- •А.М. Попов
- •1.1. Комбинаторика.
- •1.2. Бином Ньютона.
- •3.1. Соответствия. Функции. Отношения.
- •3.2. Подстановки.
- •3.3. Отношение эквивалентности.
- •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.
- •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.
- •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.
- •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
- •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.
- •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.
24.7. Закон инерции для квадратичных форм.
Теорема (закон инерции). Если форма F в базисе е имеет нормальный вид F(z) = z12+…+zs2– zs+12-…-zs+t2, то числа s и t от базиса не зависят, то есть для любого базиса е, в котором F имеет нормальный вид, числа s и t будут теми же самыми.
Доказательство. Докажем, что s равно максимальной размерности подпространства в L, на котором F 0. Отсюда и будет следовать независимость s от базиса. Очевидно, если е = {е1,е2,…,еn}, то подпространство L1 = <е1,е2,…,еs> такое, что 0. Таким образом, существует подпространство размерности s, на котором F 0.
Покажем, что не существует подпространства размерности большей s, на котором F 0. Предположим противное: пусть L2 – подпространство, на котором F 0, и dimL2 s. Рассмотрим подпространство L3 = <еs+1,…,еn>. Очевидно, 0. По теореме 3 из п.12 dimL2L3 = dimL2 + dimL3 – – dim(L2+L3) s + (n – s) – n = 0 если L2L3 х, х 0, то F(х) 0 и F(х) 0 - противоречие, то есть L2 не существует, и для s теорема доказана.
Далее рассмотрим форму – F. Теперь числа t и s меняются ролями, и t – это максимальная размерность подпространства в L, на котором – F 0. То есть t также не зависит от базиса.
Определение. Число s называется положительным индексом инерции формы F и обозначается I+(F). Число t называется отрицательным индексом инерции формы F и обозначается I -(F).
Из доказанной теоремы следует корректность определения индексов инерции.
Следствие. Квадратичные формы имеют 2 числовых инварианта I+ = s, I - = t, которые независимы и составляют полную систему инвариантов, так как определяют квадратичную форму с точностью до эквивалентности. Другими словами, любой класс эквивалентных квадратичных форм однозначно определяется парой чисел (s, t).
Упражнение. Посчитать количество классов эквивалентных форм.
24.8. Критерий Сильвестра.
Пусть е – произвольный базис в линейном пространстве L над R. Для квадратичной формы F обозначим через Мk левый угловой минор порядка k матрицы [F] в базисе е : Мk = .
Теорема (критерий Сильвестра положительной определенности квадратичной формы). F 0 все Мk 0.
Доказательство.
. Пусть F 0. Тогда в некотором базисе е форма F имеет
нормальный вид, и = Е. Если Т =,то = Т tT = =Т tЕТ= Т tТ, и det[F] = |Т tТ| = |T|2 0. Рассмотрим подпространство Lk= <е1,е2,…,еk>. Очевидно, ограничение формы F на это подпространство 0 det = Мk 0 k.
. Пусть все Мk 0. Тогда det[F] = Мп 0. Рассмотрим подпространство Lп-1 = <е1,…,еп-1>. Заменим базисный вектор еп на базисный вектор ип , f-ортогональный к Lп-1. Для этого будем искать ип в виде ип = еп - 1е1 -…- п-1еп-1, причём потребуем, чтобы при i =1,…, п-1 f(ип , еi)= 0 . Запишем эти уравнения в виде f(еп - 1е1 -…- п-1еп-1, еi)= 0 или в виде f(1е1 +…+ п-1еп-1, еi) = f(eп , еi). Воспользовавшись линейностью f по первому аргументу, получим систему
(п-1)-го линейного уравнения с (п-1) неизвестным 1,…,п-1: 1f(е1,еi)+…+п-1f(еп-1, еi)= f(eп , еi), i =1,…, п-1. Определителем этой системы является Мп-1 0. Поэтому у этой системы существует единственное решение, которое можно найти, например, по правилу Крамера. Очевидно, система векторов е = {е1,…,еп-1,uп} линейно независима, то есть является базисом в L. В этом базисе
, и det = Мп-1п > 0. Так
как Мп-1>0, то п> 0. Далее мы от еп-1 перейдем к ип-1, f-ор- тогональному к Lп-2, и получим п-1> 0, и т.д. В конце концов мы получим базис и, в котором =diag(1,…, n),
F(y) = 1y12+…+nyn2. Так как все i 0, то F > 0.
Лекция 36.