- •Линейная алгебра
- •З.И.Андреева линейная алгебра
- •Введение
- •I.Системы линейных уравнений. Метод гаусса
- •II. Определители
- •2.1. Определители второго и третьего порядков
- •2.2. Перестановки и подстановки
- •2.3. Определители n-го порядка
- •III. Матрицы
- •3.1. Сложение матриц. Умножение матрицы на действительное (комплексное) число
- •3.2. Простые и двойные суммы
- •3.3 Умножение матриц
- •3.4. Умножение квадратных матриц одного порядка.
- •3.5. Решение матричных уравнений
- •IV. Линейные пространства
- •4.1. Алгебраические операции
- •4.2. Определение и примеры линейных пространств
- •4.3. Линейная зависимость и независимость векторов
- •4.4. Базис векторного пространства. Координаты вектора
- •4.5. Матрица перехода. Связь координат вектора в разных базисах
- •4.6. Подпространства линейных пространств
- •4.7. Изоморфизм линейных пространств
- •V. Ранг матрицы. Системы линейных уравнений
- •5.1. Ранг матрицы
- •5.2. Решение системы линейных уравнений с помощью ранга матрицы
- •5.3. Пространство решений системы линейных однородных уравнений
- •5.4. Связь решений однородной и неоднородной систем линейных уравнений
- •5.5. Задание подпространств конечномерного линейного пространства с помощью систем линейных уравнений
- •VI. Линейные операторы
- •6.1. Определение, примеры и свойства линейных операторов
- •6.2. Область значений и ядро линейного оператора
- •6.3. Матрица линейного оператора. Связь координат вектора и его образа
- •6.4. Связь матриц линейного оператора в разных парах базисов
- •6.5. Линейные преобразования линейного пространства
- •6.6. Невырожденные линейные преобразования
- •6.7. Собственные векторы и собственные значения линейного преобразования
- •6.8. Линейные преобразования в базисе из собственных векторов. Линейные преобразования с простым спектром
- •VII. Евклидовы пространства
- •7.1. Скалярное произведение векторов, его свойства. Определение и примеры евклидовых и унитарных пространств
- •7.2. Матрица Грама в евклидовом пространстве
- •7.3. Введение метрики в евклидовом пространстве
- •7.4. Ортонормированные базисы в евклидовом пространстве
- •7.5. Изоморфизм евклидовых пространств
- •VIII. Некоторые виды линейных преобразований евклидовых пространств
- •8.1. Ортогональные линейные преобразования
- •8.2. Сопряженные линейные преобразования
- •8.3. Самосопряженные (симметрические) линейные преобразования
- •IX. Билинейные и квадратичные формы
- •9.1. Линейные формы
- •9.2. Билинейные формы
- •9.3. Квадратичные формы
- •9.4. Закон инерции квадратичных форм
- •9.5. Положительно определённые квадратичные формы
- •9.6. Распадающиеся квадратичные формы
- •Вопросы для подготовки к коллоквиуму «Определители. Матрицы. Линейные пространства»
- •Вопросы для подготовки к экзамену
- •Литература
6.8. Линейные преобразования в базисе из собственных векторов. Линейные преобразования с простым спектром
Теорема 39. Линейное преобразование линейного пространства Ln над полем Р имеет в базисе е = (е1, е2, ... , еn ) диагональную матрицу тогда и только тогда, когда все векторы базиса являются собственными векторами преобразования .
Доказательство. Пусть матрица А линейного преобразования в базисе е – диагональная. Тогда (ек) = к для любого к = 1, 2, … , n. Но это значит, что все базисные векторы – собственные..
Пусть все базисные векторы – собственные. Тогда (ек) = к . Следовательно, в к-ом столбце матрицы этого преобразования на всех местах, кроме к-го, стоят нули и акк = к. Отсюда и следует, что матрица преобразования – диагональная.
Следствие. Квадратная матрица n-го порядка подобна диагональной тогда и только тогда, когда для соответствующего этой матрице линейного преобразования существует базис из собственных векторов.
Определение 42. Говорят, что линейное преобразование линейного пространства Ln над полем Р имеет простой спектр, если все его характеристические корни различны и принадлежат полю Р.
Теорема 40. Если линейное преобразование линейного пространства Ln над полем Р имеет простой спектр, то в Ln существует такой базис, в котором это преобразование имеет диагональную матрицу.
