- •Коллоквиум по ла
- •Определение линейного пространства и простейшие следствия из аксиом
- •Примеры линейных пространств
- •Простейшие следствия из аксиом.
- •Вопрос 2 Линейная зависимость и независимость элементов линейного пространства
- •Примеры линейной зависимости и независимости
- •Простейшие свойства линейной зависимости
- •Вопрос 3 Базис и координаты в линейном пространстве
- •Примеры
- •Свойства координат векторов
- •Вопрос 4 Матричный критерий линейной зависимости и независимости
- •Вопрос 5 Размерность линейного пространства
- •Простейшие следствия из аксиом
- •Вопрос 7
- •Свойства скалярного произведения
- •Свойства расстояния
- •Вопрос 8 Подпространства линейного пространства
- •Вопрос 9 Линейные оболочки
- •Вопрос 10
- •Вопрос 11
- •Сумма и пересечение подпространств линейного пространства
- •Вопрос 12
- •Вопрос 13
- •Вопрос 14
- •Вопрос 15
- •Понятие отображения
- •Вопрос 16
- •Примеры линейных операторов
- •Простейшие свойства линейного оператора
- •Вопрос 17
- •Примеры
- •Связь координат вектора с координатами его образа
- •Вопрос 18
- •Вопрос 19
- •Вопрос 20
- •Вопрос 21
- •Вопрос 22
- •Вопрос 23
- •Свойства изоморфизма
- •Вопрос 24
- •Вопрос 25
- •Вопрос 26
- •Вопрос 27
- •Свойства собственных векторов
- •Вопрос 28
- •Правило нахождения собственных векторов
- •Вопрос 29
- •Вопрос 30
- •Вопрос 31
- •Вопрос 32
- •Правило нахождения присоединенных векторов
- •Таким образом, имеем единственное собственное значение, кратность которого равна 3. Определим количество собственных и присоединенных векторов.
Связь координат вектора с координатами его образа
Пусть в линейном пространстве задан базис (4.8) и пусть – матрица линейного оператора в этом базисе. Выберем произвольный вектор и положим . Обозначим и – координатные столбцы векторов и соответственно в базисе (4.8). Тогда
[(4.3)] [(4.11)] = ,
и
. (4.13)
Равенство (4.13) есть не что иное, как разложение вектора по базису (4.8), а коэффициенты разложения –координаты вектора в этом базисе. В силу единственности координат вектора в данном базисе получаем
. (4.14)
Записав (4.14) по правилу цепочки ( ), получаем
. (4.15)
Формула (4.14) и задает связь координат вектора и координат его образа при линейном операторе, а (4.15) –ее матричная запись.
Вопрос 18
Изменение матрицы линейного оператора при изменении базиса. Подобные матрицы.
Теорема 4.2. Пусть в линейном пространстве заданы два базиса:
(4.16)
и
, (4.17)
и пусть A = и – матрицы линейного оператора в базисах (4.16) и (4.17) соответственно. Тогда
, (4.18)
где Т – матрица перехода от (4.16) к (4.17).
►Чтобы найти матрицу , следует образы векторов базиса (4.17) разложить опять же по этому базису. Имеем
= [определение матрицы перехода] = = [(4.3)] = =
= [(4.11)] = = [свойство 6º § 9 гл. 3] = .
Итак,
= . (4.19)
Равенство (4.19) задает разложение вектора по базису (4.17). С другой стороны, по определению матрицы линейного оператора,
. (4.20)
В силу единственности координат вектора в данном базисе из (4.19) и (4.20) получаем равенство
, (4.21)
которое и дает нам связь элементов матриц линейного оператора в различных базисах. Запишем (4.21) по правилу цепочки:
. (4.22)
Так как (см. замечание в § 9 гл. 3), то из (4.22) получаем (4.18).◄
Определение. Квадратные матрицы А и В называются подобными, если существует невырожденная матрица Т такая, что .
Таким образом, мы видим, что матрицы линейного оператора в различных базисах подобны.
Лемма 4.1. Подобные матрицы имеют одинаковые определители. ► .◄
Определение. Определителем линейного оператора называется определитель его матрицы в некотором, а значит, и в любом базисе пространства .