- •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
26. Эрмитовы формы
26.1. Определение и основные свойства эрмитовых форм.
Определение. Функция f(х,у) на линейном пространстве L над полем C называется эрмитовой, если она обладает свойствами:
1. f(х+у, z) = f(х, z)+ f(у, z), x, y, z L,
2. f( х, у) = f(х, y), x, y L, C,
3. f(x,y) = x, y L.
Следствия.
1. f(х, у + z) = f(х, у)+ f(х, z), x, y, z L,
2. f(х, у) = f(х, y), x,y L, C,
3. f(0L , y) = f(x, 0L ) = 0 x, y L.
4. m, n N,
s, t C, us, vt L.
Замечания.
1. Функции, для которых выполнены условия 1, 2 из определения и 1, 2 из следствия называются полуторалинейными (они линейны по первому аргументу и полулинейны по второму). Таким образом, любая эрмитова функция - полуторалинейная.
2. Теория эрмитовых функций аналогична теории симметричных билинейных функций, поэтому многие утверждения будут лишь сформулированы, а их доказательства читателю предлагается провести в качестве упражнений.
Примером эрмитовой функции служит скалярное произведение на унитарном пространстве.
Пусть f - полуторалинейная функция на n-мерном пространстве L = Ln над полем С, e = {e1,…,en} – произвольный
базис в L. Если x, y L, где все
xs, yt С, то f(x,y) = . Из
этой формулы видно, что значение полуторалинейной функции f(x, y) при произвольных x, y L полностью и однозначно определяется n2 значениями fst = f(es,et) функции f на упорядоченных парах базисных векторов es, et.
Матрицу [ ]=( fst )s,t=1,…,n будем называть матрицей полуторалинейной функции f в базисе e.
Пусть . Тогда f(x,y)= = , то есть функция f(x, y) является многочленом, все одночлены которого – первой степени от координат вектора х и первой степени от координат вектора . Такой многочлен является линейной формой по х и полулинейной по у, то есть полуторалинейной формой. Полуторалинейные формы, соответствующие эрмитовым функциям, будем называть эрмитовыми формами. Необходимым и достаточным условием эрмитовости полуторалинейной формы f явлется условие fts = f(et,es)= = s,t, то есть [ ]t= в любом (в некотором) базисе е – это условие эрмитовости её матрицы [ ] в любом (в некотором) базисе е.
Определение. Пусть f - полуторалинейная функция на линейном пространстве L над С. Функция F: L С, заданная формулой F(x) = f(x, x) x L, называется квадратичной функцией, определяемой полуторалинейной функцией f. Если f – эрмитова, то и F называется эрмитовой.
Очевидно, если f(x, y) = , то F(x) = -
форма второй степени от действительных и мнимых частей
координат х.
Матрицей квадратичной формы F будем называть матрицу соответствующей полуторалинейной формы f: [ ] = [ ]. И тогда F(x) = .
Упражнение. Проверить, что полуторалинейная форма f однозначно восстанавливается из определенной ею квадратичной формы F по формуле
f(x, y)= (F(x+y) - F(x - y) + iF(x+iy) - iF(x - iy)). (26.1)
Если e = {e1,…,en} - другой базис в L, и Т = = (tks ) - матрица перехода от базиса e к базису e, то
. Сле-
довательно, , или , где - матрица перехода от базиса e к «комплексно сопряженному» с e базису , состоящему из векторов
, s=1,…,n. Аналогично, .
Следствия.
1. det = det |detT|2.
2. Если det R, то sign(det )= sign(det ).
Определение. Пусть f - полуторалинейная форма на L. Рангом формы f называется ранг ее матрицы в каком-либо базисе: rg f = rg . Аналогично, rg F = rg = rg f.
Корректность определения следует из того, что rg от базиса e не зависит.
Теорема. Полуторалинейная форма f является эрмитовой тогда и только тогда, когда соответствующая f квадратичная форма F принимает на L только действительные
значения, то есть x L F(x) = f(x, x) R.
Доказательство. Если f - эрмитова форма, то x, y L f(x,y)= поэтому x L F(x)=f(x,x)= так что F(x) R x L .
Наоборот, пусть теперь x L F(x) = f(x, x) R. Покажем, что тогда x, yL f(x, y)= то есть f – эрмитова. Используем формулу (26.1): x, y L
f(x, y) = (F(x + y) – F(x - y)+ iF(x + iy) – iF(x - iy)),
причем x, y L F(x+y)= F(y+x) R,
F(x - y)= f(x - y, x - y)= (-1)2f(y - x, y - x)= F(y – x) R,
F(x + iy)= i f(x + iy, x + iy)= f(- y+ ix,- y+ ix)=
= (-1)2f(y - ix, y - ix)= F(y – ix) R, и аналогично
F(x - iy)= F(y + ix) R.
Подставив последние четыре формулы в (26.1), получим:
f(x, y)= (F(y+ x) - F(y – x) + i F(y – ix) - i F(y + ix))= .
Следовательно, f - эрмитова форма.