу с к.ч.
все операции кроме, (???) c к.ч. RC
L и LR одни и те же базисы
Пример:
L=P2(ax2+bx+c|a,b,cC)
В L x2+ix+2+i |
ix2+x+2i-1 | ЛЗ в L
но они ЛНЗ в LR
т.к. в R – нет к.ч.
б) базисы
базис LR e1,…,en – базис L
e1,e2,…,en,ie1,ie2,…,ien базис LR
система образующих
xLR x=a1e1+…+anen
^ C
x=(b1+ig1)e1+…+(bn+ign)en = b1e1+…+bnen+i(g1e1+…+gnen)
предположим что она ЛЗ
b1e1+…+bnen+ig1e1+…+ignen=0
^ ЛНЗ векторов над R
(b1+ig1)e1+…+(bn+ign)en=0
^ =0 ^=0
раз последняя скобка равна 0, то все bk=gk=0
в) матрица
L – над С dimL=1
e1 – базис L f1,f2
e1,ie1 – базис LR
пусть A:LL
Ax= x (=a+bi)
рассмотрим овеществление в базисе LR
AR Af1=Ae1=e1=(a+bi)e1=ae1+bie1 ==> AR – оператор тот же самый
Af2=Ae1=iAe1=i(a+bi)e1=aie1+be1=-bf1+af2=
Для пространств большей размерности при правильной нумерации элементов базиса матрица овеществления будет вымирать(???)
70 Существование инвариантных под пр-в малых размерностей
Теорема: L – лин пр-во на R и есть A:LL, тогда сущ инвариантное под пр. размерностей не больше чем 2. Сущ ML
A(M)M
DimM<=2
Доказательство:
предположим что А имеет собственное число, тогда собственный вектор сущ e1 – с.в.
M=Z{e1} , тогда М инвариантно
A(M)M
предположим, что с.ч. нет корней у чарактерестического многочлена
XA(t) в R, но комплексный корень есть но сущ л=a+bi
с.ч. AC – с.ч. комплексификации, но мы знаем что матрицы (????)
xLC x – с. вектор АС ACx=лx
не сущ x=x1+ix2 (x1,x2L)
ACx=(a+bi)x=(a+bi)(x1+ix2)=ax1+ax2i+…+x1bi-bx2=(a+bi)x1+(ai-b)x2
A:LL (L над R)
А)
Б) нет с.ч. R AAC:LCLC
AC(x+iy)=Ax+iAy
Сущ л=+i – с.ч. AC
x1,y1L x1+y1i – c. Вект. AC
AC(x1+iy1)=л(x1+iy1)=(+i)(x1+iy1)=(x1-y1)+i(bx1+ay1)=Ax1+iAy1
^ L ^L
| Ax1=x1-y1
{ LZ{x1,y1}инвар относит А
|Ay1=x1+y1
Задача: построить матрицу сужения оператора А в опер С
Am:MM