内积空间

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高等代数-内积空间

高等代数-内积空间
交基,则对任意 x∈V,有 x = (x, e1) e1 + (x, e2) e2 + … + (x, en) en .
• 引理:内积空间V中任意一组两两正交的非零
向量必线性无关.
标准正交基_2
• 定理:设V是内积空间, ξ1,ξ2,…,ξm是V中m
个线性无关的向量,则在V中存在两两正交 的向量η1,η2, …,ηm,使得
的过渡矩阵,即(u1, u2, …, un)=(v1, v2, …, vn)T.则由
= . 于ij
(u ,u )
i
j
n s1
tis t
js
,故有T’T
I
• 定义:实n阶方阵T 称为正交矩阵, 如果T -1=T ’.
• 注1:设v1,v2,…,vn是n维欧氏空间的一组标准正交基, T是正交阵,且有(u1,u2,…,un)=(v1,v2,…,vn)T. 则u1, u2, …, un是V的标准正交基.
(2). (cφ)*=cφ*.
(3). (φψ) *= ψ*φ*.
(4). (φ *) *= φ.
正交算子_1
• 引理:设φ是维欧氏空间V到W的线性映射,则下列 条件等价: (1). φ保持内积, (φ(x), φ(y) ) = (x, y). (2). φ保持范数, ||φ(x) ||=||x|| . (3). φ保持距离, d (φ(x), φ(y)) = d (x,y).
• 定义:设V,W是n维欧氏空间, : V W 是线性映 射. 如果φ是线性空间同构且保持内积,即 (φ(x), φ(y) ) = (x, y), 则称φ是欧氏空间的同构,记 V W.
正交算子_2
• 引理:设V, W是n维欧氏空间, : V W 是线性映射,则

内积空间schwarz不等式

内积空间schwarz不等式

一、概述内积空间是数学分析中的重要概念,它对于函数空间中的内积、范数等性质起到了至关重要的作用。

在内积空间中,Schwarz不等式是一条极为重要的不等式,它具有广泛的应用,不仅在数学分析中有着重要意义,还在物理学、工程学等领域有着重要的应用。

二、内积空间1. 内积空间的定义内积空间是一个向量空间,其中定义了一个内积运算。

对于向量空间V中任意两个元素x和y,内积运算满足线性、对称、正定性三条性质。

2. 内积空间的例子实数空间R^n和复数空间C^n都是内积空间的例子。

在R^n和C^n 中,内积运算定义为向量的点积或内积。

3. 内积空间的性质内积空间的范数由内积定义,满足范数的性质,如三角不等式、柯西-施瓦茨不等式等。

三、Schwarz不等式1. 基本形式对于内积空间V中的任意两个元素x和y,Schwarz不等式表示为|〈x,y〉|<= ‖x‖‖y‖。

2. 证明Schwarz不等式的证明可以通过多种方法,最基础的是使用Cauchy-Schwarz不等式,也可以通过线性代数的方法和实分析的方法进行证明。

3. 应用Schwarz不等式在实际问题中有着广泛的应用,如在概率论中的卡尔曼滤波器、信号处理中的最小二乘法、泛函分析中的逼近理论等领域均有应用。

四、Schwarz不等式的推广1. Bessel不等式Bessel不等式是Schwarz不等式的推广,它涉及到内积空间的正交基的概念。

对于内积空间V中的正交基{e_1,e_2,…,e_n}以及向量x∈V,Bessel不等式表示为∑_(i=1)^n |〈x, e_i〉| ^2 <= ‖x‖^2。

2. Hölder不等式Hölder不等式是Schwarz不等式的另一种推广,它是一种关于积分的不等式,涉及到Lp空间和Lq空间中函数的积分。

3. Minkowski不等式Minkowski不等式是Schwarz不等式的另一种推广,它是一种关于向量空间中范数的不等式,涉及到向量的加法和范数的性质。

内积空间基本概念

内积空间基本概念

内积空间基本概念内积空间是线性代数中的一个重要概念,它在许多领域中都有广泛的应用。

本文将介绍内积空间的基本概念,包括内积的定义、内积空间的性质以及常见的内积空间。

一、内积的定义内积是定义在向量空间上的一种运算,用于度量向量之间的夹角和长度。

在内积空间中,向量的内积满足以下四个性质:1. 正定性:对于任意非零向量x,有(x, x) > 0,且只有当x=0时,有(x, x) = 0。

2. 对称性:对于任意向量x和y,有(x, y) = (y, x)。

3. 线性性:对于任意向量x、y和标量a,有(a*x, y) = a*(x, y)和(x+y, z) = (x, z) + (y, z)。

4. 共轭对称性:当内积空间为复数域时,对于任意向量x和y,有(x, y) = conj(y, x),其中conj表示复共轭。

二、内积空间的性质在内积空间中,除了满足内积的定义性质外,还具有以下重要性质:1. 内积空间是一个实数或复数域上的向量空间。

它包含了一组向量以及定义在这组向量之间的内积运算。

2. 内积空间具有加法和数乘运算,满足向量空间的定义。

3. 内积空间中的向量可以进行正交和投影运算。

正交是指两个向量的内积为零,而投影则是将一个向量分解为另一个向量的线性组合,使得两向量正交。

4. 内积空间中的向量可以通过内积的概念定义长度和夹角。

长度定义为向量自身与自身的内积开方,夹角定义为向量之间的夹角的余弦值。

三、常见的内积空间1. 实数内积空间:在实数域上定义内积运算,满足内积的定义及性质。

常见的实数内积空间包括欧几里得空间和函数空间。

2. 复数内积空间:在复数域上定义内积运算,满足内积的定义及性质。

复数内积空间常用于量子力学和信号处理等领域。

3. 内积空间的子空间:内积空间中的子集也可以构成一个内积空间,称为内积空间的子空间。

子空间具有与内积空间相同的内积定义及性质。

四、总结内积空间是线性代数中的重要概念,它不仅能够度量向量的长度和夹角,还能够进行正交和投影运算,并在许多领域中发挥着重要作用。

数值分析(04)内积空间

数值分析(04)内积空间


x T Ax
i , j 1
xa
i
ij
xj
特别,A为n阶对角阵, x的A范数,定义为 x
A

x T Ax
2 a x ii i i 1
n
数值分析
数值分析
( 3) f ( x ) C [a , b],
b 2 f f ( x ), f ( x ) f ( x ) a 称 f 为[a , b]上 连 续 函 数 f ( x )的 内 积 范 数 。 1 2
(由x Ax 0, x 0证明) T T T 证明:x A Ax ( Ax ) ( Ax ) x 0, A可逆, Ax 0
T
1
xT AT Ax ( Ax )T ( Ax) 0
数值分析
(2) A为对称正定矩阵, x与y的内积可定义为 ( x , y ) x Ay
3. C [a , b], f ( x ), g( x ) C [a , b], 对于给定的权函数 ( x ) 0, x [a , b] 称为在C [a , b]中带权 ( x )的内积. ( f , g ) ( x ) f ( x ) g( x )dx
a b
i , j 1
定义 在内积空间V n中取一组基S {v1 , v2 , , vn } i j 0 若 (vi , v j ) 0 i j n 则称基S是V 中的正交基.
定义 在内积空间V 中取一组基 { 1 , 2 ,
n
, n },
0 i j 若 ( i , j ) ij ( i , j 1, 1 i j n 则称基 是V 中的标准正交基.
n n

第二章-内积空间

第二章-内积空间

(,)TT
a 1 b 1 a 2 b 2 a n b n .
将向量推广到无限维,可得到:
例3 定义了标准内积的集合 H 称为希尔伯特空
间,这里 H 是所有平方和收敛的实数列的集合,即
H {|(a 1,a2, ,an, )T}, a2 i
i1
(,)TT
a 1 b 1 a 2 b 2 a n b n
这个一元二次不等式对任意 恒成立,因此
4 ( ,)2 4 ( , )(,) 0
当 0 时,取 即两向量线性相关
时等式 成立。
类似于高等数学,根据柯西-施瓦茨不等式,我们称
a rcco s (,), [0 ,], 、 0
(4 )定 性 : (x ,x )= 0 x .
据此,我们可以给出线性空间中内积的公理化定义。
定义1 V是实数域 R 上的线性空间。如果对 V中任意
两个向量 、V 都存在所谓 与 的内积 (,)R,满足下面四个条件。称定义了内积的线
性空间 V 为实内积空间,简称欧氏空间。
(1)(,)(,); 、 、 V
注意到 R n 中的内积显然具有如下性质:
(1 )对 称 性 : (x ,y ) (y ,x );
(2)双 线 性 性 : (xy,z)(x,z)(y,z); (x, y+z)(x,y)(x,z); (kx,y)k(x,y), kR; (x,ky)k(x,y), kR;
(3)正 性 : (x,x)0;
( , )( , )(,) ( , ) ( , ) ( ,) 2 ( , )( ,)
(,) (,)(,)
定理8 (柯西--施瓦茨不等式)如果 V 是数域 R 上
的欧氏空间,则对 V 中的任意向量 α、β V ,有

高等代数-内积空间

高等代数-内积空间
交基,则对任意 x∈V,有 x = (x, e1) e1 + (x, e2) e2 + … + (x, en) en .
• 引理:内积空间V中任意一组两两正交的非零
向量必线性无关.
标准正交基_2
• 定理:设V是内积空间, ξ1,ξ2,…,ξm是V中m
个线性无关的向量,则在V中存在两两正交 的向量η1,η2, …,ηm,使得
• 注: φ*称为φ的伴随变换(伴随算子).
伴随算子_2
• 定理:设u1,u2,…,un是n维欧氏空间V的一组标准 正交基,若V的线性变换φ在这组基下的矩阵为 A,则φ的伴随算子φ*在这组基下的矩阵为A’.
• 定理:设φ,ψ是n维欧氏空间V的两个线性变
换,c为常数,则
(1). (φ+ψ)*=φ*+ψ*.
• 定理:设V是n维内积空间, U是V的子空
间, 则
(1). V = U U⊥ ,
(2). U上任意一组标准正交基可扩为V 上 的标准正交基.
正交矩阵_1
设u1, u2, …, un和v1, v2, …, vn是n维欧氏空间V的两
组标准正交基, T是从基v1, v2, …, vn到u1, u2, …, un
• 注1: {R上n维线性空间的内积} 1:1{实正定矩阵}.
• 注2: 当ξ1,ξ2,…,ξn为正交基时,G为对角阵;
当ξ1,ξ2,…,ξn为标准正交基时,G为单位阵.
正交补空间
• 定义:设U是内积空间V的子空间,令
U⊥ ={v∈V| (v, u)=0,对任意u∈U}, 则U⊥是V的子空间, 称为U的正交补空间.
对称算子_3
• 定理:实对称矩阵的特征值是实对称矩阵正交 相似的全系不变量。

内积空间

内积空间

内积空间(2012-06-17 20:13:58)▼内积空间内积的几何解释在数学上,内积空间是增添了一个额外的结构的矢量空间。

这个额外的结构叫做内积或标量积。

这个增添的结构将一对矢量与一个纯量连接起来,允许我们严格地谈论矢量的“夹角”和“长度”,并进一步谈论矢量的正交性。

内积空间由欧几里得空间抽象而来(内积是点积的抽象),这是泛函分析讨论的课题。

关于内积空间的例子,请参看希尔伯特空间。

内积空间有时也叫做准希尔伯特空间(pre-Hilbert Space),因为由内积定义的距离完备化之后就会得到一个希尔伯特空间。

在早期的著作中,内积空间被称作酉空间,但这个词现在已经被淘汰了。

在将内积空间称为酉空间的著作中,“内积空间”常指任意维(可数/不可数)的欧几里德空间。

定义下文中的数量域F是实数域或复数域。

域F上的一个内积空间V备有一个正定、非退化以及共轭双线性形式,称作内积(F是[[实数域]]时,内积是一个正定、对称、非退化以及双线性形式):满足以下公理:∙共轭对称;这个设定蕴含着对于所有, 因为.(共轭也写成加星号:,如同共轭转置。

