Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Задачи по алгебре. Выпуск 2.

Задача 1. Найти 5А, если

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Задача 2. Найти А +В, если

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Задача 3. Найти АВ , если

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Задача 4. Найти транспонированную матрицу относительно матрицы

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Задача 5. Найти Как дополнить векторы до ортогонального базиса , если

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Задача 6. Найти Как дополнить векторы до ортогонального базиса , если

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Задача 7. Вычислить определитель

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Решение: Разложим определитель по первой строке:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Задача 8. Найти обратную матрицу для матрицы

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Определитель нулю не равен, следовательно, обратная матрица существует. Найдем алгебраические дополнения (знаки их учтем сразу), т. е.

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Мы сами можем проверить результат, Известно, что Как дополнить векторы до ортогонального базиса . Так ли это?

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Получилась единичная матрица. Значит, обратная матрица найдена верно.

Задача 9. Решить систему матричным способом:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Не является ли матрица А вырожденной? Найдем ее определитель: det А =1•[-1•4 – 1•2] – 1•[2•4 – 2•4] + 2•[2•1 – 4•(-1)] = -6 + 12 = 6

Определитель не равен нулю, то есть матрица не вырожденная. Значит, существует обратная матрица

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Можно убедиться проверкой в правильности решения: подставим вектор Х в первоначальное матричное уравнение.

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Действительно вектор Х удовлетворяет заданной системе.

Задача 10. Решить систему с помощью формул Крамера :

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Задача 11. Вычислить :

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Раскроем скобки и получим:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Так как Как дополнить векторы до ортогонального базиса , то получаем:

Задача 12. Вычислить, пользуясь формулой Муавра:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Представим число z в тригонометрической форме.

Как дополнить векторы до ортогонального базиса , следовательно, а=1, b =1 и Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Применим формулу Муавра:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса ,

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Задача 13. Выполнить деление с остатком f ( x )= x 3 — x 2 — x на x -1+2 i .

Решение: Составим таблицу, в которой над чертой расположены коэффициенты многочлена f ( x ), под чертой соответствующие коэффициенты частного и остаток, последовательно вычисляемые, а слева сбоку – значение c = 1-2 i в данном примере.

Таким образом: f ( x )= x 3 — x 2 — x =( x -1+2 i ) ( x 2 -2 ix -5-2 i )-9+8 i .

Ответ : f(x)=x 3 -x 2 -x=(x-1+2i) (x 2 -2ix-5-2i)-9+8i.

Задача 14. Применяя процесс ортогонализации, построить ортогональный базис подпространства, натянутого на данную систему векторов.

Как дополнить векторы до ортогонального базиса , Как дополнить векторы до ортогонального базиса , Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса ; Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Задача 15. Проверить, что векторы х = (1, -2, 2, -3), у = (2, -3, 2, 4) ортогональны, и дополнить их до ортогональных базисов.

Решение: Найдем скалярное произведение данных векторов: ( х , у) = 2+6+4-12 = 0 Как дополнить векторы до ортогонального базиса х , у – ортогональны .

Найдем векторы, дополняющие данную систему векторов до ортогонального базиса.

Пусть z = (z1, z2, z 3, z 4) попарно ортогонален с данными векторами, т.е. ( x , z ) = 0 и ( y , z ) = 0. Получаем следующую систему:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Эта система имеет множество решений, например,

Пусть теперь k = ( k 1, k 2, k 3, k 4) попарно ортогонален с векторами x , y , z . Получаем следующую систему:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Эта система имеет множество решений, например,

Таким образом, можно добавить векторы

(2, 2, 1, 0), (-5, 2, 6, 1).

Задача 16. Найти векторы, дополняющие следующую систему векторов Как дополнить векторы до ортогонального базиса и Как дополнить векторы до ортогонального базиса до ортонормированного базиса.

Как дополнить векторы до ортогонального базиса , Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса , Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Пусть z = (z1, z2, z 3) попарно ортогонален с данными векторами, т.е. ( x , z ) = 0 и ( y , z ) = 0. Получаем следующую систему:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Эта система имеет множество решений, например,

Нормируя этот вектор, получим вектор, дополняющий данную систему векторов до ортонормированного базиса:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Задача 17. Доказать, что проектирование трехмерного пространства на координатную плоскость натянутую на вектора e 1, e 2 параллельно оси координат вектора e 3, является линейным преобразованием, и найти его матрицу в базисе e 1, e 2, e 3..

Решение: Пусть L — трёхмерное пространство, e 1, e 2, e 3 — базис L , преобразование Как дополнить векторы до ортогонального базиса — проектирование L на координатную плоскость векторов e 1, e 2 параллельно оси координат вектора e 3.

Пусть х — произвольный вектор L , т.е. x Î L .

