- •Комбинаторика. Бином ньютона
- •1.1. Комбинаторика.
- •1.2. Бином Ньютона.
- •Комплексные числа
- •Соответствия. Функции. Отношения. Отношение эквивалентности
- •3.1. Соответствия. Функции. Отношения.
- •3.2. Подстановки.
- •3.3. Отношение эквивалентности.
- •Системы линейных уравнений
- •4.1. Определения.
- •4.2. Элементарные преобразования.
- •4.3. Решение и исследование систем линейных уравнений по Гауссу.
- •4.4. Решение систем линейных уравнений по Жордану.
- •Определители
- •5.1. Определения. Свойства.
- •5.2. Вычисление определителей.
- •5.3. Обратная теорема об определителях.
- •5.4. Разложение определителя по столбцам.
- •5.5. Полилинейность и кососимметричность определителя по столбцам.
- •5.6. Определитель транспонированной матрицы.
- •5.7. Разложение определителя по строкам.
- •5.8. Определитель матрицы с углом нулей.
- •5.8. Теорема о полном разложении определителя.
- •5.9. Решение слу по Крамеру.
- •5.10. Теорема Лапласа.
- •Группы, кольца, поля
- •6.1. Определения, примеры.
- •6.2. Простейшие свойства колец.
- •6.3. Делители нуля.
- •6.4. Кольцо классов вычетов.
- •6.5. Поля.
- •7. Линейные пространства
- •7.1. Определения, примеры.
- •7.2. Теоремы о базисах.
- •7.3. Изоморфизм линейных пространств.
- •7.4. Подпространства.
- •7.5. Теорема Кронекера-Капелли.
- •7.6. Решение однородных систем линейных уравнений.
- •8. Системы линейных уравнений
- •8.1. Определение ранга матрицы через миноры.
- •8.2. Решение систем линейных уравнений (продолжение).
- •8.3. Необходимые и достаточные условия равенства нулю определителя.
- •8.4. Общее решение неоднородной системы линейных уравнений.
- •9. Матрицы
- •9.1. Операции над матрицами, их свойства.
- •9.2. Элементарные матрицы.
- •9.3. Определитель произведения матриц.
- •9.4. Обратная матрица.
- •9.5. Решение матричных уравнений.
- •9.6. Ранг произведения матриц.
- •Алгебра многочленов
- •10.1. Построение алгебры многочленов.
- •10.2. Деление многочленов с остатком. Теорема Безу.
- •10.3. Наименьшее общее кратное и наибольший общий делитель многочленов.
- •10.4. Алгоритм Евклида.
- •10.6. Производная.
- •10.7. Кратные корни многочлена.
- •10.8. Основная теорема алгебры.
- •10.10. Разложение многочлена на простые множители
- •11. Поле рациональных функций
- •11.1. Построение поля отношений.
- •11.2. Поле рациональных функций.
- •12. Прямые суммы подпространств
- •Линейные отображения
- •13.1. Линейное отображение и его матрица.
- •13.2. Матрица композиции линейных отображений.
- •13.3. Сумма линейных отображений и её матрица.
- •13.4. Умножение линейного отображения на элемент
- •13.5. Изоморфизм алгебры линейных операторов и
- •14. Матрица перехода от одного базиса к другому
- •14.1. Изменение координат вектора при изменении
- •14.2. Изменение матрицы линейного отображения
- •14.3. Эквивалентные матрицы.
- •15. Образ и ядро линейного отображения Пусть : l l - линейное отображение.
- •16. Инвариантные подпространства
- •16.1. Свойства инвариантных подпространств.
- •16.2. Прямая сумма инвариантных подпространств.
- •16.3. Прямая сумма линейных операторов.
- •16.4. Собственные векторы и собственные значения
- •16.6. Минимальный многочлен линейного оператора и матрицы.
- •16.7. Инвариантные подпространства линейных операторов, действующих в векторных пространствах над r и над с.
- •17. Диагонализируемые линейные операторы
- •18. Евклидовы векторные пространства
- •18.1. Определения, примеры.
- •18.2. Свойства евклидовых пространств.
- •19. Ортогональные линейные операторы
- •19.1. Определение. Свойства.
- •19.2. Ортогональная группа.
- •19.3. Структура ортогонального оператора.
- •20. Самосопряженные линейные операторы
- •20.1. Сопряженные линейные пространства.
- •20.2. Сопряженные линейные операторы.
- •20.3. Самосопряженные линейные операторы.
- •20.4. Структура самосопряженного оператора.
- •21. Унитарные векторные пространства
- •21.1. Определения, примеры.
- •22. Унитарные линейные операторы
- •22.1. Определение. Свойства.
- •22.2. Унитарная группа.
- •22.3. Структура унитарного оператора.