)∙对第一个元素是线性算子;由前两条可以得到:因此实际上是一个半双线性形式。

∙非负性:(这样就定义了对于所有。

说明内积是从点积抽象而来。

)∙非退化:从V到对偶空间V*的映射:是同构映射。

在有限维的矢量空间中,只需要验证它是单射。

当且仅当。

因此,内积空间是一个Hermitian形式。

V满足可加性:对所有的,,如果F是实数域R那么共轭对称性质就是对称性。

共轭双线性变成了一般的双线性。

备注。

多数数学家要求内积在第一个参数上是线性的而在第二个参数上是共轭线性的,本文接受这种约定。

很多物理学家接受相反的约定。

这种改变是非实质性的,但是相反的定义提供了与量子力学中的狄拉克符号更平滑的连接,现在也偶尔被数学家使用。

某些作者接受约定< , > 在第一个分量是线性的而< | > 在第二个分量上是线性的,尽管不普遍。

内积空间

内积空间

内积空间(2012-06-17 20:13:58)▼内积空间内积的几何解释在数学上,内积空间是增添了一个额外的结构的矢量空间。

这个额外的结构叫做内积或标量积。

这个增添的结构将一对矢量与一个纯量连接起来,允许我们严格地谈论矢量的“夹角”和“长度”,并进一步谈论矢量的正交性。

内积空间由欧几里得空间抽象而来(内积是点积的抽象),这是泛函分析讨论的课题。

关于内积空间的例子,请参看希尔伯特空间。

内积空间有时也叫做准希尔伯特空间(pre-Hilbert Space),因为由内积定义的距离完备化之后就会得到一个希尔伯特空间。

在早期的著作中,内积空间被称作酉空间,但这个词现在已经被淘汰了。

在将内积空间称为酉空间的著作中,“内积空间”常指任意维(可数/不可数)的欧几里德空间。

定义下文中的数量域F是实数域或复数域。

域F上的一个内积空间V备有一个正定、非退化以及共轭双线性形式,称作内积(F是[[实数域]]时,内积是一个正定、对称、非退化以及双线性形式):满足以下公理:•共轭对称;这个设定蕴含着对于所有, 因为.(共轭也写成加星号:,如同共轭转置。

)•对第一个元素是线性算子;由前两条可以得到:因此实际上是一个半双线性形式。

•非负性:(这样就定义了对于所有。

说明内积是从点积抽象而来。

)•非退化:从V到对偶空间V*的映射:是同构映射。

在有限维的矢量空间中,只需要验证它是单射。

当且仅当。

因此,内积空间是一个Hermitian形式。

V满足可加性:对所有的,,如果F是实数域R那么共轭对称性质就是对称性。

共轭双线性变成了一般的双线性。

备注。

多数数学家要求内积在第一个参数上是线性的而在第二个参数上是共轭线性的,本文接受这种约定。

很多物理学家接受相反的约定。

这种改变是非实质性的,但是相反的定义提供了与量子力学中的狄拉克符号更平滑的连接,现在也偶尔被数学家使用。

某些作者接受约定< , > 在第一个分量是线性的而< | > 在第二个分量上是线性的,尽管不普遍。

《内积空间》课件

《内积空间》课件
混合积
混合积运算结果是一个标量,记作 $mathbf{a} cdot (mathbf{b} times mathbf{c})$。混合积可以用来判断三 个向量的共面情况:若混合积为零, 则三个向量共面。
05
内积空间中的正交与投影
正交的定义与性质
总结词
正交是内积空间中两个非零向量的特殊关系,具有方向无关性、正交性质和几何 意义。
01 线性映射的定义
线性映射是从一个向量空间到另一个向量空间的 映射,满足加法、数乘等线性性质。
02 线性映射的性质
线性映射保持向量的加法、数乘等基本性质,即 对于任意向量x、y和任意实数k,有 L(x+y)=L(x)+L(y)和L(kx)=kL(x)。
03 线性映射的例子
矩阵表示的线性变换、投影变换等都是线性映射 的例子。
矩阵的范数
矩阵范数的定义
矩阵的范数是定义在矩阵上的一个非负实数,表示矩阵的“大小 ”或“强度”。常用的矩阵范数包括谱范数、Frobenius范数和无
穷范数等。
范数的性质
矩阵范数具有与向量范数类似的性质,如非负性、正齐性 、三角不等式和归一化等。
范数的应用
矩阵范数在数值分析、线性代数、控制理论和机器学习等领域 都有应用,如求解线性方程组、矩阵分解和特征值计算等。
在机器学习中的应用
特征提取
内积空间中的向量可以用来表示机器学习中 的特征,通过计算特征向量之间的内积,可 以得出特征之间的相似性和关联性,从而实 现特征的提取和降维处理。
分类器设计
在机器学习中,分类器的设计往往需要用到 内积空间中的向量表示,通过计算样本向量 与分类器向量之间的内积,可以得出样本所
向量的加法与数乘
向量的加法

内积空间

内积空间
(3) k , k , 或k , k , (4)
, 0
当且仅当
0 时等式成立
则称复数 ( , )为向量 , 的内积, 定义了内积的复线性空间叫做酉空间。
酉空间内积的性质
对于酉空间的向量 , ,
, H

ab
i i
i
H T T n m 定义:设 A ( a ij ) C m n , 称 A A ( a ij ) C 为A的
共轭转置矩阵,其性质有:
A
H
A
H
_ T
( A B)
H
A
H
H
B
H
H
(A )
( AB )
H
A
B A
例6
设R2中的两个基为
1 1 0 1 1 , 2 , 1 , 2 0 1 1 2
,
j
按某种规定定义了内积,且 i
的内积为
( 1 , 1 ) 2 , ( 1 , 2 ) 3 , ( 2 , 1 ) 4 , ( 2 , 2 ) 7 ,
2
2 1
1
, a 22 ( x , x )
2 2