Пусть x =( x 1, x 2, x 3) — координаты вектора x в базисе e 1, e 2, e 3, т.е. x = x 1 e 1+ x 2 e 2+ x 3 e 3. Тогда при преобразовании j имеем:

Докажем, что для любых x Î L , y Î L и числа l

1) j ( x+y )= j (x)+ j (y),

2) j ( l x )= l j (x).

j ( l x ) = ( l x 1, l x 2, 0) = l ( x 1, x 2, 0) = l j ( x ) .

Следовательно, j — линейное преобразование.

Найдем матрицу преобразования j в базисе e 1, e 2, e 3. Известно, что координаты образа j ( x ) вектора x при линейном преобразовании выражаются через координаты вектора x в том же базисе при помощи матрицы преобразования A j следующим образом:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Откуда следует, что

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Задача 18. Линейное преобразование φ в базисе е 1 , е2, е3, е4 имеет матрицу

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Выпишем матрицу перехода от базиса е 1234 к новому базису:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Теперь найдем матрицу преобразования В j в новом базисе по формуле В j =Т -1 А j Т.

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Задача 19. Найти собственные значения и собственные векторы линейного преобразования, заданного в некотором базисе матрицей:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Решение: Собственные значения являются корнями характеристического уравнения преобразования j .

Составим характеристическую матрицу:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Найдем определитель матрицы и вычислим корни характеристического уравнения:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

= (2 — Как дополнить векторы до ортогонального базиса )(3+ Как дополнить векторы до ортогонального базиса )(2+ Как дополнить векторы до ортогонального базиса )+3-2(3+ Как дополнить векторы до ортогонального базиса )-5(2+ Как дополнить векторы до ортогонального базиса ) =

= Как дополнить векторы до ортогонального базиса Как дополнить векторы до ортогонального базиса +3-6-2 Как дополнить векторы до ортогонального базиса -10-5 Как дополнить векторы до ортогонального базиса =

= 12+4 Как дополнить векторы до ортогонального базиса -3 Как дополнить векторы до ортогонального базиса -7 Как дополнить векторы до ортогонального базиса -13 = Как дополнить векторы до ортогонального базиса ,

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Получим собственные значения: Как дополнить векторы до ортогонального базиса или Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Для каждого собственного значения найдем собственный вектор.

По определению имеем: Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Но, в тоже время, Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Беря значением Как дополнить векторы до ортогонального базиса = -1, получаем с.л.а .у . :

Как дополнить векторы до ортогонального базиса Как дополнить векторы до ортогонального базиса Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Собственными векторами будут являться вектора, входящие в фундаментальную систему решений (ф.с.р.) этой с.л.а .у . Найдем ф.с.р. это с.л.а .у .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Таким образом, собственным вектором, отвечающим собственному значению Как дополнить векторы до ортогонального базиса = -1, является вектор Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Задача 20. Найти нормальный вид и невырожденное линейное преобразование, приводящее к этому виду, для следующей квадратичной формы: Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Решение: Ввиду отсутствия в этой форме квадратов неизвестных мы выполним сначала невырожденное линейное преобразование:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса ,

после чего получим Как дополнить векторы до ортогонального базиса Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса , получим, что Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Найдем невырожденное линейное преобразование.

Как дополнить векторы до ортогонального базиса , Как дополнить векторы до ортогонального базиса , Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Задача 21. Следующую квадратичную форму привести к каноническому виду с целыми коэффициентами посредством невырожденного линейного преобразования с рациональными коэффициентами и найти выражение новых неизвестных через старые.

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Решение: Приведем данную форму к каноническому виду:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса = =2 Как дополнить векторы до ортогонального базиса = Как дополнить векторы до ортогонального базиса

= Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Как дополнить векторы до ортогонального базиса Как дополнить векторы до ортогонального базиса

Как дополнить векторы до ортогонального базиса Как дополнить векторы до ортогонального базиса ,

Как дополнить векторы до ортогонального базиса Как дополнить векторы до ортогонального базиса

получим канонический вид квадратичной формы:

Как дополнить векторы до ортогонального базиса .

Видео:Ортогональное дополнение. ПримерСкачать

Ортогональное дополнение. Пример

Ортогональный и ортонормированный базисы евклидова пространства

Так как евклидово пространство является линейным, на него переносятся все понятия и свойства, относящиеся к линейному пространству, в частности, понятия базиса и размерности.

Базис [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots,mathbf_n[/math] евклидова пространства называется ортогональным , если все образующие его векторы попарно ортогональны, т.е.

Базис [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots,mathbf_n[/math] евклидова пространства называется ортонормированным , если его векторы попарно ортогональны и длина каждого из них равна единице:

Теорема 8.5. В конечномерном евклидовом пространстве любую систему ортогональных (ортонормированных) векторов можно дополнить до ортогонального (ортонормированного) базиса.

В самом деле, по теореме 8.2 любую систему линейно независимых векторов, в частности, ортогональную (ортонормированную), можно дополнить до базиса. Применяя к этому базису процесс ортогонализации, получаем ортогональный базис. Нормируя векторы этого базиса (см. пункт 4 замечаний 8.11), получаем ортонормированный базис.