- •23. Эрмитовы линейные операторы
- •23.1. Сопряженное линейное пространство.
- •23.2. Сопряженные линейные операторы.
- •23.3. Эрмитовы линейные операторы.
- •23.4. Структура эрмитова оператора.
- •24. Билинейные и квадратичные формы
- •24.1. Определение билинейной функции. Общие свойства.
- •Матрица билинейной формы.
- •24.3. Изменение матрицы билинейной формы при изменении базисов. Ранг билинейной формы.
- •24.4. Определение квадратичной формы. Связь билинейных и квадратичных форм. Матрица и ранг квадратичной формы.
- •24.5. Эквивалентность билинейных форм и квадратичных форм.
- •24.6. Канонический и нормальный вид квадратичных и симметричных билинейных форм.
- •24.7. Закон инерции для квадратичных форм.
- •24.8. Критерий Сильвестра.
- •25. Квадратичные формы в евклидовом пространстве
- •25.1. Приведение формы ортогональным преобразова-
- •25.2. Приведение пары форм.
- •26. Эрмитовы формы
- •26.1. Определение и основные свойства эрмитовых форм.
- •26.2. Нормальный вид эрмитовых форм.
- •27. Эрмитовы формы в унитарном пространстве
- •27.1. Приведение эрмитовой формы унитарным преобразованием координат.
- •27.2. Приведение пары форм.
- •28.1. Теорема Лагранжа.
- •28.2. Факторгруппы.
- •28.3. Морфизмы групп.
- •28.4. Теорема о разложении морфизма.
- •28.5. Циклические группы.
- •1. Комбинаторика. Бином Ньютона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
24.5. Эквивалентность билинейных форм и квадратичных форм.
Пусть : L L - невырожденный линейный оператор, и g(x, y) - билинейная форма на пространстве L. Пусть по определению g(x, y)= g( x, y). Аналогично для квадратичной формы по определению G(x) = G( x).
Упражнение. Проверить, что 1. g - билинейная форма,
2. (g ) = g , 3. g id = g, 4. если f = g , то g = .
Будем говорить, что билинейные формы f и g на пространстве L (соответственно, квадратичные формы F и G) находятся в отношении ~ (f ~ g, F ~ G), если существует невырожденный линейный оператор : L L такой, что f = g (соответственно, F = G).
Если - унитарный оператор в Нп (или ортогональный оператор в Еп), то будем говорить, что формы f и g (F и G) находятся в отношении .
Упражнение. Проверить, что отношения ~ и являются отношениями эквивалентности на множестве билинейных (соответственно, квадратичных) форм.
Определение. Формы f и g (соответственно, F и G) на-
зываются эквивалентными, если f ~ g (F ~ G).
Формы f и g (F и G) называются унитарно эквивалентными (ортогонально эквивалентными в случае Еп), если f g (F G).
Так как g(x, y) = g( x, y) = [ x] t[g][ y] =
= [x]t []t [g][][ y] = [x]t([]t[g][])[y] = [x]t[g][y], то
= [] t [] = = , где е = е. Аналогично,
= [] t [] = = .
Следовательно, f ~ g в произвольном базисе
[f] = T t[g]T, где T – некоторая невырожденная матрица. Так же f g в произвольном ортонормированном базисе
[ f ] = T t[g]T, где T – некоторая унитарная (ортогональная
при L = Еп) матрица. Очевидно, Т = []. Для квадратичных форм всё аналогично.
Следствие 1. f ~ g в L существуют базисы e и e такие, что . Соответственно, f g в L - существуют ортонормированные базисы e и e такие, что .
Следствие 2. Если f ~ g, то rg f = rg g, то есть эквивалентные формы имеют равные ранги.
Действительно, rg f = rg = rg g.
Введенные нами отношения эквивалентности ~ и разбивают множество билинейных (квадратичных) форм, определенных на пространстве L над P, на непересекающиеся классы эквивалентных форм. При изучении фактор-множества возникают важные вопросы: какой наиболее простой вид может иметь представитель каждого класса эквивалентных форм, сколько существует различных классов, какие формы эквивалентны, насколько выбором базиса в L можно упростить матрицу билинейной и квадратичной формы. Эти вопросы мы и будем далее рассматривать для квадратичных и симметричных билинейных форм.
Лекция 35.
24.6. Канонический и нормальный вид квадратичных и симметричных билинейных форм.
Пусть L - линейное пространство над произвольным полем Р, char P 2, f(x, y) – симметричная билинейная форма на L, F(x) – соответствующая квадратичная форма.
Определение. Будем говорить, что векторы х, у из L ортогональны в смысле f (или f-ортогональны), если f(x, y)= 0.
Этот факт мы будем обозначать так: хf у.
Теорема. В L существует f-ортогональный базис.
