- •Геометрия на плоскости и в пространстве.
- •Скалярное произведение.
- •Векторное и смешанное произведение.
- •Уравнение прямой и плоскости в пространстве
- •Евклидово пространство. Скалярное произведение.
- •Изменение матрицы Грама при изменении базиса.
- •Ортогональность.
- •Процесс ортогонализации.
- •Ортогональное дополнение. Ортогональная проекция и составляющая.
- •Геометрический смысл определителя матрицы Грама. Неравенство Адамара.
- •. Расстояния. Псевдорешения. Нормальные решения. Нормальные псевдорешения.
- •Псевдорешения. Метод наименьших квадратов.
- •Нормальное решение
- •Нормальное псевдорешение.
- •Унитарное пространство.
- •Билинейные функции, квадратичные формы.
- •Билинейные формы. Квадратичные формы.
- •Полуторалинейные формы. Эрмитовы формы.
- •Изменение матрицы билинейной (полуторалинейной) формы при изменении базиса.
- •Приведение квадратичных форм (симметричных билинейных форм, эрмитовых форм) к простейшему виду.
- •Метод выделения квадратов (Лагранжа).
- •Приведение квадратичных форм к нормальному виду элементарными преобразованиями
- •Закон инерции квадратичных форм.
- •Теорема Якоби
- •Критерий Сильвестра.
- •Квадрики.
- •Алгебраическая поверхность
- •Уравнение квадрики.
- •Изменение квадрики при аффинном преобразовании
- •Приведение уравнения квадрики к простейшему виду
- •Аффинная классификация кривых второго порядка.
- •Аффинная классификация поверхностей второго порядка
- •Линейный оператор
- •Линейный оператор. Матрица линейного оператора.
- •Примеры линейных операторов.
- •Матрица линейного оператора.
- •Изменение матрицы линейного оператора при изменении базиса.
- •Алгебра линейных операторов.
- •Простейший вид матрицы линейного оператора.
- •Эквивалентность матриц
- •Ранг, дефект линейного оператора.
- •Линейное преобразование
- •Линейное преобразование. Его матрица
- •Изменение матрицы линейного преобразования при изменении базиса.
- •Алгебра линейных преобразований.
- •Инвариантные пространства
- •Собственные векторы и собственные числа. Характеристическое уравнение.
- •Коэффициенты характеристического уравнения. След матрицы.
- •Диагонализируемые преобразования
- •Теорема Шура
- •Сопряженные преобразования.
- •Линейное преобразование и билинейные функции
- •Сопряженное преобразование. Свойства.
- •Нормальное преобразование и его свойства.
- •Ортогональные преобразования
- •Самосопряженное преобразование.
- •Полярное разложение
- •Приведение квадратичных форм
- •Приведение квадратичных форм к главным осям.
- •Приведение пары квадратичных форм
- •Первый способ
- •Пучок матриц
- •Приведение квадрики ортогональным преобразованием. Ортогональные инварианты и полуинварианты.
- •Ортогональная классификация кривых второго порядка
- •Ортогональная классификация поверхностей второго порядка.
- •Аннулирующий многочлен
- •Аннулирующий многочлен вектора.
- •Аннулирующий многочлен подпространства
- •Функции от матриц
- •Вычисление линейных рекуррентных последовательностей
Процесс ортогонализации.
Пусть линейно не зависимая система векторов. Следующий процесс позволяет строить эквивалентную ей ортогональную систему векторов:
Положим ,, …,… . Процесс не может быть продолжен только в случае, когда. Но тогда, и, значит,, что противоречит линейной независимости исходной системы векторов.
Ортогональность построенной системы проверяется непосредственно. Допустим, ортогональность системы векторов установлена. Покажем, что векторортогонален всем векторам, построенным ранее него. Действительно,, гдеk=1,2,…i-1. В силу ортогональности системы векторов в сумме из правой части равенства только одно не нулевое слагаемое, получаемое приj=k. Следовательно, .
Следствие 2.1 В любом подпространстве конечномерного евклидова пространства имеется ортогональный базис.
Доказательство. Возьмем базис подпространства и применим к нему процесс ортогонализации. В результате будет построена ортогональная система векторов (а, значит, и линейно независимая) из этого подпространства. Поскольку количество векторов в построенной системе совпадает с размерностью подпространства, то, следовательно, построенная ортогональная система векторов является базисом подпространства.
Следствие 2.2. Любую ортогональную систему векторов можно дополнить до ортогонального базиса всего пространства.
Доказательство. Пусть - ортогональная система векторов. Дополним ее до базиса всего пространства векторами и к полученной системе применим процесс ортогонализации. В результате будет построен ортогональный базис всего пространства. Поскольку первые k векторов были ортогональны, то в процессе ортогонализации они не изменились, т.е. ,…,. Таким образом, векторыдополняют ортогональную системудо ортогонального базиса всего пространства.
Следствие 2.3. Пусть- базис пространства, а- ортогональный базис пространства, полученный из базисапроцессом ортогонализации. Тогда матрица перехода от одного базиса к другому является треугольной, и на ее главной диагонали стоят 1.
Доказательство. Согласно процессу ортогонализации имеем ,, …,…, а, значит, матрица переходаP (ее столбцы – координаты базисных векторов) равна .
Ортогональное дополнение. Ортогональная проекция и составляющая.
Пусть V – евклидово пространство со скалярным произведением (x,y), W – подпространство V.
Множество всех векторов x, ортогональных всем векторам из W, которое обозначим , называется ортогональным дополнением к подпространствуW. Опишем свойства ортогонального дополнения.
Свойство 2.8.- линейное подпространствоV.
Доказательство. Пусть , тогдасправедливы равенстваи. Из этих равенств выводим равенстваи, то есть. Тем самым свойство доказано.
Свойство 2.9.
Доказательство. Построим ортогональный базис подпространстваW и дополним его до ортогонального базиса всего пространстваV. Векторы ортогональны векторам, а, значит и любому вектору изW. Следовательно, векторы принадлежат ортогональному дополнению кW. Разложим произвольный вектор x по базису и положим,. Посколькуx=y+z и ,, то установлено равенство.
Покажем, что сумма прямая. Пусть , тогда (x,x)=0 как скалярное произведение вектора из W на вектор из ортогонального дополнения к W. Единственный вектор нулевой длины равен 0, и, значит, пересечение содержит только нулевой вектор и сумма прямая.
Следствие 2.4.
Доказательство вытекает из свойства прямой суммы подпространств.
Любой вектор x пространства V можно представить в виде суммы вектора y из подпространства W и вектора z из , причем векторыy и z определяются единственным образом. Вектор y называется ортогональной проекцией x на W и обозначается , а векторz – ортогональной составляющей вектора x и обозначается . О способах построения ортогональной проекции и ортогональной составляющей будет разговор в п.2.6.
Свойство 2.10..
Доказательство. Применив Следствие 2 .4, получим . Пустьx – произвольный вектор из W. Поскольку для произвольного вектора скалярное произведение (x,y)=0, то . Тем самым показано включение, из которого, в силу совпадения размерностей, выводим равенство.
Пусть базисW. Вектор z принадлежит ортогональному дополнению к W тогда и только тогда, когда ,, …,. Пустьбазис пространстваV. В координатах, эти равенства превращаются в систему линейных уравнений . Взяв в качествеW ортогональное дополнение к нему, получим следующее утверждение.
Свойство 2.11. Любое подпространство может быть задано системой линейных однородных уравнений.
В случае, если базис ортонормированный, коэффициентами при неизвестных в системе линейных уравнений являются координаты базисных векторов ортогонального дополнения.