1
1
x dx
2
a 23 a 32 ( x , x )
2

1
1
x x dx 0 , a 33 ( x , x )
2

1
1
x dx
4

A
2 0 2 3
0 2 3 0
2 3 0 2 5

第二章 内积空间

第二章  内积空间

第二章 内积空间在线性空间中,元素之间仅限于加法及数乘两种线性运算,但在三维欧氏空间中,也就是在向量代数中,向量的数量积(内积)是一个重要的概念,它是引入向量正交、长度和两向量夹角等概念的基础,为了使这些应用较广的概念能在抽象的线性空间中得到反映,有必要将这些概念加以拓广,建立线性空间的内积的概念,由此形成内积空间.§2.1 内积空间的概念一、内积空间的定义与基本性质定义1 设V 是数域F 上的线性空间,如果在V 上还定义了一种叫内积的运算:对于V 中任意向量,αβ都有F中唯一的数x 与之对应,记为(,)x αβ=.并且这种内积运算还具有如下性质:对于任意的,,Vαβγ∈及任意的k F ∈,有1)(,)(,)αββα= ; 2)(,)(,)k k αβαβ=; 3)(,)(,)(,)αβγαγβγ+=+; 4)当0α≠时,(,)0αα>. 此时称V 为一个内积空间.例1 对于复数域上的线性空间n C ,若规定向量12(,,,)α= T n a a a ,12(,,,)β= Tn b b b 的内积为1122(,)αββα=+++= Hn n a b a b a b ,则n C 是一个复数域上的内积空间.例2 V 是[,]a b 区间上全体实连续函数对于函数加法与数乘所成的实数域上的线性空间.对于V 中元素(),()f x g x ,定义内积((),())()()b af xg x f x g x dx =⎰,则V 构成一个内积空间.例3 设A 是n 阶正定H -矩阵(()==H T A A A ,详见本章第三节).对于复线性空间n C 中的任意向量,αβ,若规定内积为(,)HA αββα=,则n C 构成一个内积空间.内积的四条规定可推出如下性质1º (,)(,)k k αβαβ=. 2º (,)(,)(,)αβγαβαγ+=+. 3º (,)(,)k l kl αβαβ=. 4º11,(,)m mi i iii i k k αβαβ==⎛⎫= ⎪⎝⎭∑∑.5º 11,(,)n nj j jj j j l lαβαβ==⎛⎫=⎪⎝⎭∑∑.6º 1111,(,)αβαβ====⎛⎫=⎪⎝⎭∑∑∑∑m nm ni i j j i ji j i j i j k l k l.7º (,0)(0,)0αα==.定义2 对于内积空间V 中的向量α,定义它的长度为(,)ααα=. (1) 关于向量的长度,有下面性质8ºk k αα= . (k 为数k 的模)长度为1的向量称为单位向量,任何非零向量α都可以单位化, 即令 0ααα=, (2)则0α是α经单位化得到的单位向量.定理1 [Cauchy-Schwarz 不等式]对于内积空间中任意向量,αβ有 (,)αβαβ≤⋅. (3)并且,等号成立的充要条件是,αβ线性相关.证明略.9º (三角不等式)对任意向量,αβ,有αβαβ+≤+. (4)证 2(,)(,)(,)(,)(,)αβαβαβαααββαββ+=++=+++222Re(,)ααββ=++222(,)ααββ≤++222ααββ≤+⋅+2()αβ=+. 由此即知(4)成立.定义3 设A 为n 阶H -矩阵,()T n x x x x ,,,21⋯=为n 维复变元向量,则称()Ax x x f H=为一个厄米特(Hermite)二次型,称为H -二次型.无论x 为任何n 维复向量,二次型()x f 的值总是实数,这是因为()()()x f Ax x x A x x A x x A x Ax x x f H TT TT T H ======.任一厄米特[Hermite]二次型Ax x H 必可经复数域上适当的可逆线性变换()],[1Tn y y y n P Py x ⋯==阶可逆复矩阵为化为唯一的规范形r r p p p p y y y y y y y y -⋯--+⋯+++1111. (5)上式中的r 称为该H —二次型的秩数,p 是正惯性指数,p r -称为负惯性指数.与规范形(5)相应的厄米特二次型的矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=001111B 称为H —矩阵A 的规范形,显然有AP P B H =.与实二次型类似,可以根据正负惯性指数的不同情况把Hermite 二次型及Hermite 矩阵分别定义为正定、负定、半正定、半负定和不定的.定义4 在内积空间中,如果两向量,αβ的内积为零,则称,αβ正交或垂直,记作αβ⊥(规定零向量与任何向量都是正交的).10 º (勾股定理)对于内积空间中的向量,αβ,若αβ⊥,则有222αβαβ+=+. (6)定义5 内积空间中两向量,αβ的距离定义为{,}d αβαβ=-. (7)二、标准正交基定义6 在内积空间中,由两两正交的一些非零向量组成的向量组称为一个正交向量组,简称正交组.易证正交向量组是线性无关的.定义7每个向量都是单位向量的正交组称为一个标准正交组或单位正交组.定义8 在内积空间中,由正交向量组组成的基称为正交基;由标准正交组组成的基称为标准正交基.n 维内积空间的n 个向量12,,...,εεεn 构成标准正交基的充要条件是0,(,)1,εεδ≠⎧==⎨=⎩i j ij i j i j 当时,当时. 利用施密特[Schmidt]标准正交化过程可以从一个已知线性无关向量组12,,...,αααm 出发,得到一个与之等价的标准正交组.实施过程又分为两大步.一是逐步正交化过程,一是单位化过程. 逐步正交化:令11βα=,2121211(,)(,)αβββαββ=-+,[设212k ββα=+,为保证21(,)0ββ=,只需2111(,).](,)αβββ=-k ,313231231122(,)(,)(,)(,)αβαββββαββββ=--+,...,1111(,)(,)αβββαββ+++==-+∑ii j i j i j j j ,1,2,,1i m =- ,易知121,,,βββ+ i 与121,,,i ααα+ 等价,12,,,m ααα 与12,,m βββ 等价. 单位化:令,1,2,,βεβ== i i ii m ,则12,,,m εεε 为与12,,,m ααα 等价的标准正交向量组. 定理2n 维内积空间必有标准正交基.(0)n >§2.2 欧氏空间定义9 实数域上的内积空间称为欧几里得[Euclid]空间,简称欧氏空间.由于欧氏空间是实数域上的内积空间,因而内积的共轭对称性就成了对称性.设V 是n 维欧氏空间,12,,...,εεεn 是V 的一组基.对于V 中两个向量1122αεεε=+++ n n x x x ,1122βεεε=+++ n n y y y ,由内积的性质,知11(,)(,)nniji j i j x yαβεε===∑∑.令 (,)ij i j a εε=, ,1,2,...,=i j n . 显然=ij ji a a .于是111212122212⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭n nn n nn a a a a a a A a a a 为一个实对称矩阵.向量,αβ内积可表示为(,)Tx Ay αβ=.这里,x y 分别是,αβ的坐标.我们称A 为V 在基12,,...,εεεn 下的度量矩阵. 定理3 欧氏空间在任一组基下的度量矩阵都是正定矩阵.证 设V 是n 维欧氏空间,12,,...,εεεn 是V 的一组基,A 是该基下的度量矩阵.为证明实对称矩阵A 正定,只须证明实二次型T x Ax 正定,设12(,,...,)=Tn x x x x为任一非零实n 元数组.令1122αεεε=+++ n n x x x ,则α是V 中非零向量,于是(,)0Tx Ax αα=>,可见T x Ax 为正定二次型,从而知A 为正定矩阵.定理4 n 维欧氏空间V 的一组基为标准正交基的充要条件是在该基下的度量矩阵为单位矩阵.定理5 欧氏空间两组标准正交基间的变换矩阵(过渡矩阵)必是正交矩阵.证 设12,,...,εεεn 及12,,...,ηηηn 都是标准正交基,且有1212(,,...,)(,,...,)ηηηεεε=n n P.若P 按列分块为12(,,...,)=n P p p p ,则i p 恰是i η在基12,,...,εεεn 之下的坐标,于是(,),,1,2,...,ηηδ===Ti j i j ij p p i j n .这说明P 是正交矩阵.定理6 在欧氏空间中,若12,,...,εεεn 为标准正交基,P 为正交矩阵, 且1212(,,...,)(,,...,)ηηηεεε=n n P .则12,,...,ηηηn 也是标准正交基.证 沿用定理5证明中的记法,则有(,)ηηδ==Ti j i j ij p p ,,1,2,...,=i j n .这说明12,,...,ηηηn 为一组标准正交基.定义10 如果欧氏空间V 的非空子集1V 对于V 的已有运算也构成一个欧氏空间,则称1V 为V 的欧氏子空间.定义11 设1V ,2V 是欧氏空间V 的两个子空间.如果对于1V 中任意向量α及2V 中任意向量β,都有(,)0αβ=,则称1V 与2V 是正交的子空间,记为12V V ⊥.定义12 对于欧氏空间V 的子空间1V ,如果有V 的子空间2V ,使得12V V ⊥,并且12V V V +=,则称2V 是1V 的正交补空间,简称正交补,并记21V V ⊥=.由于12{0}V V = ,故知1212V V V V V =+=⊕,即说互为正交补的两个子空间的和必是直和.例1设12,,,n ααα 是n 维欧氏空间的正交基,1m n ≤<.若令112(,,...,)ααα=m V L ,212(,,...,)ααα++=m m n V L ,则1V 与2V 互为正交补.例2 对于n 维欧氏空间V 的任一子空间1V ,必有正交补1V ⊥,使11⊥=⊕V V V .证 如果1V 是平凡子空间,结论显然成立.令1V 为非平凡子空间,12,,...,αααm 为1V 的一组基(此时1m n ≤<).现将它扩充为V 的基12,,...,αααm ,1,...,αα+m n ,再用施密特正交化过程求出V 的一组正交基12,,...,βββm ,1,...,ββ+m n .显然11212(,,...,)(,,...,)αααβββ==m m V L L .由例1即知112(,,...,)βββ⊥++=m m n V L ,并且11⊥=⊕V V V .定义13 设σ是欧氏空间V 上的线性变换,如果对于V 中任意向量,αβ都有((),())(,)σασβαβ=, (1)则称σ为一个正交变换.正交变换是欧氏空间中保持内积的线性变换.定理7 设σ是欧氏空间V 上的线性变换,则如下几个条件等价: 1)σ是正交变换;2)σ把标准正交基化为标准正交基,即若12,,...,εεεn 是V 的一组标准正交基,则12(),(),...,()σεσεσεn 也必是V 的一组标准正交基;3)σ在标准正交基下的矩阵是正交矩阵;4)σ保持向量长度,即对V 中任意一个向量α,总有()σαα=.证 采用循环证法.1)⇒2) 设12,,...,εεεn 是V 的一组标准正交基,则 (,)i j ij εεδ=, ,1,2,...,=i j n . 因σ为正交变换,便知((),())(,)i j i j ij σεσεεεδ==, ,1,2,...,=i j n . 故12(),(),...,()σεσεσεn 也是V 的标准正交基.2)⇒3) 设12,,...,εεεn 是V 的标准正交基.并设1212(,,...,)(,,...,)σεεεεεε=n n A ,即 1212((),(),...,())(,,...,)σεσεσεεεε=n n A .由2)已知12(),(),...,()σεσεσεn 也是V 的标准正交基.按定理5,A 必是正交矩阵.3)⇒4) 设12,,...,εεεn 是V 的一组标准正交基,α是V 中向量,它在基12,,...,εεεn 下的坐标为x ,再设σ在基12,,...,εεεn 下的矩阵为A .于是()σα在基12,,...,εεεn 下的坐标为A x .又因A 为正交矩阵,便有((),())()()(,)σασααα====TTTTAx Ax x A Ax x x ,即知()σαα=.4)⇒1) 对任意向量,V αβ∈,由于σ保持长度不变,便有((),())(,)σασααα=, (2) ((),())(,)σβσβββ=, (3) ((),())(,)σαβσαβαβαβ++=++, (4)(4)式即((),())2((),())((),())σασασασβσβσβ++ (,)2(,)(,)αααβββ=++. 利用(2),(3)可得((),())(,)σασβαβ=. 可见σ为正交变换.定义 14 设σ是欧氏空间V 的一个线性变换.如果对于V 中任意向量,αβ,总有((),)(,())σαβασβ=,则称σ是一个对称变换.定理8n 维欧氏空间V的线性变换σ是对称变换的充要条件为σ在标准正交基下的矩阵是对称矩阵.证 设12,,...,εεεn 是V 的一组标准正交基,σ在该基下的矩阵为()ij n n A a ⨯=. 必要性 据设有11()σεεεε=++++ i i ji j ni n a a a , 11()j j ij i nj n a a a σεεεε=++++ ,于是 ((),)σεε=ji i j a ,(,())εσε=ij i j a .由σ为对称变换知((),)(,())σεεεσε=i j i j , ,1,2,=i j n ,便有 ji ija a =, ,1,2,...,=i j n .所以A 为对称矩阵.充分性 若A 为对称矩阵,即TA A=,对于V 中任意向量,αβ,设它们在基12,,...,εεεn 下的坐标分别为,x y ,则(),()σασβ在基12,,...,εεεn 下的坐标分别为,Ax Ay.于是((),)()()(,())TTTTAx y x A y x Ay σαβασβ====,因此σ为对称变换.定理9 若σ是n 维欧氏空间V 上的对称变换,则必有V 的标准正交基,使σ在该基下的矩阵为对角矩阵.证 任取V 的一组标准正交基12,,...,εεεn ,设σ在该基下的矩阵为A ,由定理8知A 为实对称矩阵,于是存在正交矩阵Q ,使112(,,...,)λλλ-=Λ=n Q AQ diag .令 1212(,,...,)(,,...,)ηηηεεε=n n Q ,由定理6知12,,...,ηηηn 是标准正交基.再由第一章的定理16可知σ在基12,,...,ηηηn 下的矩阵是对角矩阵Λ.§2.3 酉空间一、Hermite 矩阵,酉矩阵定义15 对于复矩阵[]ij m n A a ⨯=,定义其共轭矩阵为[]ij m nA a ⨯=,其中ij a 是ij a 的共轭复数.当A 为实矩阵时,AA=.共轭矩阵具有如下性质: 1°()=A A; 2°=kA kA()∈k C ;3°A B A B+=+;4°AB A B=; 5°()TTA A =;6°当A 为方阵时A A=;7°当A 可逆时,A 亦可逆,并且11()()A A --=.