При этом процесс ортогонализации можно осуществить по рекурентной формуле
Здесь произвольный базис евклидова пространства, а ортонормированный.
41
Линейный оператор. Основные понятия
Определение. Если каждому элементу из линейного пространства X ставится в соответствие единственный элемент из линейного пространства X, то говорят, что задан оператор, действующий в пространстве X.
Результат действия оператора A на элемент обозначают .
Если элементы и связаны соотношением , то называют образом ; а — прообразом .
Множество элементов пространства X, для которых определено действие оператора A, называют областью определения оператора A и обозначают D(A).
Множество элементов пространства X, которые являются образами элементов из области определения D(A) оператора A, называют образом оператора A и обозначают Im(A). Если , то .
Ядром оператора называется множество элементов линейного пространства X, образом которых является нулевой элемент. Ядро оператора обозначают Ker(A): .
Определение. Оператор A, действующий в линейном пространстве X, называется линейным оператором, если для любых из X и для любого действительного числа α справедливо:
-
;
-
.
Матрица линейного оператора
Пусть — линейный оператор, действующий в n-мерном линейном пространстве X, .
Это означает, что в некотором базисе в X имеют место разложения:
.
Поскольку A — линейный оператор, то
Но следовательно, т.е. — вектор из X, компоненты которого — координаты образа базисного вектора
Продолжим вычисления:
Обозначим
.
Тогда
т.е. .
Формула связывает вектор-столбец координат образа с вектором-столбцом координат прообраза.
Определение. Матрица, столбцами которой являются координаты образов базисных векторов некоторого базиса в X, называется матрицей линейного оператора A в данном базисе:
.
Обратите внимание, теперь и в дальнейшем A (полужирная) — обозначение линейного оператора, A(светлая) или Ae — обозначение матрицы оператора A в некотором базисе или в базисе .
Таким образом, доказана следующая теорема.
Теорема (связь координат образа и прообраза). Если в пространстве X определен некоторый базис, и , — вектор (столбцы) из X то векторы-столбцы их координат и в этом базисе связаны соотношением , где A — матрица оператора A в этом же базисе.
Между множеством линейных операторов, действующих в n-мерном линейном пространстве X, и множеством квадратных матриц порядка n можно установить взаимно однозначное соответствие.
45
Собственные значения и собственные векторы линейного оператора
Определение. Пусть A — линейный оператор, действующий в линейном пространстве X. Число называется собственным значением, а ненулевой вектор из X — соответствующим собственным вектором оператора A, если они связаны между собой соотношением.
Примеры.
1. Нулевой оператор: , т.е. — собственное значение нулевого оператора, а соответствующие собственные векторы — все ненулевые векторы пространства X.
2. Тождественный (единичный) оператор I: — т.е. собственное значение тождественного оператора, а соответствующие собственные векторы — все ненулевые векторы пространства X.
3. Оператор P2 — оператор проектирования пространства R3 на подпространство R2 параллельно вектору : , , т.е. — собственное значение оператора, проектирования, а соответствующие собственные векторы — все ненулевые векторы X, третья координата которых равна нулю: .
Пусть A— матрица оператора в некотором базисе в X .
Собственные значения оператора и соответствующие им собственные векторы связаны соотношением , или, что то же самое, , где E — единичная матрица, а — нулевой вектор X. Это означает, что собственный вектор оператора является ненулевым решением линейной однородной системы . Ненулевое решение однородной системы (система нетривиально совместна), существует тогда и только тогда, когда определитель матрицы системы равен нулю, т.е. . Следовательно, собственные значения линейного оператора могут быть вычислены как корни уравнения , а собственные векторы — как решения соответствующих однородных систем.
Определение. Уравнение называется характеристическим уравнением оператора, а многочлен — характеристическим многочленом оператора.