Видео:Образуют ли данные векторы базисСкачать

Образуют ли данные векторы базис

Выражение скалярного произведения через координаты сомножителей

Пусть [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots,mathbf_n[/math] — базис евклидова пространства, в котором векторы [math]mathbf[/math] и [math]mathbf[/math] имеют координаты [math]x_1,x_2,ldots,x_n[/math] и [math]y_1,y_2,ldots,y_n[/math] соответственно, т.е.

Выразим скалярное произведение, используя следствие 3 из аксиом скалярного произведения:

Преобразуем это выражение, используя операции с матрицами:

y=begin y_1&cdots& y_n end^T[/math] — координатные столбцы векторов [math]mathbf[/math] и [math]mathbf[/math] , a [math]G(mathbf_1,mathbf_2,ldots, mathbf_n)[/math] — квадратная симметрическая матрица, составленная из скалярных произведений

которая называется матрицей Грама системы векторов [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots,mathbf_n[/math] .

Видео:Ортогональные системы векторов. Процесс ортогонализации (задача 1357)Скачать

Ортогональные системы векторов. Процесс ортогонализации (задача 1357)

Преимущества ортонормированного базиса

Для ортонормированного базиса [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots,mathbf_n[/math] формула (8.32) упрощается, так как из условия (8.31) следует, что матрица Грама [math]G(mathbf_1, mathbf_2,ldots,mathbf_n)[/math] ортонормированной системы [math]mathbf_1, mathbf_2,ldots, mathbf_n[/math] равна единичной матрице: [math]G(mathbf_1, mathbf_2,ldots,mathbf_n)=E[/math] .

1. В ортонормированном базисе [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots, mathbf_n[/math] скалярное произведение векторов [math]mathbf[/math] и [math]mathbf[/math] находится по формуле: [math]langle mathbf,mathbfrangle= x_1y_1+x_2y_2+ldots+x_ny_n[/math] , где [math]x_1,ldots,x_n[/math] — координаты вектора [math]mathbf[/math] , а [math]y_1,ldots,y_n[/math] — координаты вектора [math]mathbf[/math] .

2. В ортонормированном базисе [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots, mathbf_n[/math] длина вектора [math]mathbf[/math] вычисляется по формуле [math]|mathbf|= sqrt[/math] , где [math]x_1,ldots,x_n[/math] — координаты вектора [math]mathbf[/math] .

3. Координаты [math]x_1,ldots,x_n[/math] вектора [math]mathbf[/math] относительно ортонормированного базиса [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots,mathbf_n[/math] находятся при помощи скалярного произведения по формулам: [math]x_1=langle mathbf,mathbf_1rangle,ldots, x_n=langle mathbf,mathbf_nrangle[/math] .

В самом деле, умножая обе части равенства [math]mathbf= x_1 mathbf_1+ldots+x_n mathbf_n[/math] на [math]mathbf_1[/math] , получаем

Аналогично доказываются остальные формулы.

Видео:Ортогональное дополнение (задача 1366)Скачать

Ортогональное дополнение (задача 1366)

Изменение матрицы Грама при переходе от одного базиса к другому

Пусть [math](mathbf)=(mathbf_1,ldots,mathbf_n)[/math] и [math](mathbf)= (mathbf_1,ldots,mathbf_n)[/math] — два базиса евклидова пространства [math]mathbb[/math] , a [math]S[/math] — матрица перехода от базиса [math](mathbf)[/math] к базису [math](mathbf)colon, (mathbf)=(mathbf)S[/math] . Требуется найти связь матриц Грама систем векторов [math](mathbf)[/math] и [math](mathbf)[/math]

По формуле (8.32) вычислим скалярное произведение векторов [math]mathbf[/math] и [math]mathbf[/math] в разных базисах:

где [math]mathoplimits_<(mathbf)>,, mathoplimits_<(mathbf)>[/math] и [math]mathoplimits_<(mathbf)>,, mathoplimits_<(mathbf)>[/math] — координатные столбцы векторов [math]mathbf[/math] и [math]mathbf[/math] в соответствующих базисах. Подставляя в последнее равенство связи [math]mathoplimits_<(mathbf)>= S mathoplimits_<(mathbf)>,[/math] [math]mathoplimits_<(mathbf)>= S mathoplimits_<(mathbf)>[/math] , получаем тождество

Отсюда следует формула изменения матрицы Грама при переходе от одного базиса к другому :

Записав это равенство для ортонормированных базисов [math](mathbf)[/math] и [math](mathbf)[/math] , получаем [math]E=S^TES[/math] , так как матрицы Грама ортонормированных базисов единичные: [math]G(mathbf_1,ldots,mathbf_n)= G(mathbf_1,ldots,mathbf_n)=E[/math] . Поэтому матрица [math]S[/math] перехода от одного ортонормированного базиса к другому является ортогональной: [math]S^=S^T[/math] .