记矩阵A 的共轭转置矩阵为H A ,即()HT TAA A==.易知,对于数k 及矩阵A 、B (只要运算可进行),总有()HHA A=, ()HHkA kA=,()HHHA B A B+=+ , ()HHHAB B A=.定义16 如果方阵A 满足HA A=,则称A 为一个厄密特[Hermite]矩阵,简称H —矩阵.H—矩阵具有如下性质:1°若A 为H -矩阵,则A为实数;2°若A 为H -矩阵,k 为任意实数,则kA 仍为H -矩阵;3°若A 为H -矩阵,则*,,,T H A A A A (A 的伴随矩阵)都是H -矩阵,当A 可逆时,1A -也是H -矩阵;4°若,A B 均为n 阶H -矩阵,则A B +也是H -矩阵.证明如下:1°由()TA A A A===,即得证.2°因k 为实数,则有k k=,于是()()TTTkA kA kA kA===,得kA 为H -矩阵.3°当A 为H -矩阵时,由定义易证,,T H A A A 仍为H —矩阵.为证*A 为H -矩阵,只须证明ij jiA A =[ij A 表示A的(,)i j 元素的代数余子式].注意到T A A=,则有()()Tij ji ji jiA A A A ===,上式中()T ji A 、()ji A 分别表示T A 与A 的(,)j i 元的代数余子式.定义17 如果n 阶复矩阵A 满足H H A A AA =,则称A 为一个正规矩阵. 定义18n 阶复矩阵[]n nij A a C⨯=∈.若==H HA A AAE,则称A 是一个酉矩阵或写为U -矩阵.U-矩阵都是可逆矩阵,实数域上的U -矩阵就是正交矩阵.对于n 阶复矩阵A ,下述四个条件等价: 1)A 为U -矩阵; 2)T A A E=; 3)1HA A-=; 4)HAA E=.易证U -矩阵具有如下性质:1°若A ,B 均为n 阶U -矩阵,则AB 亦然. 2°若A 为U -矩阵,则1,,,T H A A A A -亦然.二、矩阵的相似对角化对于n 阶矩阵A ,B ,如果存在一个n 阶可逆矩阵P ,使得B AP P =-1,则称A 相似于B ,记作A ∽B .定义19 对于方阵A ,以可逆矩阵P 对A 进行运算AP P 1-,称为对A 进行相似变换,P 称为相似因子.定理10 在数域F 上,n 阶矩阵A 能与某对角矩阵相似的充分必要条件是A 有n 个线性无关的特征向量.证 必要性 若在数域F 上A 相似于某对角矩阵Λ,即有可逆矩阵P ,使 =-AP P 1Λ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n λλλ21. (1) 设P 的列向量组为n ααα ,,21,则有⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n n n A λλλαααααα212121),,(),,,(, 即 ),,,(),,,(221121n n n A A A αλαλαλααα =,于是 n i A i i i ,,2,1, ==αλα. (2)由于n ααα ,,21是可逆矩阵P 的列向量组,所以必是数域F 上线性无关的向量组,并且每个i α都是非零的,结合(2)便知,i α是A 的对应于特征根i λ(n i ,,2,1 =)的特征向量.以上证明了定理10的必要性,即若n 阶矩阵A 能在数域F 上相似于一个对角矩阵,则A 必在数域F 上存在n 个线性无关的特征向量.充分性 即若n 阶矩阵A 在数域F 上存在n 个线性无关的特征向量,则A必可相似于某对角矩阵,其证明过程可以按必要性证明反推回去,故充分性也是成立的.定义20 把矩阵相似于对角矩阵的问题称为矩阵的相似对角化.如果矩阵A 能相似于对角矩阵,就说矩阵A 可对角化.定理11 设i λ是方阵A 的i n 重特征根,则A 相应于i λ的特征向量中线性无关组中的向量个数最多不超过i n .定理12 设s λλλ,,,21 是方阵A 的互异特征根,iim i i ααα ,,21是A 相应于i λ的线性无关的特征向量,则向量组ssm s m m αααααα ,,,,,,,,122111121是线性无关的.定理13 如果n 阶矩阵A 在数域F 上存在n 个互异的特征根,则A 必可在数域F 上相似于对角矩阵.定理14 实对称矩阵的特征根都是实数.定理15 实对称矩阵相应于不同特征根的特征向量相互正交. 定理16 对于n 阶实对称矩阵A ,必有n 阶正交矩阵Q ,使AQ Q 1-为对角矩阵,并且该对角矩阵的主对角线上元素恰是A 的全部特征根.定理17 H —矩阵的特征根都是实数.定理18 H —矩阵相应于不同特征根的特征向量相互正交.即若A 为H —矩阵,βα,分别为A 相应于不同特征根21,λλ的特征向量,则0=αβH .定理19 对于n 阶H —矩阵A ,必有n 阶酉矩阵U ,使),,,(211n Hdiag AU UAU Uλλλ ==-,其中n λλλ,,,21 恰是A 的全部特征根. 相似因子U 的求法:1)求出H —矩阵A 的全部互异特征根t λλλ,,,21 ;2)对,,,2,1t i =求解0)(=-X A E i λ,设一个基础解系为iin i i ααα,,,21 ,经正交化、单位化得A 相应于特征根i λ的标准正交特征向量组iin i i γγγ,,,21 ;3)令),,,,,,,,,(122111121ttn t n n U γγγγγγ =,则U 即为所求的酉矩阵.在实用中,利用矩阵的相似对角化可以简化某些矩阵的乘方运算.具体说,如果有可逆矩阵P ,使),,,(211n diag AP P λλλ =Λ=-,则由12111),,,(---=Λ=Λ=P Pdiag P P A P P A kn kkk k λλλ 易知.例3 对于矩阵⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=3122A 求100A .解 求得A 的特征根为,4,121==λλ二根互异,A 可相似于对角矩阵,分别求出A 相应于特征根1λ及2λ的特征向量,,21αα为⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=121α,⎪⎪⎭⎫⎝⎛=112α. 令⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1112P ,则有)4,1(1diag AP P =Λ=-,得⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=-2111311P , ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=Λ=-211131400111121001100100PP A⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯++-⨯+-+=100100100100421414224231.§2.4酉空间的定义及性质定义21 复数域上的内积空间称为酉空间.定义22 设V 是n 维酉空间,12,,...,εεεn 是V 的一组基,令(,)ij i j a εε=, ,1,2,...,=i j n ,则称n 阶矩阵[]ij A a =为在基12,,...,εεεn 下的度量矩阵.如果V 中向量,αβ的坐标分别为,x y ,则有(,)Hy Axαβ=.定理20 n 维酉空间在任一基下的度量矩阵都是正定的H -矩阵.定理21 n 维酉空间V 的一组基为标准正交基的充要条件是在该基下的度量矩阵为单位矩阵.定理22 n 维酉空间中的两组标准正交基间的变换矩阵(过渡矩阵)必是U—矩阵.定理23 若12,,...,εεεn 为酉空间V 的标准正交基,Q 为U -矩阵,且1212(,,...,)(,,...,)ηηηεεε=n n Q则12,,...,ηηηn 也是V 的标准正交基.定理24 对于n 维酉空间V 的任一子空间1V ,必有正交补1V ⊥,使11⊥=⊕V V V .定义23 设σ是酉空间V 上的线性变换.如果对于V 中任意向量,αβ,都有((),())(,)σασβαβ=,则称σ为一个酉变换.定理25 设σ是n 维酉空间的线性变换,则如下n 个条件等价: 1)σ是酉变换;2)σ把标准正交基化为标准正交基; 3)σ在标准正交基下的矩阵是U -矩阵;4)对任意α∈V ,有()σαα=. 证明略.定义24 设σ是酉空间V 的线性变换,且对V 中任意向量,αβ,总有((),)(,())σαβασβ=,则称σ为V 的一个Hermite 变换,简称H -变换或称酉对称变换.定理26 n 维酉空间V 的线性变换σ为H -变换的充要条件是σ在标准正交基下的矩阵为H -矩阵.定理27 设σ是n 维酉空间V 的H -变换,则必有V 的某组标准正交基,使σ在该基下的矩阵为对角矩阵.习 题 二1、设V 是实数域R 上的n 维线性空间,12,,,n εεε 是V 的一组基,对于V 中向量n n x x x εεεα+++= 2211, n n y y y εεεβ+++= 2211,定义内积为n n y nx y x y x +++= 22112),(βα,证明V 在此内积下构成一个内积空间.2、设V 是实数域R 上的n 维线性空间,n εεε,,21 是V 的一组基,A 是一个n 阶正定实对称矩阵.定义V 的内积如下:对于V 中向量βα,,如果它们在基12,,,n εεε 下的坐标分别为y x ,,则Ay x T=),(βα,证明V 是一个内积空间.3、在实内积空间4R (内积为实向量的普通内积)中,已知⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1111,1111,0011321βββ,试求出与321,,βββ都正交的单位向量.4、设内积空间3C 中向量βα,的内积为αββαH=),(判断下述向量βα,是否正交:1)TTi i i i )2,1,1(,),,1(-+=--=βα;2)T T i i i i i )3,1,,1(,)2,,1(-=+-=βα.5、设12,,,n ααα 是n 维内积空间V 的一组基,如果V 中向量β使.,2,1,0),(n i i ==αβ证明 0=β.6、设V 是实数域R 上的内积空间,321,,εεε是V 的一组标准正交基.证明 )22(31),22(31),22(31321332123211εεεηεεεηεεεη--=+-=-+=也是V 的一组标准正交基.7、设54321,,,,εεεεε是5维内积空间V 的一组标准正交基.32132125112,,εεεαεεαεεα++=-=+=.求子空间),,(321αααL 的一组标准正交基.8、已知线性空间4][x R 对于内积⎰-=11)()())(),((dx x g x f x g x f构成一个内积空间.从基32,,,1x x x 出发,经正交单位化求一组标准正交基.9、对于实数域R 上的线性空间n m R ⨯,规定内积如下:对于n m R ⨯中任意元素][],[ij ij b B a A ==,则=),(B A 迹∑∑===ni mj ji jiTb aA B 11)(.证明n m R ⨯对此内积构成欧氏空间.10、设欧氏空间4R (内积为普通实数组向量的点积)的一组基为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1111,0111,0011,00014321αααα,求在这组基下的度量矩阵A .11、在线性空间4R 上定义一种内积成为欧氏空间.已知在基TTTTe e e e )1,0,0,0(,)0,1,0,0(,)0,0,1,0(,)0,0,0,1(4321====下的度量矩阵为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=311121001211012A . 1)求在基TT T T )1,1,0,1(,)1,2,1,0(,)0,0,2,1(,)0,0,1,1(4321==-=-=αααα下的度量矩阵B .2)求实数a ,使向量T a )1,2,,1(-=α与向量T )0,2,1,1(-=β正交. 12、设321,,εεε是欧氏空间V 的一组基,内积在这组基下的度量矩阵为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=612121211A 已知V 的子空间1V 的一组基为112αεε=+,2123αεεε=+-.1)证明21,αα是1V 的一组正交基; 2)求1V 的正交补⊥1V 的一组基.13、设4维欧氏空间V 在基4321,,,εεεε下的度量矩阵为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--=11162102100101A , 已知V 中向量323312211,,εεαεεαεεα-=+=+=,V 的子空间1123(,,)V L ααα=.1)试求1V 的一组标准正交基; 2)设有1V 的线性变换σ,使11266()(1)33σααα=+-,21266()(1)(2)63σααα=-++-,3136()22σααα=+,请判明σ是不是1V 的正交变换或对称变换?14、设A 、B 都是H -矩阵,证明AB 也是H -矩阵的充要条件是BA AB =. 15、若矩阵A 满足A A H -=,则称A 为一个反厄密特矩阵.试证:任一n 阶矩阵可表示为一个厄密特矩阵与一个反厄密特矩阵之和.16、判断下列各矩阵在所指明的数域上能否相似对角化?若能,求出一个相似因子P ,并给出相应的对角矩阵Λ.1),163053064⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----=A 实数域 2),201335212⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----=A 复数域 3),013211233⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---=A 实数域 4),1211⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=B 复数域 5)⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=624232426B ,实数域 17、对实对称矩阵⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛------=324262423A ,求正交矩阵Q ,使'Q AQ 为对角矩阵.18、求一个酉矩阵U ,把H -矩阵⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=22ii A 化为对角形. 19、设V 是3维欧氏空间,321,,εεε是V 的一组标准正交基,线性变换σ使321332123211542)(,452)(,222)(εεεεσεεεεσεεεεσ+--=-+=-+= 求V 的一组标准正交基321,,ηηη,使σ在基321,,ηηη下的矩阵为对角矩阵.。