Теорема 41. Пусть А – квадратная матрица с элементами из поля Р . Если все характеристические корни матрицы А различны и принадлежат полю Р, то эта матрица подобна диагональной.
VII. Евклидовы пространства
7.1. Скалярное произведение векторов, его свойства. Определение и примеры евклидовых и унитарных пространств
Пусть L –линейное пространство над полем Р. В L определены две алгебраические операции: сложение векторов и умножение векторов на элементы поля Р, Введём ещё одну внутреннюю алгебраическую операцию, являющуюся обобщением скалярного произведения геометрических векторов. В основу определения этой операции положим те свойства скалярного произведения геометрических векторов, которые были получены в аналитической геометрии. При этом определения скалярного произведения в случае, когда поле Р является полем действительных чисел, отличается от случая, когда Р = С.
Определение 43
-
а) Р = R
Будем говорить, что в действительном линейном пространстве L определено скалярное произведение векторов, если каждой упорядоченной паре векторов а и в из L поставлено в соответствие число (а, в) R, удовлетворяющее следующим требованиям (аксиомам скалярного произведения):
1. (а, в) = (в, а) для любых а и в из L;
2. (а + в, с) = (а, с) + ( в, с) для любых а, в, с из L;
3. (а, в) = (а, в) для любых а и в из L и любого R;
4. (а, а) 0, если а 0; (а, а) = 0, если а = 0.
б) Р = С
Будем говорить, что в комплексном линейном пространстве L определено скалярное произведение векторов, если каждой упорядоченной паре векторов а и в из L поставлено в соответствие число (а, в) С, удовлетворяющее следующим требованиям (аксиомам скалярного произведения):
1. = для любых а и из L;
2. (а + в, с) = (а, с) + ( в, с) для любых а, в, с из L;
3. (а, в) = (а, в) для любых а и в из L и любого С;
4. (а, а) R и (а, а) 0, если а 0; (а, а) = 0, если а = 0.
Скалярное произведение векторов можно обозначать (а, в) или ав.
Свойства скалярного произведения.
а) Р = R 10. (а, в) = (а, в) для любых а и в из L и любого R; 20. ( а, в) = (а, в) для любых а и в из L и любых , Р; 30. ( а + в, с) = (а, с) + (в, с) для любых а, в и с из L и любых , , Р; 40. (а, 0) = 0 для любого вектора а L. |
б) Р = С 10. (а, в) = (а, в) для любых а и в из L и любого С; 20. ( а, в) = (а, в) для любых а и в из L и любых , С; 30. ( а + в, с) = (а, с) + (в, с) для любых а, в и с из L и любых , , С; 40. (а, 0) = 0 для любого вектора а L. |
Определение 44. Действительное линейное пространство, в котором определено скалярное произведение векторов, называется евклидовым пространством.
Определение 45. Комплексное линейное пространство, в котором определено скалярное произведение векторов, называется унитарным пространством.
Так как и евклидово и унитарное пространства являются линейными пространствами, то для них верно всё то, что было сказано об этих пространствах. Но введение скалярного произведения позволяет ввести в этих пространствах метрику. В частности n-мерное линейное пространство, в котором введено скалярное произведение векторов, называется n-мерным евклидовым (или унитарным) пространством. Евклидово n-мерное пространство будем обозначать Еn (унитарное пространство - Un).
Примеры евклидовых пространств.
1. Пусть L – множество всех непрерывных на промежутке [, ] действительных функций. Это множество является линейным пространством. Скалярное произведение определим по следующему правилу. Если f и g – две непрерывные на [, ] функции, то пусть (f , g) = . Из свойств определённого интеграла следует, что все требования определения 43 (а) выполняются. Следовательно, если в пространстве всех непрерывных на промежутке [, ] действительных функций ввести указанным способом скалярное произведение, то оно становится евклидовым пространством.
2. Пусть М2 – множество квадратных матриц с действительными элементами, это множество является линейным пространством на полем R. Определим скалярное произведение формулой . Легко проверить, что все требования определения 43 (а) выполняются. Множество М2 стало евклидовым пространством.
3. Пусть М2 – множество квадратных матриц с комплексными элементами, это множество является линейным пространством на полем С. Определим скалярное произведение формулой . Легко проверит, что все требования определения 43 (б) выполняются. Получили пример унитарного пространства.
Определение 46. Множество М элементов евклидова пространства Е называется подпространством пространства Е, если оно само является евклидовым пространством относительно того же скалярного произведения, что и Е. Аналогично определяется подпространство унитарного пространства.