Видео:Как разложить вектор по базису - bezbotvyСкачать

Как разложить вектор по базису - bezbotvy

Свойства определителя Грама

Определитель матрицы (8.33) называется определителем Грама. Рассмотрим свойства этого определителя.

1. Критерий Грама линейной зависимости векторов: система векторов [math]mathbf_1,mathbf_2, ldots, mathbf_k[/math] линейно зависима тогда и только тогда, когда определитель Грама этой системы равен нулю.

Действительно, если система [math]mathbf_1, mathbf_2, ldots,mathbf_k[/math] линейно зависима, то существуют такие числа [math]x_1,x_2,ldots,x_k[/math] , не равные нулю одновременно, что

Умножая это равенство скалярно на [math]mathbf_1[/math] , затем на [math]mathbf_2[/math] и т.д. на [math]mathbf_k[/math] , получаем однородную систему уравнений [math]G(mathbf_1,mathbf_2,ldots,mathbf_k)x=o[/math] , которая имеет нетривиальное решение [math]x=beginx_1&cdots&x_k end^T[/math] . Следовательно, ее определитель равен нулю. Необходимость доказана. Достаточность доказывается, проводя рассуждения в обратном порядке.

Следствие. Если какой-либо главный минор матрицы Грама равен нулю, то и определитель Грама равен нулю.

Главный минор матрицы Грама системы [math]mathbf_1, mathbf_2,ldots,mathbf_k[/math] представляет собой определитель Грама подсистемы векторов. Если подсистема линейно зависима, то и вся система линейно зависима.

2. Определитель Грама [math]det<G (mathbf_1,mathbf_2, ldots, mathbf_k)>[/math] не изменяется в процессе ортогонализации системы векторов [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots,mathbf_k[/math] . Другими словами, если в процессе ортогонализации векторов [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots,mathbf_k[/math] получены векторы [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots,mathbf_k[/math] , то

Действительно, в процессе ортогонализации по векторам [math]mathbf_1,mathbf_2, ldots,mathbf_k[/math] последовательно строятся векторы

После первого шага определитель Грама не изменяется

Выполним с определителем [math]det G(mathbf_1, mathbf_2, ldots,mathbf_k)[/math] следующие преобразования. Прибавим ко второй строке первую, умноженную на число [math](-alpha_)[/math] , а затем ко второму столбцу прибавим первый, умноженный на [math](-alpha_)[/math] . Получим определитель

Так как при этих преобразованиях определитель не изменяется, то

Значит, после второго шага в процессе ортогонализации определитель не изменяется. Продолжая аналогично, получаем после [math]k[/math] шагов:

Вычислим правую часть этого равенства. Матрица [math]G(mathbf_1,mathbf_2,ldots, mathbf_k)[/math] Грама ортогональной системы [math]mathbf_1,mathbf_2, ldots,mathbf_k[/math] векторов является диагональной, так как [math]langle mathbf_i,mathbf_jrangle=0[/math] при [math]ine j[/math] . Поэтому ее определитель равен произведению элементов, стоящих на главной диагонали:

3. Определитель Грама любой системы [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots, mathbf_k[/math] векторов удовлетворяет двойному неравенству

Докажем неотрицательность определителя Грама. Если система [math]mathbf_1,mathbf_2, ldots, mathbf_k[/math] линейно зависима, то определитель равен нулю (по свойству 1). Если же система [math]mathbf_1,mathbf_2,ldots, mathbf_k[/math] линейно независима, то, выполнив процесс ортогонализации, получим ненулевые векторы [math]mathbf_1,mathbf_2, ldots, mathbf_k[/math] , для которых по свойству 2:

Оценим теперь скалярный квадрат [math]langle mathbf_j,mathbf_jrangle[/math] . Выполняя процесс ортого-1нализации, имеем [math]mathbf_j= mathbf_j+ alpha_mathbf_1+ ldots+ alpha_mathbf_[/math] . Отсюда

Следовательно, по свойству 2 имеем

1. Матрица Грама любой системы векторов является неотрицательно определенной, так как все ее главные миноры также являются определителями Грама соответствующих подсистем векторов и неотрицательны в силу свойства 3.

2. Матрица Грама любой линейно независимой системы векторов является положительно определенной, так как все ее угловые миноры положительны (в силу свойств 1,3), поскольку являются определителями Грама линейно независимых подсистем векторов.

3. Определитель квадратной матрицы [math]A[/math] (n-го порядка) удовлетворяет неравенству Адамара :

Действительно, обозначив [math]a_1,a_2,ldots,a_n[/math] столбцы матрицы [math]A[/math] , элементы матрицы [math]A^TA[/math] можно представить как скалярные произведения (8.27): [math]langle a_i,a_jrangle= (a_i)^Ta_j[/math] . Тогда [math]A^TA=G(a_1,a_2,ldots,a_n)[/math] — матрица Грама системы [math]a_1,a_2,ldots,a_n[/math] векторов пространства [math]mathbb^n[/math] . По свойству 3, теореме 2.2 и свойству 1 определителя получаем доказываемое неравенство:

4. Если [math]A[/math] — невырожденная квадратная матрица, то любой главный минор матрицы [math]A^TA[/math] положителен. Это следует из пункта 2, учитывая представление произведения [math]A^TA=G(a_1,ldots,a_n)[/math] как матрицы Грама системы линейно независимых векторов [math]a_1,ldots,a_n[/math] — столбцов матрицы [math]A[/math] (см. пункт 3).