内积空间

内积空间

第七章 内积空间一、内容提要§7.1内积空间与简单性质1. 定义(1). 内积空间设V 是实数域上的线性空间, ,V αβ∀∈, V 上的内积是这样一个映射:(,)V V αβαβ×→×R a , 对,,V αβγ∀∈和c ∀∈R , 其有如下性质:1) (,)(,)αββα=;2) (,)(,)(,)αβγαγβγ+=+; 3) (,)(,)c c αβαβ=;4) (,)0,αα≥ 且(,)0αα=当且仅当0α=.一个赋予上面内积的线性空间V 称为实内积空间. 有限维实内积空间称为Euclid 空间,简称为欧氏空间.(2). 长度设V 是一个实内积空间, V α∈, 定义α的长度或范数为α=(3). 夹角设V 是欧氏空间, 定义非零向量α、β的夹角的余弦为(,)cos αβθαβ=⋅.(4). 正交设V 是欧氏空间, ,V αβ∈, 若(,)0αβ=, 则称α与β正交或垂直.记为αβ⊥.2. 重要定理(1) (Cauchy-Schwarz 不等式)对空间V 中任意向量α,β, 有 (,)αβαβ≤⋅.且当且仅当α与β线性相关时等号成立.(2) (三角不等式)对欧氏空间V 中任意向量,αβ, 有 αβαβ+≤+.§7.2 标准正交基1.定义(1)正交基设{}12,,,n αααL 是n 维内积空间V 的一组向量组, 如果集合中任意两个不同的向量都正交, 即,i j i j αα⊥≠, 则称这组向量组是V 的一组正交组.(2)标准正交基如果内积空间V 的一组基是正交的, 则称这组基为V 的正交基. 若正交基中每个向量的长度都等于1, 则称这组正交基为标准正交基.(3)正交补空间设W 是内积空间V 的子空间. 令 {}(,)0,WV w w W αα⊥=∈=∀∈.容易验证W ⊥也是V 的子空间, 称为W 的正交补空间. 2.定理(1)内积空间中任意一组两两正交的非零向量组{}12,,,m αααL 必线性无关, 因此构成所生成子空间12(,,,)m L αααL 的一组基.(2)n 维欧氏空间V 的每一个子空间W 都有唯一的正交补空间. (3) 设V 是n 维内积空间, W 是V 的任意一个子空间, 则有 1) V W W ⊥=⊕;2) W 的任意一组标准正交基均可扩张为V 的标准正交基.3. 标准正交基的求法利用Grame-Schmidt 正交化方法§7.3 正交变换与正交矩阵1.欧氏空间同构设V 与W 都是实数域上的欧氏空间, :V W ϕ→是线性映射, 如果对任意的,,V c αβ∈∈R , ϕ满足下列条件:(1) ()()();ϕαβϕαϕβ+=+ (2) ()();c c ϕαϕα=(3) ((),())(,),ϕαϕβαβ=则我们称欧氏空间V 与W 同构. 2. 欧氏空间同构定理两个有限维欧氏空间同构当且仅当它们的维数相同 3.正交变换欧氏空间V 的线性变换ϕ称为正交变换, 如果它保持向量的内积不变, 即对任意的向量V αβ∈、, 都有((),())(,)ϕαϕβαβ=. 4. 正交矩阵(1) 定义设A 是n 阶方阵, TA 是A 的转置, 如果TTAA A A E ==, 则称A 为n 阶正交矩阵. (2) 性质1)若A 是正交矩阵, 则1TA A −=也是正交矩阵. 2)若A 是正交矩阵, 则1A =±.3)正交矩阵的积仍是正交矩阵. 4) 标准正交基之间的过渡矩阵是正交矩阵. 5. 定理设ϕ是n 维欧氏空间V 的一个线性变换, 则下列命题等价 (1) ϕ是正交变换.(2) ϕ把一组标准正交基变为一组标准正交基. (3) ϕ在任一组标准正交基下的矩阵是正交矩阵.§7.4 实对称矩阵的标准型1.对称变换与对称矩阵(1)定义n R 上满足((),)(,())ϕαβαϕβ=的变换ϕ称为对称变换.(2)性质1) 实对称矩阵的特征值都是实数.2) 设A 是对称矩阵, 则不同特征值对应的特征向量彼此正交. 2.正交对角化矩阵(1) 定义设A 一个矩阵, 如果存在一个正交矩阵P 和一个对角矩阵D , 使得1T P AP P AP D −==, 则称A 为可正交对角化矩阵(2) 性质若A 是对称矩阵, 则A 是可正交对角化矩阵.§ 7.5 酉空间和酉变换1.定义(1)复内积空间复数域上的线性空间V 上的内积是一个函数V V ×→C , 对每一对属于V 的向量α和β, 存在一个复数(,)αβ∈C 满足下面公理, 对任意,,V αβγ∈和c ∈C 有:1)(,)(,)αββα=2)(,)(,)(,)αβγαγβγ+=+ 3)(,)(,)c c αβαβ=4)(,)0,αα≥ 且(,)0αα=的充分必要条件是0α=.一个赋予上面内积的线性空间V 称为复内积空间. 有限维复内积空间称为酉空间. (2) 正交 设V 是一个酉空间, 对于任意,V αβ∈, 如果(,)0αβ=, 我们称α与β是正交的. (3) 标准正交基酉空间V 的一组两两正交的基向量叫做V 的一个正交基. 如果一个正交基的每一个向量都是单位向量, 就称这个正交基是一个标准正交基.(4) 酉矩阵 一个n 阶复矩阵U 叫做一个酉矩阵, 如果U 满足 HH UUU U E ==.(5) 酉变换 酉空间V 的线性变换ϕ称为酉变换, 如果它保持向量的内积不变, 即对任意的向量V αβ∈、, 都有((),())(,)ϕαϕβαβ=.(6) 对称变换 酉空间V 的线性变换ϕ叫做一个对称变换, 如果对于任意V αβ∈、都有((),)(,())ϕαβαϕβ=.(7) Hermite 矩阵n 阶复矩阵H 叫做Hermite 矩阵, 如果H 满足 HH H =.2. 重要定理(1) 设V 是一个酉空间, 对于任意,V αβ∈, 有(,)αβαβ≤⋅,当且仅当α与β线性相关时等号成立.(2) 设ϕ是n 维欧氏空间V 的一个线性变换, 则有下列命题等价1) ϕ是酉变换.2) ϕ把一组标准正交基变为一组标准正交基. 3) ϕ在任一组标准正交基下的矩阵是酉矩阵. (3) 设ϕ是n 维酉空间V 的一个对称变换,1) ϕ的特征值都是实数.2) ϕ的属于不同特征值的特征向量彼此正交. (4) 设H 是一个n 阶Hermite 矩阵, 则存在一个n 阶酉矩阵U , 使得 1HU HU U HU D −==是一个实对角矩阵.§ 7.6 正规矩阵1. 正规矩阵(1) 正规矩阵设n nA ×∈C是矩阵, 若A 满足H HA A AA =, 则称A 为正规矩阵.(2) 伴随矩阵设ϕ是有限维内积空间V 上的线性算子, 若存在V 上的算子*ϕ, 使得对任意,V αβ∈都有*((),)(,())ϕαβαϕβ=, 则称*ϕ是ϕ的伴随算子.(3) 正规算子设ϕ是实有限维内积空间V 上的线性变换, *ϕ是其伴随, 若**ϕϕϕϕ=, 则称ϕ是V 上的正规算子.2. 性质与定理(1) 若A 是实矩阵, 则对任意的正交矩阵P , TP AP 是实正规矩阵. 若A 是复正规矩阵, 则对任意的酉矩阵U , HU AU 仍是复正规矩阵.(2) 设V 是n 维酉空间, ϕ是V 上的线性算子, 又{}12,,n εεεL 是V 的标准正交基. 设ϕ在这组基下的矩阵A 是一个上三角矩阵, 则ϕ是正规算子当且仅当A 是对角矩阵.(3) 设V 是n 维酉空间, ϕ是V 上的线性算子, 则存在V 的一组标准正交基, 使ϕ在这组基下的矩阵为上三角矩阵.(4) 设ϕ是n 维酉空间V 上的正规算子, 则存在一组标准正交基{}12,,,n γγγL , 使得ϕ在{}12,,,n γγγL 下的矩阵是对角矩阵, 且{}12,,,n γγγL 是ϕ的n 个线性无关的特征向量.(5) 一个复矩阵相似于对角矩阵当且仅当它是一个正规矩阵. (6) 任一n 阶酉矩阵相似于对角矩阵12n c c c ⎛⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠O , 其中1(1,2,,)ic i n ==L二、训练题一、选择题1. 如果235,213αβ⎛⎞⎛⎞⎜⎟⎜⎟=−=⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟−−⎝⎠⎝⎠是使内积空间的两个向量, 则它们的内积为( )(a); 1 (b)-1; (c) 2; (d)-22. 设W 是n 维欧氏空间V 的子空间, 则( )(a) W 的维数不小于n ; (b) W 的补空间不一定存在; (c) W 至少存在一个补空间; (d) W 存在唯一的补空间; 3.设,A B 是正交矩阵, 则( )(a)A B +是正交矩阵; (b) A B +不是正交矩阵; (c)AB 是正交矩阵; (d) kA 是正交矩阵 4.下列实矩阵没有特征值的是( )(a)实对称矩阵; (b)奇数阶实矩阵; (c)二阶非零反对称矩阵; (d)实上三角矩阵. 5. A 是正交阵, 则( )(a)TA 一定不是正交阵; (b)TA 一定是正交阵; (c)1T A A −≠; (d)TA 是对称矩阵. 6.下列命题正确的是( )(a)两个正交变换的线性组合仍是正交变换; (b)两个对称变换的线性组合仍是对称变换; (c) 对称变换将正交向量组变为正交向量组; (d)对称变换必是可逆变换.7. 下列关于矩阵相似的结论正确的是( ) (a) 两个相似的实对称矩阵必相似;(b) 同阶正定阵必相似;(c) 特征值相同的同阶矩阵必相似; (d) 两个合同矩阵必相似.8. 设()1,2,2,0Tα=−, 则α的单位化向量是:(a) 1212,,,0333T ⎛⎞−⎜⎟⎝⎠; (b) 122,,,0333T⎛⎞−⎜⎟⎝⎠;(c) 121,,,0334T⎛⎞−⎜⎟⎝⎠; (d)122,,,0333T⎛⎞−−⎜⎟⎝⎠.二、填空题1.设()1212,,,,(,,,)n n x x x y y y αβ==L L 是复内积空间中向量,则它们的标准内积(,)αβ=_____________.2. 二次型2212121334f x x x x x x =+−+对应的对称矩阵为_____________. 3.实对称矩阵A 的特征多项式为256λλ−+, 它的正交相似标准型是 . 4. 实对称矩阵是正定阵的充分必要条件是_____________.5. 已知0111101111011110A −⎛⎞⎜⎟−⎜⎟=⎜⎟−⎜⎟−⎝⎠, 则A 可以化为对角矩阵_____.三、计算、证明题 1.设()()(),2,1,1,2,1,1,1,1,1,1,1,1321TTT−=−=−−=ααα求1)32132ααα−+;2)1α与2α的夹角以及3α与2α的夹角; 3)与321,,ααα都正交的单位向量。

第4讲内积空间

第4讲内积空间
§3 内积空间
一、内积空间的概念 二、 内积空间的性质 三、 标准正交基 四、 正交变换与对称变换 五、Schur定理与正规矩阵
一、内积空间的定义
定义: 设 V 是实数域 R 上的 n维线性空 间,对于 V 中的任意两个向量 α , β 按照某 一确定法则对应着一个实数,这个实数称为 α 与 β 的内积,记为 (α , β ) ,并且要 求内积满足下列运算条件:

⎡3 0 8⎤ ⎢ 3 −1 6 ⎥ A= ⎢ ⎥ ⎢ −2 0 −5⎥ ⎣ ⎦
H
试求酉矩阵 U 使得 U
AU 为上三角矩阵.
定义: 设
A∈C
n ×n
, 如果
H
AA = A A
H
A 满足
那么称矩阵 设
A 为一个正规矩阵.
, 如果同样满足
A∈ R
n ×n
AA = A A
H H
那么称矩阵
A 为一个实正规矩阵.
α α
总是单位向量,称此过程为单位化。
三、标准正交基
n
{ 定义:设 V 是 n 维酉空间, α i } 为其一组 基,对于 V 中的任意两个向量
α = ∑ xiαi , β = ∑ y jα j
那么 α 与 β 的内积
n n i =1 j =1 i =1 j =1 n
(α , β ) = ( ∑ xiαi , ∑ yiα i ) =
+ nxn yn
( , ) 2 也是 R n 上的一个内积 容易验证 n ,这样 R 又成为另外一个欧氏空间。
例 在 nm 维线性空间 R n×m 中,规定
( A, B ) := Tr( AB )
T
容易验证这是 R 上的一个内积,这样 R 对于这个内积成为一个欧氏空间。 例 在线性空间 C[a , b] 中,规定