Доказательство.
1. Если F(x) = 0 x L, то из (24.2) f(x, y) = 0 x, у
любой базис в L является f-ортогональным.
2. Если же е L такой, что F(е) 0, то пусть е = е1,
L1 = <е1>, L2 = {x L | f(е1, x) = 0}. Легко проверить, что L2 – подпространство. Будем называть L2 ортогональным дополнением к L1 в смысле формы f и обозначать . Докажем, что L = L1 .
a) Пусть х L1 . Тогда х= е1 f(е1,е1)= f(е1, е1) = = F(е1) = 0 = 0 x = 0 L1 = 0.
б) Покажем, что х L Р такое, что х = е1 + у, где у . В самом деле, у (х - е1)f е1
f(х - е1, е1) = 0 = f(х, е1)/ f(е1, е1) (так как f(е1, е1)= =F(е1) 0).
Таким образом, L = L1 , dim = n – 1, и для можно считать, что утверждение теоремы выполнено по предположению индукции, то есть в f-ортогональный базис {е2,е3,…,еn}. Тогда, очевидно, {е1,е2,…,еn} - f-ортого- нальный базис в L.
Итак, мы нашли базис e = {е1,…,еn} такой, что f(еi, еj) = 0 при i j. Пусть f(еi, еi) = i . Тогда в этом базисе
= diag(1,…, n); f(x, y) = , F(x) = , и такой вид билинейной и квадратичной форм называется каноническим. Следовательно, любая симметричная билинейная форма и любая квадратичная форма эквивалентны формам канонического вида. То есть существует линейная замена координат, которая приводит произвольную симметричную билинейную форму (квадратичную форму) к каноническому виду.
Пусть f(еi, еi) = i 0 при i = 1,…,r и f(еi, еi) = 0 при
i = r+1,…,п. Тогда r = rg f, и r от базиса не зависит.
Рассмотрим случай Р = С. Возьмём i С такие, что
i2 = i при i = 1,…,r, i = 1 при i = r+1,…,п. Тогда после замены координат zi = ix i получим F(x)= z12+…+zr2 - такой вид квадратичной формы называется нормальным.
Итак, нами доказана
Теорема. В линейном пространстве над полем С для любой квадратичной формы F существует базис e={e1,…,eп}, в котором форма имеет нормальный вид, то есть для х=
F(x) = z12+…+zr2. Соответствующая симметричная билинейная форма имеет нормальный вид f = z1 w1+…+zr wr.
Следствие. Над полем С класс эквивалетных форм определяется рангом r. Формы с одинаковым рангом эквивалентны, формы с разными рангами не эквивалентны. Существует r+1 классов эквивалентных форм.
Теперь рассмотрим случай Р = R. Будем считать, что форма F имеет канонический вид F(x) = 1х12+…+sxs2 –
- s+1хs+12-…- s+t хs+t2, где все i 0, s+t = r. Пусть I = при i = 1,…,r, i = 1 при i = r+1,…,п. Тогда после замены координат zi= ix i получим F(x)= z12+…+zs2– zs+12-…-zs+t2 - такой вид квадратичной формы в случае поля R называется нормальным.
Таким образом, нами доказана
Теорема. В линейном пространстве L над полем R для любой квадратичной формы F существует базис, в котором форма имеет нормальный вид F(z) = z12+…+zs2– zs+12-…-zs+t2. Соответствующая симметричная билинейная форма f имеет нормальный вид f(z, w) = z1 w1+…+zs ws – zs+1ws+1-…- zs+tws+t.
Определения.
1. Квадратичная форма F называется положительно определённой или положительной (F 0), если x 0 F(x) 0. Тогда и f называется положительно определенной, f 0.
Очевидно, в этом случае F имеет нормальный вид
F(z) = z12+…+zп2, и s = n, t = 0.
2. Аналогично, F - отрицательно определённая или отрицательная (F 0), если x 0 F(x) 0. Тогда и f 0.
В этом случае F имеет нормальный вид
F(z) = - z12-…- zп2, где s = 0, t = п.
3. Будем говорить, что F неотрицательно определённая
(F 0), если x 0 F(x) 0. Тогда и f 0.
Очевидно, в этом случае F имеет нормальный вид
F(z) = z12+…+zs2, где s n, t = 0.
4. Также F - неположительно определённая (F 0), если
x 0 F(x) 0. Тогда и f 0, а F имеет нормальный вид
F(z) = - z12-…- zt2, где s = 0, t n .
5. И наконец, F - неопределённая, если x такой, что F(x) 0, и у такой, что F(у) 0. Тогда и f – неопределённая, а F имеет нормальный вид F(z) = z12+…+zs2– zs+12-…- zs+t2, где
s 0, t 0 .