Видео:Лекция 16. Понятие вектора и векторного пространства. Базис векторного пространства.Скачать

Лекция 16. Понятие вектора и векторного пространства. Базис векторного пространства.

Изоморфизм евклидовых пространств

Два евклидовых пространства [math]mathbb[/math] и [math]mathbb'[/math] называются изоморфными [math](mathbbleftrightarrow mathbb’)[/math] , если они изоморфны как линейные пространства и скалярные произведения соответствующих векторов равны:

где [math](cdot,cdot)[/math] и [math](cdot,cdot)'[/math] — скалярные произведения в пространствах [math]mathbb[/math] и [math]mathbb'[/math] соответственно.

Напомним, что для изоморфизма конечномерных линейных пространств необходимо и достаточно, чтобы их размерности совпадали (см. теорему 8.3). Покажем, что это условие достаточно для изоморфизма евклидовых пространств (необходимость следует из определения). Как и при доказательстве теоремы 8.3, установим изоморфизм n-мерного евклидова пространства [math]mathbb[/math] с вещественным арифметическим пространством [math]mathbb^n[/math] со скалярным произведением (8.27). В самом деле, взяв в пространстве [math]mathbb[/math] какой-нибудь ортонормированный базис [math](mathbf)=(mathbf_1,ldots,mathbf_n)[/math] , поставим в соответствие каждому вектору [math]mathbfin mathbb[/math] его координатный столбец [math]xin mathbb^n

(mathbfleftrightarrow x)[/math] . Это взаимно однозначное соответствие устанавливает изоморфизм линейных пространств: [math]mathbbleftrightarrow mathbb^n[/math] . В ортонормированном базисе скалярное произведение векторов [math]mathbf[/math] и [math]mathbf[/math] пространства [math]mathbb[/math] находится по формуле

(см. пункт 1 преимуществ ортонормированного базиса). Такое же выражение дает скалярное произведение (8.27) координатных столбцов [math]x[/math] и [math]y[/math] , т.е. скалярные произведения соответствующих элементов равны

Следовательно, евклидовы пространства [math]mathbb[/math] и [math]mathbb^n[/math] изоморфны.

Таким образом, изучение конечномерных евклидовых пространств может быть сведено к исследованию вещественного арифметического пространства [math]mathbb^n[/math] со стандартным скалярным произведением (8.27).

Видео:Доказать, что векторы a, b, c образуют базис и найти координаты вектора d в этом базисеСкачать

Доказать, что векторы a, b, c образуют базис и найти координаты вектора d в этом базисе

Ортогональные системы векторов

Векторное пространство Как дополнить векторы до ортогонального базиса, в котором скалярное произведение векторов Как дополнить векторы до ортогонального базисаи Как дополнить векторы до ортогонального базисаопределяется формулой Как дополнить векторы до ортогонального базиса, является евклидовым.

Два вектора Как дополнить векторы до ортогонального базисаи Как дополнить векторы до ортогонального базисаназываются ортогональными, если Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Система векторов Как дополнить векторы до ортогонального базисаназывается ортогональной, если векторы этой системы попарно ортогональны: Как дополнить векторы до ортогонального базисапри Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Базис Как дополнить векторы до ортогонального базиса Как дополнить векторы до ортогонального базиса-мерного евклидова пространства называется ортогональным, если Как дополнить векторы до ортогонального базисапри Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Каждый вектор Как дополнить векторы до ортогонального базисаединственным образом раскладывается по базису Как дополнить векторы до ортогонального базиса: Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где числа Как дополнить векторы до ортогонального базисаназываемые координатами вектора Как дополнить векторы до ортогонального базисав ортогональном базисе Как дополнить векторы до ортогонального базиса, определяются по формулам: Как дополнить векторы до ортогонального базиса( Как дополнить векторы до ортогонального базиса).

Ортогональной составляющей вектора Как дополнить векторы до ортогонального базисаотносительно ортогональной системы векторов Как дополнить векторы до ортогонального базисаназывается вектор Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса( Как дополнить векторы до ортогонального базиса).

Процессом ортогонализации системы векторов Как дополнить векторы до ортогонального базисаназывается построение ортогональной системы ненулевых векторов Как дополнить векторы до ортогонального базисапо формулам: Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса,…, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса— ортогональные составляющие векторов Как дополнить векторы до ортогонального базисаотносительно ортогональных систем векторов Как дополнить векторы до ортогонального базиса( Как дополнить векторы до ортогонального базиса). Если система векторов Как дополнить векторы до ортогонального базисалинейно зависима, то число векторов в ортогональной системе будет меньше Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.123 Выяснить будут ли ортогональными следующие системы векторов.

а) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

б) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

в) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

г) Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.124 Проверить ортогональность систем векторов и дополнить их до ортогональных базисов.

а) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

б) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

в) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

г) Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.125Найти координаты вектора Как дополнить векторы до ортогонального базисав ортогональном базисе: Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.126 Найти координаты вектора Как дополнить векторы до ортогонального базисав ортогональном базисе: Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.127 Найти ортогональную составляющую Как дополнить векторы до ортогонального базисавектора Как дополнить векторы до ортогонального базисаотносительно ортогональной системы векторов Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

а) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

б) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

в) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

г) Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

В задачах 1.128-1.133 применяя процесс ортогонализации построить ортогональную систему векторов.

1.128 Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.129 Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.130 Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.131 Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.132 Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.133 Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Линейные операторы.

Операторомв Как дополнить векторы до ортогонального базиса(преобразованием пространства Как дополнить векторы до ортогонального базиса) называется закон, по которому каждому вектору Как дополнить векторы до ортогонального базисаставится в соответствие единственный вектор Как дополнить векторы до ортогонального базиса, и пишут Как дополнить векторы до ортогонального базисаОператор Как дополнить векторы до ортогонального базисаназывается линейным, если для любых векторов Как дополнить векторы до ортогонального базисаи действительных чисел Как дополнить векторы до ортогонального базисавыполнено условие: Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Если Как дополнить векторы до ортогонального базиса— базис Как дополнить векторы до ортогонального базиса, томатрицей линейного оператора Как дополнить векторы до ортогонального базисав базисе Как дополнить векторы до ортогонального базисаназывается квадратная матрица Как дополнить векторы до ортогонального базисапорядка Как дополнить векторы до ортогонального базиса, столбцами которой являются столбцы координат векторов Как дополнить векторы до ортогонального базиса. Каноническим базисом Как дополнить векторы до ортогонального базисаназывается базис Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса-единичные векторы. Между линейными операторами, действующими в Как дополнить векторы до ортогонального базисаи квадратными матрицами порядка Как дополнить векторы до ортогонального базиса, существует взаимно однозначное соответствие, что позволяет оператор Как дополнить векторы до ортогонального базисапредставлять в матричном виде Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса— матрицы-столбцы координат векторов Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса— матрица оператора Как дополнить векторы до ортогонального базисав базисе Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Для линейных операторов вводятся операции: 1) сложение операторов: Как дополнить векторы до ортогонального базиса; 2) умножение оператора на число: Как дополнить векторы до ортогонального базиса; 3) умножение операторов: Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Обратнымк оператору Как дополнить векторы до ортогонального базисаназывается оператор Как дополнить векторы до ортогонального базисатакой, что Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базисаединичный(тождественный) оператор, реализующий отображение Как дополнить векторы до ортогонального базиса. Обратный оператор Как дополнить векторы до ортогонального базисасуществует только для невырожденных операторов Как дополнить векторы до ортогонального базиса(операторов, матрица которых является невырожденной). Все, рассмотренные выше, действия над линейными операторами выполняют, выполняя аналогичные действия над их матрицами.

Пусть число Как дополнить векторы до ортогонального базисаи вектор Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, таковы, что выполняются равенства: Как дополнить векторы до ортогонального базисаили Как дополнить векторы до ортогонального базиса. Тогда число Как дополнить векторы до ортогонального базисаназывается собственным числом линейного оператора Как дополнить векторы до ортогонального базиса(матрицы Как дополнить векторы до ортогонального базиса), а вектор Как дополнить векторы до ортогонального базисасобственным вектором оператора (матрицы), соответствующим собственному числу Как дополнить векторы до ортогонального базиса. Равенство Как дополнить векторы до ортогонального базисаможет быть записано и в виде Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса— единичная матрица порядка Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса— матрица-столбец координат собственного вектора Как дополнить векторы до ортогонального базиса, соответствующего собственному числу Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса— нулевая матрица-столбец.

Характеристическим уравнением оператора Как дополнить векторы до ортогонального базиса(матрицы Как дополнить векторы до ортогонального базиса) называется уравнение: Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Множество собственных чисел оператора (матрицы) совпадает с множеством корней его характеристического уравнения: Как дополнить векторы до ортогонального базиса, а множество собственных векторов, отвечающих собственному числу Как дополнить векторы до ортогонального базиса, совпадает с множеством ненулевых решений матричного уравнения: Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Если квадратная матрица Как дополнить векторы до ортогонального базисапорядка Как дополнить векторы до ортогонального базисаимеет собственные числа Как дополнить векторы до ортогонального базисакратности Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса, то она приводима к диагональному виду Как дополнить векторы до ортогонального базисатогда и только тогда, когда выполнены условия: Как дополнить векторы до ортогонального базиса( Как дополнить векторы до ортогонального базиса). Если нарушается хотя бы одно из условий, то матрица к диагональному виду неприводима.