第二章 内积空间

第二章 内积空间

设 T 是内积空间 V L(P)的线性变换,如果
对任意的 x, y V ,满足 (Tx,Ty)(x,y)
则称线性变换 T 为 的V 一个正交变换。
定理1 (正交变换的等价定义)
设 T 是n维欧氏空间 V 的一个线性变换,则下列
命题等价:
⑴ T 是正交变换。
⑵ T 保持向量长度不变,即对 x ,均V 有
为矩阵 A 的值域,求 R ( A ) 。
解: y R ( A ) ,y ( k 1 1 k 2 2 k n n )
y i i 1 ,2 , ,n
( y ,i) i T y 0i 1 ,2 , ,n
AT y
R (A )yA TyN (A T)
注:一般来说,称 N ( A T ) 为矩阵 A T 的零空间。
Tx。 x
⑶如果 e1,e2, 是,en的一V组标准正交基,则 Te1,Te2,也是,Te的n一组标V 准正交基。
⑷ T 在 中V 任一标准正交基下的矩阵是正交矩阵。
证明思路: ( 1 ) (2 ) ;( 1 ) ( 3 ) ;( 3 ) (4 )
(1) (2) T 是正交变换 x ,y V ,( T x ,T y ) ( x ,y ) 取 y x (T x ,T x ) (x ,x ) T x2x2 (2) (1)
是n维欧氏空间是其一组标准正交基则有定义容易验证该映射为同构映射且保持内积不变从而是另一n维欧氏空间是其一组标准正交基则有定义从而4正交变换定义1正交变换是内积空间的线性变换如果对任意的满足则称线性变换txty定理1正交变换的等价定义是n维欧氏空间的一个线性变换则下列命题等价
第二章 内积空间
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内积空间定义

内积空间定义

内积空间定义在数学里面,内积空间是增添了一个额外的结构的向量空间。

这个额外的结构叫做内积,或标量积,或点积。

这个增添的结构允许我们谈论向量的角度和长度。

内积空间由欧几里得空间抽象而来,这是泛函分析讨论的课题。

具有内积运算的线性空间,是n维欧氏空间的无限维推广.设K 是实数域或复数域,H是K上线性空间,如果对H中任何两个向量x,y,都对应着一个数(x,y)∈K,满足条件:1.(共轭对称性)对任意的x,y∈H,有(x,y)=2.(对第一变元的线性性)对任何x,y,z∈H及α,β∈K,有(αx+βy,z)=α(x,z)+β(y,z).3.(正定性)对一切x∈H,有(x,x)≥0且(x,x)=0⇔x=0,这时(·,·)称为H中的内积,而称H为(实或复)内积空间,或准希尔伯特空间.令‖x‖= ,则按范数‖·‖,H成为赋范线性空间.设(X,‖·‖)是赋范线性空间,X中能定义内积(·,·)并使‖x‖= 恒成立的充分必要条件是X的范数‖·‖满足下面的平行四边形公式:对任何x,y∈X,‖x+y‖+‖x-y‖=2(‖x‖+‖y‖).完备的内积空间称为希尔伯特空间,希尔伯特空间H上连续线性泛函的全体记为H,称H为H的共轭空间.H的共轭空间H就是H本身.事实上,设f∈H,则存在惟一向量y∈H使得对所有x∈H都成立着f(x)=(x,y),且‖f‖=‖y‖(里斯定理).反之,对每个y∈H,fy(x)=(x,y)确定了H上一个连续线性泛函fy∈H.做H到H的映射C如下:C:y →fy(y∈H),则有[2]即C实现了H与H*之间的保范共轭线性同构,在此同构意义下,把fy与y视为等同,便得H=H.这一性质也称为希尔伯特空间的自共轭性,它在希尔伯特空间算子理论中具有很重要的作用.第一个具体的希尔伯特空间最早是由希尔伯特(Hilbert,D.)在研究积分方程时首先提出的,他在平方可和的无穷实数列{xn}全体组成的空间l中规定了内积({xn},{yn})= xnyn,把空间l看做欧几里得空间向无穷维的推广,从而有效地解决了一类积分方程求解及本征展开问题.不久冯·诺伊曼(von Neumann,J.)建立了一般希尔伯特空间的理论.希尔伯特空间的概念和理论已被广泛应用于数学和物理的各个分支.如积分方程、微分方程、随机过程、函数论、调和分析、数学物理和量子物理等.。

第二章 内积空间

第二章 内积空间

② ( x, y z) ( x, y) ( x, z) x, y, z V
③ ( x, ) ( , x) 0
定理1 (Cauchy-Schwarz不等式)
设 V 是内积空间,x, y 是 V 中任意两个向量,则有:
( x, y)2 ( x, x)( y, y)
当且仅当 x, 线y 性相关时等号成立。
两种方法说明:交集为零空间; 零元素表示唯一。
定义5(正交补空间)
设 V1 ,V是2内积空间 的两V 个子空间,且满足
V1 V2 ,V ,V则1 称V2 是 的正V交2 补空V间1 ,简称正交
补,记为

V2Байду номын сангаас V1
性质3 n维欧氏空间V 的任一子空间V1 都有唯一的正
交补。
证明: ①如果 V1 { },则 V 是 V1 唯一的正交补。 ②如果 V1 { } ,在 V1 中选取一组正交基 e1, e2 , , ek
i 1, 2, , n;
n
n
nn
(ei, ej ) ( akiek , amjem )
akiamj (ek , em )
k 1
m 1
k 1 m1
n
0 i j
aki akj
k 1
1
; i j
i, j 1, 2,
,n
即 AT A E
注:正交矩阵的不同列对应元素乘积的和为零;类似地 可以证明正交矩阵的不同行对应元素乘积的和为零。
(1,1) (1,2 ) (2 ,1) (2 ,2 )
(1,n ) (2 ,n ) 0
(n ,1) (n ,2 )
(n ,n )
n
证明:设 kii
i 1

内积空间

内积空间

内积空间(2012-06-17 20:13:58)▼内积空间内积的几何解释在数学上,内积空间是增添了一个额外的结构的矢量空间。

这个额外的结构叫做内积或标量积。

这个增添的结构将一对矢量与一个纯量连接起来,允许我们严格地谈论矢量的“夹角”和“长度”,并进一步谈论矢量的正交性。

内积空间由欧几里得空间抽象而来(内积是点积的抽象),这是泛函分析讨论的课题。

关于内积空间的例子,请参看希尔伯特空间。

内积空间有时也叫做准希尔伯特空间(pre-Hilbert Space),因为由内积定义的距离完备化之后就会得到一个希尔伯特空间。

在早期的著作中,内积空间被称作酉空间,但这个词现在已经被淘汰了。

在将内积空间称为酉空间的著作中,“内积空间”常指任意维(可数/不可数)的欧几里德空间。

定义下文中的数量域F是实数域或复数域。

域F上的一个内积空间V备有一个正定、非退化以及共轭双线性形式,称作内积(F是[[实数域]]时,内积是一个正定、对称、非退化以及双线性形式):满足以下公理:•共轭对称;这个设定蕴含着对于所有, 因为.(共轭也写成加星号:,如同共轭转置。

)•对第一个元素是线性算子;由前两条可以得到:因此实际上是一个半双线性形式。

•非负性:(这样就定义了对于所有。

说明内积是从点积抽象而来。

)•非退化:从V到对偶空间V*的映射:是同构映射。

在有限维的矢量空间中,只需要验证它是单射。

当且仅当。

因此,内积空间是一个Hermitian形式。

V满足可加性:对所有的,,如果F是实数域R那么共轭对称性质就是对称性。

共轭双线性变成了一般的双线性。

备注。

多数数学家要求内积在第一个参数上是线性的而在第二个参数上是共轭线性的,本文接受这种约定。

很多物理学家接受相反的约定。

这种改变是非实质性的,但是相反的定义提供了与量子力学中的狄拉克符号更平滑的连接,现在也偶尔被数学家使用。

某些作者接受约定< , > 在第一个分量是线性的而< | > 在第二个分量上是线性的,尽管不普遍。

内积空间

内积空间

的正交分解。
第15页
正交分解的性质
(1)设 U 是内积空间, x, y U , 若x y,则 x y 2 x 2 y 2
称为内积空间中的“商高定理”.
证: x y x, y 0
x y 2 x y, x y x, x x, y x, y y, y
通过正交性可得到 的唯一分解表达式。
设 H 是 Hilbert 空间
第21页
1) 正交系及规范正交系
(1) 定义 设在 H 空间中有一组非零的元素列(或
点列){en},
①若 (ei ,ej ) 0 (i j),则称{en}为正交系;
0 , i j ②若(ei ,ej ) 1 , i j ,则称{en}为规范正交系
n
M span{e1,e2,,en} {x x aiei , ai K} i1
§ 0.5 内积空间
1 内积空间 2 正交分解 3 Hilbert空间中的Fourier分析
赋范线性空间 向量范数——向量长度 向量夹角、向量正交
内积空间、Hilbert空间
第2页
内积空间
定义1: 内积空间 设 U 是数域 K(实或复数域)上的线性空间,
若x, y U ,存在唯一的数 (x, y) K ,满足下列三条(内积公
第3页
当 K 是实数域时,称 U 为实内积空间;K 为复数域时, 称 U 为复内积空间。通常 U 指的是复内积空间。
内积关于第二变元满足共轭线性性质
x, y y, x y, x x, y x, y z y z, x y, x z, x x, y x, z
n
内积 (x, y) xi yi (满足三条公理) i 1

