
- •1Геометрия на плоскости и в пространстве.
- •1.1Скалярное произведение.
- •. Симметричность
- •Линейность
- •1.2Векторное и смешанное произведение.
- •1.3Уравнение прямой и плоскости в пространстве
- •2Евклидово пространство. Скалярное произведение.
- •Симметричность:
- •2.1 Изменение матрицы Грама при изменении базиса.
- •2.2 Ортогональность.
- •2.3 Процесс ортогонализации.
- •2.4 Ортогональное дополнение. Ортогональная проекция и составляющая.
- •2.5 Геометрический смысл определителя матрицы Грама. Неравенство Адамара.
- •2.6. Расстояния. Псевдорешения. Нормальные решения. Нормальные псевдорешения.
- •2.6.1Псевдорешения. Метод наименьших квадратов.
- •2.6.2Нормальное решение
- •2.6.3Нормальное псевдорешение.
- •3Унитарное пространство.
- •4Билинейные функции, квадратичные формы.
- •4.1Билинейные формы. Квадратичные формы.
- •4.2 Полуторалинейные формы. Эрмитовы формы.
- •4.3 Изменение матрицы билинейной (полуторалинейной) формы при изменении базиса.
- •4.4 Приведение квадратичных форм (симметричных билинейных форм, эрмитовых форм) к простейшему виду.
- •4.4.1Метод выделения квадратов (Лагранжа).
- •4.4.2Приведение квадратичных форм к нормальному виду элементарными преобразованиями
- •4.4.3Закон инерции квадратичных форм.
- •4.4.4Теорема Якоби
- •4.4.5Критерий Сильвестра.
- •5Квадрики.
- •5.1 Алгебраическая поверхность
- •5.2 Уравнение квадрики.
- •5.3Изменение квадрики при аффинном преобразовании
- •5.4 Приведение уравнения квадрики к простейшему виду
- •5.5Аффинная классификация кривых второго порядка.
- •5.6Аффинная классификация поверхностей второго порядка
- •6.1.3Изменение матрицы линейного оператора при изменении базиса.
- •6.2Алгебра линейных операторов.
- •6.3 Простейший вид матрицы линейного оператора.
- •6.3.1Эквивалентность матриц
- •6.3.2Ранг, дефект линейного оператора.
- •7Линейное преобразование
- •7.1Линейное преобразование. Его матрица
- •7.2Изменение матрицы линейного преобразования при изменении базиса.
- •7.3 Алгебра линейных преобразований.
- •7.4 Инвариантные пространства
- •7.5 Собственные векторы и собственные числа. Характеристическое уравнение.
- •7.6Коэффициенты характеристического уравнения. След матрицы.
- •7.7 Диагонализируемые преобразования
- •7.8 Теорема Шура
- •8 Сопряженные преобразования.
- •8.1 Линейное преобразование и билинейные функции
- •8.2 Сопряженное преобразование. Свойства.
- •Если w инвариантное подпространство , то ортогональное дополнение к w инвариантно относительно .
- •8.3 Нормальное преобразование и его свойства.
- •8.4 Ортогональные преобразования
- •8.5Самосопряженное преобразование.
- •8.6Полярное разложение
- •9 Приведение квадратичных форм
- •9.1 Приведение квадратичных форм к главным осям.
- •9.2 Приведение пары квадратичных форм
- •9.2.1Первый способ
- •9.2.2Пучок матриц
- •9.3 Приведение квадрики ортогональным преобразованием. Ортогональные инварианты и полуинварианты.
- •9.4Ортогональная классификация кривых второго порядка
- •9.5Ортогональная классификация поверхностей второго порядка.
- •10 Аннулирующий многочлен
- •10.1Аннулирующий многочлен вектора.
- •10.2Аннулирующий многочлен подпространства
- •10.3Функции от матриц
- •10.4Вычисление линейных рекуррентных последовательностей
7.8 Теорема Шура
Пусть - линейное преобразование пространства V над полем комплексных чисел C. Линейное преобразование имеет хотя бы один собственный вектор (Следствие 7 .16). Этот факт можно усилить.
Теорема 7.27. Пусть - линейное преобразование пространства V над полем комплексных чисел C. Существует базис V, в котором матрица линейного преобразования имеет верхний треугольный вид.
Доказательство
проведем индукцией по размерности V.
Пусть утверждение верно для линейных
преобразований (n-1)-мерных
пространств. Покажем его справедливость
для линейного преобразования
n-мерного
линейного пространства V.
Поскольку линейное пространство над
полем C,
то существует собственный вектор h
этого линейного преобразования. Дополним
этот вектор до базиса всего пространства
векторами
.
Матрица линейного преобразования в
этом базисе имеет блочный вид
,
где
- собственное число для вектора h.
Обозначим через W
линейную оболочку векторов
.
Векторы
образуют базис W.
Обозначим через
линейное преобразование W,
матрица которого в базисе
равна A.
По предположению индукции в подпространстве
W
существует базис
,
в котором матрица линейного преобразования
имеет верхний треугольный вид. Пусть T
– матрица перехода к этому базису. Тогда
- верхняя треугольная матрица. Матрица
перехода от базиса
к базису
равна
,
и, значит, матрица
в базисе
равна
,
то есть является верхней треугольной.
Аналогом доказанной теоремы над полем вещественных чисел является следующий результат.
Теорема 7.28. Пусть - линейное преобразование пространства V над полем вещественных чисел R. Существует базис V, в котором матрица линейного преобразования имеет блочный верхний треугольный вид. По главной диагонали стоят блоки первого и второго порядка.
Доказательство
проведем индукцией по размерности n
пространства V.
Пусть утверждение верно для линейных
преобразований пространств размерности
меньшей n.
Покажем его справедливость для линейного
преобразования
n-мерного
линейного пространства V.
Линейное преобразование
имеет либо одномерное, либо двумерное
инвариантное подпространство (Следствие 7 .17).
Дополним базис этого инвариантного
подпространства до базиса всего
пространства векторами
,
где k
равно либо 2,
либо 3. Матрица линейного преобразования
в этом базисе имеет блочный вид
,
где
- блок либо первого, либо второго порядка.
Далее, рассуждения повторяют доказательство
теоремы 7.6.
Теорема 7.29. (теорема Шура). Для линейного преобразования унитарного пространства V существует ортонормированный базис, в котором матрица линейного преобразования имеет верхний треугольный вид.
Доказательство.
Пусть
- базис V,
в котором матрица линейного преобразования
имеет верхний треугольный вид (Теорема 7 .27).
Применим к базису процесс ортогонализации
и построим ортогональный базис
.
Матрица перехода T
от базиса
к базису
- верхняя треугольная и
.
Поскольку произведение верхних
треугольных матриц является верхней
треугольной матрицей, то матрица
- верхняя треугольная. Положим
,
где i=1,…,n.
Базис
- ортонормированный и матрица линейного
преобразования в этом базисе – верхняя
треугольная, тем самым теорема доказана.
Теорема 7.30. Для линейного преобразования евклидова пространства V существует ортонормированный базис, в котором матрица линейного преобразования имеет блочный верхний треугольный вид. По главной диагонали расположены блоки первого и второго порядков.
Доказательство аналогично доказательству теоремы 7.7.