Приведение матрицы Как дополнить векторы до ортогонального базисак диагональному виду Как дополнить векторы до ортогонального базисаосуществляется преобразованием: Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса— матрица, столбцами которой являются Как дополнить векторы до ортогонального базисалинейно независимых собственных векторов матрицы Как дополнить векторы до ортогонального базиса, отвечающих собственным числам Как дополнить векторы до ортогонального базиса(каждому собственному числу Как дополнить векторы до ортогонального базисакратности Как дополнить векторы до ортогонального базисаотвечает Как дополнить векторы до ортогонального базисалинейно независимых собственных векторов, образующих фундаментальную систему решений уравнения: Как дополнить векторы до ортогонального базиса). Матрица Как дополнить векторы до ортогонального базисапри этом будет иметь диагональный вид, причём на главной диагонали будут стоять собственные числа матрицы Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

В задачах 1.134-1.138 установить, какие из заданных отображений пространства арифметических векторов Как дополнить векторы до ортогонального базисав себя являются линейными операторами, и выписать их матрицы в каноническом базисе.

1.134 Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.135 Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.136 Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.137 Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.138 Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

В задачах 1.139-1.143 в пространстве Как дополнить векторы до ортогонального базисазаданы линейные операторы Как дополнить векторы до ортогонального базисаи Как дополнить векторы до ортогонального базиса. Найти матрицу линейного оператора Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базисаи его явный вид в каноническом базисе Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.139 Как дополнить векторы до ортогонального базиса,

Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.140 Как дополнить векторы до ортогонального базиса,

Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.141 Как дополнить векторы до ортогонального базиса,

Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.142 Как дополнить векторы до ортогонального базиса,

1.143 .

В задачах 1.144-1.146 установить, какие из заданных в Как дополнить векторы до ортогонального базисалинейных операторов Как дополнить векторы до ортогонального базисаявляются невырожденными, и найти явный вид обратных операторов Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

1.144 .

1.145 .

1.146 .

В задачах 1.147-1.156 найти собственные числа и собственные векторы линейных операторов,заданных своими матрицами

Как дополнить векторы до ортогонального базиса

1.147 . 1.148 .

1.149 . 1.150 .

1.151 . 1.152 .

1.153 . 1.154 .

1.155 . 1.156 .

В задачах 1.157-1.166 выяснить, какие из заданных матриц линейных операторов можно диагонализировать и найти:

а)диагональную форму матрицы; б) матрицу линейного преобразования, приводящего данную матрицу к диагональному виду.

1.157 . 1.158 .

1.159 . 1.160 .

1.161 . 1.162 .

1.163 . 1.164 .

1.165 . 1.166 .

Квадратичные формы.

Квадратичной формой Как дополнить векторы до ортогонального базиса(кратко Как дополнить векторы до ортогонального базиса) от Как дополнить векторы до ортогонального базиса-переменных называется однородный многочлен второй степени: Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса. Квадратичную форму всегда можно записать в матричном виде: Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса— матрица квадратичной формы (являющаяся симметрической, так как выполняется условие Как дополнить векторы до ортогонального базиса), Как дополнить векторы до ортогонального базиса— матрица-столбец, Как дополнить векторы до ортогонального базиса— матрица-строка, составленные из переменных Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Квадратичная форма называется невырожденной, если её матрица — невырожденная. Квадратичная форма называется канонической, если она имеет вид: Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Всякую квадратичную форму всегда можно привести к канонической, например, методами Лагранжа и ортогональных преобразований.

Метод Лагранжа состоит в последовательном выделении в квадратичной форме полных квадратов. Если в квадратичной форме все коэффициенты Как дополнить векторы до ортогонального базиса( Как дополнить векторы до ортогонального базиса), а коэффициент Как дополнить векторы до ортогонального базиса( Как дополнить векторы до ортогонального базиса), то, до выделения полных квадратов, в квадратичной форме следует перейти к новым переменным по формулам: Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Метод ортогональных преобразований состоит в приведении формы Как дополнить векторы до ортогонального базисак каноническому виду Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса— собственные числа матрицы квадратичной формы. Такое приведение осуществляется с помощью ортогонального преобразования Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса— ортогональная матрица, столбцами которой служат ортонормированные собственные векторы матрицы квадратичной формы; Как дополнить векторы до ортогонального базиса— матрицы-столбцы переменных квадратичной формы.