工程数学(04)内积空间

工程数学(04)内积空间

(4) f ( x ) C [a , b],
1 2
b 2 f f ( x ), f ( x ) ( x ) f ( x ) a 称 f 为[a , b]上 连 续 函 数 f ( x )的 带 权 ( x )的 内 积 范 数 。
工程数学
定理 : (Cauchy Schwarz不等式) 设 , 是内积空间V中任意两个向量, 则有 ( , )2 ( , )( , ) 等号只有当且仅当 和 是线性相关时才成立.
证明 : 任取实数k , 考虑内积 ( k , k ) ( , ) 2k ( , ) k 2 ( , ) 0 利用一元二次方程根的判别式, 有4( , )2 4( , )( , ) 0 所以有( , )2 ( , )( , ) 当 k ( k R, 非 零), 显 然 定 理 中 等 号 成 立 ;反 之, 如 果 等 号
定义 在内积空间V n中取一组基S {v1 , v2 , , vn } 0 i j 若 (vi , v j ) 0 i j 则称基S是V n中的正交基.
定义 在内积空间V 中取一组基 { 1 , 2 ,
n
, n },
0 i j 若 ( i , j ) ij ( i , j 1, 1 i j n 则称基 是V 中的标准正交基.
用 1 与上式作内积 ,得
(1 , 11 r r ) 1 (1 ,1 ) 0
由 1 0 (1 , 1 ) 1 0, 从而有1 0 .
同理可得2 r 0. 故1 , 2 ,, r 线性无关.
2
工程数学
工程数学
内积空间 Vn中的标准正交基
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泛函分析题1_6内积空间p751.6.1 (极化恒等式) 设a是复线性空间X上的共轭双线性函数,q是由a诱导的二次型,求证:∀x, y∈X,有a(x, y) = (1/4) · ( q(x + y) -q(x-y) + i q(x + i y) -i q(x-i y)).证明:∀x, y∈X,q(x + y) -q(x-y) = a(x + y, x + y) -a(x-y, x-y)= (a(x, x) + a(x, y) + a(y, x) + a(y, y)) - (a(x, x) -a(x, y) -a(y, x) + a(y, y))= 2 (a(x, y) + a(y, x)),将i y代替上式中的y,有q(x + i y) -q(x-i y) = 2 (a(x, i y) + a(i y, x))= 2 (-i a(x, y) + i a( y, x)),将上式两边乘以i,得到i q(x + i y) -i q(x-i y) = 2 ( a(x, y) -a( y, x)),将它与第一式相加即可得到极化恒等式.1.6.2 求证在C[a, b]中不可能引进一种内积( · , · ),使其满足( f, f )1/2 = max a ≤x≤b| f (x) |(∀f∈C[a, b] ).证明:若C[a, b]中范数|| · ||是可由某内积( · , · )诱导出的,则范数|| · ||应满足平行四边形等式.而事实上,C[a, b]中范数|| · ||是不满足平行四边形等式的,因此,不能引进内积( · , · )使其适合上述关系.范数|| · ||是不满足平行四边形等式的具体例子如下:设f(x) = (x–a)/(b–a),g(x) = (b–x)/(b–a),则|| f || = || g || = || f + g || = || f –g || = 1,显然不满足平行四边形等式.1.6.3 在L2[0, T]中,求证函数x# | ⎰[0, T]e- ( T-τ)x(τ) dτ| ( ∀x∈L2[0, T] )在单位球面上达到最大值,并求出此最大值和达到最大值的元素x.证明:∀x∈L2[0, T],若|| x || = 1,由Cauchy-Schwarz不等式,有| ⎰[0, T]e- ( T-τ)x(τ) dτ|2≤ (⎰[0, T] (e- ( T-τ))2dτ) (⎰[0, T] ( x(τ))2dτ)= ⎰[0, T] (e- ( T-τ))2dτ = e- 2T ⎰[0, T]e 2τdτ= (1-e- 2T )/2.因此,该函数的函数值不超过M = ((1-e- 2T )/2)1/2.前面的不等号成为等号的充要条件是存在λ∈P,使得x(τ) = λ e- ( T-τ).再注意|| x || = 1,就有⎰[0, T] (λ e- ( T-τ))2dτ= 1.解出λ= ±((1-e- 2T )/2)- 1/2.故当单位球面上的点x(τ) = ±((1-e- 2T )/2)- 1/2 ·e- ( T-τ)时,该函数达到其在单位球面上的最大值((1-e- 2T )/2)1/2.1.6.4 设M, N是内积空间中的两个子集,求证:M⊆N ⇒N⊥⊆M⊥.证明:若x∈N⊥,则∀y∈N,(x, y) = 0.而M⊆N,故∀y∈M,也有(x, y) = 0.因此x∈M⊥.所以,N⊥⊆M⊥.1.6.5 设M是Hilbert空间X中的子集,求证:( M⊥)⊥ = cl( span M ).证明:(1) ∀x∈M,∀y∈M⊥,总有(x, y) = 0.故有x ⊥M⊥.所以,x∈( M⊥)⊥.从而得到M ⊆ ( M⊥)⊥.因( M⊥)⊥是线性子空间,所以,span M⊆ ( M⊥)⊥.又( M⊥)⊥是闭线性子空间,所以,cl( span M )⊆ ( M⊥)⊥.(2) ∀x∈ ( M⊥)⊥,因cl( span M )是X的闭子空间,故存在x关于cl( span M )的正交分解x = x1 + x2,其中x1∈cl( span M ),x2∈(cl( span M ))⊥,从M ⊆ cl( span M ),根据习题1.6.4,我们有(cl( span M ))⊥⊆M⊥.所以x2∈M⊥.因x∈ ( M⊥)⊥,故∀y∈M⊥,总有(x, y) = 0.而y⊥M蕴含y⊥span M.再由内积的连续性,得到y⊥cl( span M ).所以,(x2, y) = (x -x1, y) = (x, y) - (x1, y) = 0.即∀y∈M⊥,总有(x2, y) = 0.所以x2∈( M⊥)⊥.故x2∈M⊥⋃( M⊥)⊥,因此(x2, x2) = 0.这样就得到x2 = θ,x = x1 + x2 = x1 + θ = x1∈cl( span M ).所以,( M⊥)⊥⊆ cl( span M ).1.6.6 在L2[ - 1, 1]中,问偶函数集的正交补是什么?证明你的结论.解:设偶函数集为E,奇函数集为O.显然,每个奇函数都与正交E.故奇函数集O ⊆E⊥.∀f∈E⊥,注意到f总可分解为f = g + h,其中g是奇函数,h是偶函数.因此有0 = ( f, h) = ( g + h, h) = ( g, h) + ( h, h) = ( h, h).故h几乎处处为0.即f = g是奇函数.所以有E⊥⊆O.这样就证明了偶函数集E的正交补E⊥是奇函数集O.1.6.7 在L2[a, b]中,考察函数集S = {e2π i n x| n∈Z }.(1) 若| b–a | ≤ 1,求证:S⊥ = {θ};(2) 若| b–a | > 1,求证:S⊥≠ {θ};证明:首先直接验证,∀c∈P,S = {e2π i n x| n∈Z }是L2[c, c + 1]中的一个正交集.再将其标准化,得到一个规范正交集S1 = {ϕn(x) = d n e2π i n x| n∈Z }.其中的d n= || e2π i n x|| (n∈Z),并且只与n有关,与c的选择无关.(1) 当b–a =1时,根据实分析结论有S⊥ = {θ}.当b–a <1时,若u∈L2[a, b],且u∈S⊥,我们将u延拓成[a, a + 1]上的函数v,使得v(x) = 0 (∀x∈(b, a + 1]).则v∈L2[a, a + 1].同时把S = {e2π i n x| n∈Z }也看成L2[a, a + 1]上的函数集.那么,在L2[a, a + 1]中,有v∈S⊥.根据前面的结论,v = θ.因此,在L2[a, b]中就有u = θ.故也有S⊥ = {θ};(2) 分成两个区间[a, b– 1)和[b– 1, b]来看.在[a, b– 1)上取定非零函数u(x) = 1 ( ∀x∈[a, b– 1) ).记p n = ⎰[a, b– 1)u(x)ϕn(x) dx.我们再把u看成是[b– 2, b– 1]上的函数(u在[b– 2, a)上去值为0).那么p n就是u在L2[b– 2, b– 1]上关于正交集S1 = {ϕn(x)| n∈Z }的Fourier系数.由Bessel不等式,∑n∈Z | p n |2 < +∞.再用Riesz-Fischer定理,在L2[b– 1, b]中,∑n∈Z p n ϕn收敛.并且,若令v = -∑n∈Z p n ϕn,则(v, ϕn)= -p n (∀n∈Z).设f : [a, b] →X为:f(x) = u(x) (当x∈[a, b– 1)),f(x) = v(x) (当x∈[b– 1, b]).则f∈L2[a, b],f≠θ,但( f, ϕn) = ⎰[a, b– 1)f(x)ϕn(x) dx + ⎰[b– 1, b]f(x)ϕn(x) dx= ⎰[a, b– 1)u(x)ϕn(x) dx + ⎰[b– 1, b]v(x)ϕn(x) dx= p n -p n = 0,因此,f∈S1⊥= S⊥,故S⊥≠ {θ}.1.6.8 设X表示闭单位圆上的解析函数全体,内积定义为( f, g ) = (1/i)⎰| z | = 1 ( f(z) ·g(z)* )/z dz( ∀f, g∈X )求证:{ z n/(2π)1/2 }n ≥ 0是一组正交规范集.证明:( z n/(2π)1/2, z n/(2π)1/2 ) = (1/i)⎰| z | = 1 ( z n/(2π)1/2 · (z*)n/(2π)1/2 )/z dz= (1/(2πi))⎰| z | = 1z n· (z*)n/z dz = (1/(2πi))⎰| z | = 1 1/z dz = 1.若n > m,则n- m - 1 ≥ 0,从z n -m - 1而解析.( z n/(2π)1/2, z m/(2π)1/2 ) = (1/i)⎰| z | = 1 ( z n/(2π)1/2 · (z*)m/(2π)1/2 )/z dz= (1/(2πi))⎰| z | = 1z n· (z*)m/z dz = (1/(2πi))⎰| z | = 1z n -m - 1dz = 0.因此,{ z n/(2π)1/2 }n ≥ 0是正交规范集.1.6.9 设{e n}n∈N,{ f n}n∈N是Hilbert空间X的两个正交规范集,满足条件∑n∈N || e n-f n ||2 < 1.求证:{e n}和{ f n}两者中一个完备蕴涵另一个完备.证明:不妨假定{e n}完备.∀x∈{ f n}⊥,我们有( x, f n ) = 0(∀n∈N).由于{e n}完备,故{e n}是基,因此x = ∑ n∈N(x, e n ) e n.若x ≠θ,则|| x ||2 = || ∑ n∈N( x, e n ) e n ||2 = ∑ n∈N|( x, e n )|2= ∑ n∈N|( x, e n-f n )|2≤∑ n∈N|| x ||2 · ||e n-f n ||2=|| x ||2 ·∑ n∈N ||e n-f n ||2 < || x ||2,矛盾,故x = θ.因此{ f n}也完备.1.6.10 设X是Hilbert空间,X0是X的闭线性子空间,{e n}, { f n}分别是X0和X0⊥的正交规范基.求证:{e n}⋂{ f n}是X的正交规范基.证明:容易验证{e n}⋂{ f n}是正交规范集,下面只证明{e n}⋂{ f n}是X的基.∀x∈X,由正交分解定理,存在x关于X0的正交分解x = y + z,其中y∈X0,z∈X0⊥.因{e n}, { f n}分别是X0和X0⊥的正交规范基,故y = ∑ n∈N( y, e n ) e n,z = ∑ n∈N( z, f n ) f n.因z∈X0⊥,故(x, e n) = ( y + z, e n) = ( y, e n) + ( z, e n) = ( y, e n).因y∈X0,故(x, f n) = ( y + z, f n) = ( y, f n) + ( z, f n) = ( z, f n).故x = y + z = ∑ n∈N( y, e n ) e n + ∑ n∈N( z, f n ) f n= ∑ n∈N( x, e n ) e n + ∑ n∈N( x, f n ) f n.因此{e n}⋂{ f n}是X的正交规范基.1.6.11 设D是X中开单位圆域,H2(D)表示在D内满足⎰D| u(z)| dxdy < +∞ ( z = x + i y )的解析函数全体组成的空间.规定内积为(u, v) = ⎰D u(z) ·v(z)*dxdy.(1) 如果u(z)的Taylor展开式是u(z) = ∑k≥ 0 b k z k,求证∑k≥ 0 | b k |2/( 1 + k ) < +∞;(2) 设u(z), v(z)∈H2(D),并且u(z) = ∑k≥ 0 a k z k,v(z) = ∑k≥ 0 b k z k,求证:(u, v) = π∑k≥ 0 ( a k ·b k*)/( 1 + k );(3) 设u(z)∈H2(D),求证:| u(z) | ≤ || u ||/(π1/2 ( 1 - | z | )).(4) 验证H2(D)是Hilbert空间.证明:首先,令ϕk (z) = (( k +1 )/π)1/2 z k ( k≥ 0 ),则{ ϕk }k≥ 0是H2(D)中的正交规范基.那么,∀u(z)∈H2(D),设u(z) = ∑k≥ 0 a k z k,则∀k∈N,有(u, ϕk) = ⎰D u(z) ·ϕk(z)*dxdy= ⎰D (∑j≥ 0 a j z j) ·ϕk(z)*dxdy= ∑j≥ 0 a j(π/( j +1 ))1/2⎰D (( j +1 )/π)1/2 z j ·ϕk(z)*dxdy= ∑j≥ 0 a j(π/( j +1 ))1/2⎰Dϕj(z) ·ϕk(z)*dxdy= ∑j≥ 0 a j(π/( j +1 ))1/2 (ϕj, ϕk)= a k(π/( k +1 ))1/2.即u(z)的关于正交规范基{ ϕk }k≥ 0的Fourier系数为a k(π/( k +1 ))1/2( k≥ 0 ).(1) 如果u(z)的Taylor展开式是u(z) = ∑k≥ 0 b k z k,则u(z)的Fourier系数为b k(π/( k +1 ))1/2( k≥ 0 ).由Bessel不等式,∑k≥ 0| b k(π/( k +1 ))1/2|2≤ || u || < +∞,于是有∑k≥ 0| b k|2/( k +1 ) < +∞.(2) 设u(z), v(z)∈H2(D),并且u(z) = ∑k≥ 0 a k z k,v(z) = ∑k≥ 0 b k z k.则u(z) = ∑k≥ 0 a k(π/( k +1 ))1/2ϕk (z),v(z) = ∑j≥ 0 b j(π/( j +1 ))1/2ϕj (z),(u, v) = ( ∑k≥ 0 a k(π/( k +1 ))1/2ϕk (z), ∑j≥ 0 b j(π/( j +1 ))1/2ϕj (z) )= ∑k≥ 0∑j≥ 0 (a k(π/( k +1 ))1/2ϕk (z), b j(π/( j +1 ))1/2ϕj (z))= ∑k≥ 0∑j≥ 0 (a k(π/( k +1 ))1/2 ·b j*(π/( j +1 ))1/2) (ϕk (z), ϕj (z))= ∑k≥ 0 (a k(π/( k +1 ))1/2 ·b k* (π/( k +1 ))1/2)= π∑k≥ 0 (a k·b k* )/( k +1 ).(3) 设u(z)∈H2(D),且u(z) = ∑k≥ 0 a k z k.因1/(1 -z) = ∑k≥ 0z k,1/(1 -z)2 = ∑k≥ 0 (k +1) z k,其中| z | < 1.故当| z | < 1时,有1/(1 - | z | )2 = ∑k≥ 0 (k +1) | z | k.根据(2),|| u(z) ||2 = π∑k≥ 0 (a k·a k* )/( k +1 ) = π∑k≥ 0 | a k|2/( k +1 ).|| u ||2/(1 - | z |)2 = (π∑k≥ 0 | a k|2/( k +1 )) · ( ∑k≥ 0 (k +1) | z | k )≥ (π∑k≥ 0 | a k|2/( k +1 ) | z | k) · ( ∑k≥ 0 (k +1) | z | k )≥π ( ∑k≥ 0 ( | a k|/( k +1 )1/2 | z | k/2) · ((k +1)1/2 | z | k/2))2 (Cauchy-Schwarz不等式) = π ( ∑k≥ 0 | a k| · | z | k )2≥π | ∑k≥ 0a k z k |2 = π | u(z)|2,故| u(z) | ≤ || u ||/(π1/2 ( 1 - | z | )).(4) 先介绍复分析中的Weierstrass定理:若{ f n }是区域U ⊆X上的解析函数列,且{ f n }在U上内闭一致收敛到f,则f在U上解析.(见龚升《简明复分析》)回到本题.设{ u n }是H2(D)中的基本列.则∀z∈D,由(3)知{ u n(z) }是X中的基本列,因此是收敛列.设u n(z) →u(z).对X中任意闭集F⊆D,存在0 < r < 1使得F⊆B(0, r) ⊆D.∀ε > 0,存在N∈N+,使得∀m, n > N,都有|| u n-u m|| < επ1/2 ( 1 -r ).再由(3),∀z∈F,| u n(z) -u m(z) | ≤ || u n-u m||/(π1/2 ( 1 - | z | )) ≤ || u n-u m||/(π1/2 ( 1 -r )) < ε.令m→∞,则| u n(z) -u(z) | ≤ε.这说明{ u n }在D上内闭一致收敛到u.由前面所说的Weierstrass定理,u在D上解析.把{ u n }看成是L2(D)中的基本列,因L2(D),故{ u n }是L2(D)中的收敛列.设{ u n }在L2(D)中的收敛于v.则v必然与u几乎处处相等.即{ u n }在L2(D)中的收敛于u.因此{ u n }在H2(D)中也是收敛的,且收敛于u.所以,H2(D)完备.1.6.12 设X是内积空间,{e n}是X中的正交规范集,求证:| ∑n≥ 1 (x, e n) · (y, e n)* | ≤ || x || · || y ||(∀x, y∈X).证明:由Cauchy-Schwarz不等式以及Bessel不等式,∀x, y∈X,有| ∑n≥ 1 (x, e n) · (y, e n)* |2≤ (∑n≥ 1 | (x, e n) |· | (y, e n)* | )2= (∑n≥ 1 | (x, e n) |· | (y, e n) | )2≤ (∑n≥ 1 |(x, e n) |2) · (∑n≥ 1 | (y, e n)|2)≤ || x ||2 · || y ||2.因此,| ∑n≥ 1 (x, e n) · (y, e n)* | ≤ || x || · || y ||.1.6.13 设X是内积空间,∀x0 ∈X,∀r > 0,令C = { x ∈X | || x - x0 || ≤r }.(1) 求证:C是X中的闭凸集;(2) ∀x∈X,令y = x0 + r (x - x0)/|| x - x0 || (当x ∉C );y = x(当x ∈C ).求证:y是x在C中的最佳逼近元.证明:(1) 因范数是连续函数,故C = { x ∈X | || x - x0 || ≤r }是闭集.∀x, y∈C,因|| x - x0 || ≤r,|| x - x0 || ≤r },故∀λ∈[0, 1],|| (λ x + (1-λ) y ) - x0 || = || λ( x-x0 ) + (1-λ) (y - x0)||≤ || λ( x-x0 ) + (1-λ) (y - x0)|| ≤λ|| x-x0 || + (1-λ) || y - x0 ||≤λ r + (1-λ) r = r.所以,C是X中的闭凸集.(2) 当x ∈C时,y = x.显然y是x在C中的最佳逼近元.当x ∈C时,y = x0 + r (x - x0)/|| x - x0 ||.∀z∈C,|| x-y || = || ( x-x0 -r (x - x0)/|| x - x0 ||) ||= || (1 -r/|| x - x0 ||) (x - x0) || = || x - x0 || -r.≤ || x - x0 || - || z - x0 || ≤ || x - z||.因此,y是x在C中的最佳逼近元.1.6.14 求(a0, a1, a2)∈P3,使得⎰[0, 1] | e t-a0 -a1t -a2t2 | 2dt取最小值.解:即是求e t在span{1, t, t2}中的最佳逼近元(按L2[0, 1]范数).将{1, t, t2}正交化为{1, t- 1/2, (t- 1/2)2 - 1/12 } (按L2[0, 1]内积)再标准化为{ϕ0(t), ϕ1(t), ϕ2(t)},则所求的a k= (e t, ϕ k(t)) = ⎰[0, 1]e tϕ k(t) dt,k = 0, 1, 2.1.6.15 设f (x)∈C2[a, b],满足边界条件f(a) = f (b) = 0,f’(a) =1,f’(b) = 0.求证:⎰[a, b] | f’’(x)|2 dx≥ 4/(b-a).证明:设g(x) = (x-a) (x-b)2,则g(a) = g (b) = 0,g’(a) = (b-a)2,g’(b) = 0.由Cauchy- Schwarz不等式,我们有(⎰[a, b] | f’’(x) |2 dx)· (⎰[a, b] | g’’(x) |2 dx)≥ (⎰[a, b]f’’(x) ·g’’(x) dx )2.因g’’(x) = 3x- (a + 2b),故⎰[a, b] | g’’(x) |2 dx = ⎰[a, b] (3x- (a + 2b))2 dx = (b-a)3;又⎰[a, b]f’’(x) ·g’’(x) dx = ⎰[a, b] (3x- (a + 2b)) ·f’’(x) dx= ⎰[a, b] (3x- (a + 2b))d f’(x)= (3x- (a + 2b)) ·f’(x)| [a, b] - 3⎰[a, b]f’(x) dx= 2(b-a);故(b-a)3 ·⎰[a, b] | f’’(x) |2 dx ≥ (2(b-a))2 = 4(b-a)2.所以⎰[a, b] | f’’(x)|2 dx≥ 4/(b-a).1.6.16 (变分不等式) 设X是一个Hilbert空间,a(x, y)是X上的共轭对称双线性函数,∃M > 0,δ> 0,使得δ || x ||2≤a(x, x) ≤M || x ||2 ( ∀ x ∈ X ).又设u0∈X,C是X中的一个闭凸子集.求证:函数x #a(x, x) - Re(u0, x)在C上达到最小值,并且达到最小值的点x0唯一还满足Re(2a(x0, x -x0) - (u0, x -x0)) ≥ 0( ∀ x ∈ C ).证明:设f(x)= a(x, x) - Re(u0, x).则f(x) = a(x, x) - Re(u0, x) ≥δ || x ||2 - | (u0, x) |≥δ || x ||2 - || u0 || · || x || ≥- || u0 ||2/(4δ) > -∞.即f在X上有下界,因而f在C有下确界μ = inf x∈C f(x).注意到a(x, y)实际上是X上的一个内积,记它所诱导的范数为|| x ||a = a(x, x)1/2,则|| · ||a与|| · ||是等价范数.因此f(x) = a(x, x) - Re(u0, x) = || x ||a2- Re(u0, x).设C中的点列{ x n }是一个极小化序列,满足μ≤f(x n ) < μ + 1/n ( ∀n∈N+ ).则由平行四边形等式,|| x n-x m ||a2 = 2(|| x n ||a2 + || x m ||a2 ) - 4|| (x n + x m)/2||a2= 2( f(x n) + Re(u0, x n) + f(x m) + Re(u0, x m) ) - 4( f((x n + x m)/2) + Re(u0, (x n + x m)/2)) = 2( f(x n) + f(x m)) - 4 f((x n + x m)/2) + 2 Re( (u0, x n) + (u0, x m) - (u0, x n + x m) )= 2( f(x n) + f(x m)) - 4 f((x n + x m)/2)≤ 2( μ + 1/n + μ + 1/m ) - 4 μ= 2(1/n + 1/m) → 0 ( m, n→∞ ).因此|| x n-x m ||2≤ (1/δ) || x n-x m ||a2→ 0 ( m, n→∞ ).即{ x n }为X中的基本列.由于X完备,故{ x n }收敛.设x n→x0 ( n→∞ ).则|| x n-x0 ||a2≤M || x n-x0 ||2→ 0 ( m, n→∞ ).而由内积a( · , ·),( · , ·)的连续性,有a( x n , x n) →a( x0 , x0 ),且(u0, x n) → (u0, x0),( n→∞ ).因此f(x n) = a(x n, x n) - Re(u0, x n) →a(x0, x0) - Re(u0, x0) = f(x0),( n→∞ ).由极限的唯一性,f(x0) = μ = inf x∈C f(x).至此,我们证明了f在C上有最小值.下面说明最小值点是唯一的.若x0, y0都是最小值点,则交错的点列{ x0, y0, x0, y0, x0, ... }是极小化序列.根据前面的证明,这个极小化序列必须是基本列,因此,必然有x0 = y0.所以最小值点是唯一的.最后我们要证明最小点x0∈C满足给出的不等式.∀x∈C,∀t∈[0, 1],有x0 + t ( x - x0)∈C,因此有f(x0 + t ( x - x0)) ≥f(x0).即|| x0 + t ( x - x0) ||a2- Re(u0, x0 + t ( x - x0)) ≥ || x0 ||a2- Re(u0, x0).展开并整理得到t Re ( 2a(x0, x - x0) - (u0, x - x0) ) ≥-t2 || x - x0 ||a2.故当∀t∈(0, 1],有Re ( 2a(x0, x - x0) - (u0, x - x0) ) ≥-t|| x - x0 ||a2.令t→ 0就得到Re ( 2a(x0, x - x0) - (u0, x - x0) ) ≥ 0.[第6节完·第1章完] ∀∃∅-⨯±≠≥·◦≤≡⊕⊗≅αβχδεφγηιϕκλμνοπθρστυϖωξψζ∞∙︒ℵℜ℘∇∏∑⎰ℓ⊥!∀√§ψ∈∉⊆⊂⊃⊇⊄⊄∠⇒♣♦♥♠§NZΘ∑∆∏TEHPXK#↔→←↑↓⌝∨∧⋃⋂⇔⇒⇐∆∑ΓΦΛΩ∂。

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