Квадратная матрица Как дополнить векторы до ортогонального базисаназывается ортогональной, если её столбцы представляют ортонормированную систему векторов (длина каждого вектора равна единице, все попарные скалярные произведения векторов равны нулю). Квадратная матрица Как дополнить векторы до ортогонального базисабудет ортогональной, тогда и только тогда, когда: Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Квадратичные формы подразделяют на различные типы в зависимости от множества их значений. Квадратичная форма Как дополнить векторы до ортогонального базисаназывается:

положительно (отрицательно) определённой, если для любого Как дополнить векторы до ортогонального базисавыполняется неравенство Как дополнить векторы до ортогонального базиса( Как дополнить векторы до ортогонального базиса); неотрицательно (неположительно) определённой, если для любого Как дополнить векторы до ортогонального базисавыполняется неравенство Как дополнить векторы до ортогонального базиса( Как дополнить векторы до ортогонального базиса), причём существует Как дополнить векторы до ортогонального базиса, для которого Как дополнить векторы до ортогонального базиса; знакопеременной (или неопределённой), если существуют такие Как дополнить векторы до ортогонального базисаи Как дополнить векторы до ортогонального базиса, что Как дополнить векторы до ортогонального базисаи Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Невырожденная квадратичная форма может быть либо положительно определённой, либо отрицательно определённой, либо знакопеременной. Тип невырожденной квадратичной формы можно определить, проверяя знаки главных миноров матрицы квадратичной формы.

Пусть Как дополнить векторы до ортогонального базиса, где Как дополнить векторы до ортогонального базиса— матрица квадратичной формы. Главными минорами матрицы Как дополнить векторы до ортогонального базисаназываются миноры порядка Как дополнить векторы до ортогонального базиса( Как дополнить векторы до ортогонального базиса), составленные из первых Как дополнить векторы до ортогонального базисастрок и первых Как дополнить векторы до ортогонального базисастолбцов матрицы: Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса,…, Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

Одним из критериев знакоопределённости невырожденной квадратичной формы является критерий Сильвестра:

— квадратичная форма Как дополнить векторы до ортогонального базисаположительно определена тогда и только тогда, когда все главные миноры её матрицы положительны, т.е. Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

— квадратичная форма Как дополнить векторы до ортогонального базисаотрицательно определена тогда и только тогда, когда для всех главных миноров её матрицы выполняются неравенства: Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса, Как дополнить векторы до ортогонального базиса(все миноры нечётного порядка отрицательны, а чётного – положительны) ;

— квадратичная форма Как дополнить векторы до ортогонального базисазнакопеременна тогда и только тогда, когда для главных миноров её матрицы выполняется хотя бы одно из условий: один из главных миноров равен нулю, один из главных миноров чётного порядка отрицателен, два главных минора нечётного порядка имеют разные знаки.

1.167 Записать матрицу следующих квадратичных форм:

а) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

б) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

в) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

г) Как дополнить векторы до ортогонального базиса.

В задачах 1.168-1.173 методом Лагранжа найти: а) канонический вид квадратичной формы; б) невырожденное линейное преобразование, приводящее к этому виду.

1.168 .

1.169 .

1.170 .

1.171 .

1.172 .

1.173 .

В задачах 1.174-1.179 найти ортогональное преобразование, приводящее следующие квадратичные формы к каноническому виду, и записать полученный канонический вид.

1.174 .

1.175 .

1.176 .

1.177 .

1.178 .

1.179 .

В задачах 1.180-1.185 определить, используя критерий Сильвестра, какие квадратичные формы являются либо положительно, либо отрицательно определенными, а какие нет.

1.180 . 1.181 .

1.182 .

1.183 .

1.184 .

1.185 .

1.186Найти, используя критерий Сильвестра, все значения параметра Как дополнить векторы до ортогонального базиса, при которых квадратичная форма является положительно определенной:

а) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

б) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

в) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

Г) .

1.187Найти, используя критерий Сильвестра, все значения параметра Как дополнить векторы до ортогонального базиса, при которых квадратичная форма является отрицательно определенной:

а) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

б) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

в) Как дополнить векторы до ортогонального базиса;

🌟 Видео

Ортогональное дополнение. ТемаСкачать

Ортогональное дополнение. Тема

Линейная оболочка. Базис и размерностьСкачать

Линейная оболочка. Базис и размерность

§48 Ортонормированный базис евклидова пространстваСкачать

§48 Ортонормированный базис евклидова пространства

Высшая математика. Линейные пространства. Векторы. БазисСкачать

Высшая математика. Линейные пространства. Векторы. Базис

ОртогональностьСкачать

Ортогональность

Ортогональность. ТемаСкачать

Ортогональность. Тема

Базис линейного пространства (01)Скачать

Базис линейного пространства (01)

2 42 Ортогональность векторовСкачать

2 42 Ортогональность векторов

Процесс ортогонализации Грама-Шмидта. ПримерСкачать

Процесс ортогонализации Грама-Шмидта. Пример

Разложение вектора по базису. 9 класс.Скачать

Разложение вектора по базису. 9 класс.

18+ Математика без Ху!ни. Скалярное произведение векторов. Угол между векторами.Скачать

18+ Математика без Ху!ни. Скалярное произведение векторов. Угол между векторами.

Скалярное произведение. Ортогональный базис.Скачать

Скалярное произведение. Ортогональный базис.

A.7.4 Ортогонализация набора векторов. Процесс Грама-Шмидта.Скачать

A.7.4 Ортогонализация набора векторов. Процесс Грама-Шмидта.
Поделиться или сохранить к себе: