高等代数课件 第八章

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高等代数课件--天津科技大学理学院高等代数精品课程教.

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V1 V2 1 2 | 1 V1 , 2 V2
定理2:如果V1 ,V2是线性空间V的两个子空
间,那么它们的和 V1+V2也是V的子空间。
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证明:由于0∈ V1,0∈ V2 , 0=0+0∈ V1+V2 ,因而V1+V2 是非空集合, 如果= 1+ 2 , = 1+ 2 ∈ V1+V2, 因1+1∈ V1、 2+2 ∈ V2 , 有 + =(1+1)+( 2+2) ∈V1+ V2 k=k (1+ 2 )= k 1+k 2 ∈V1+ V2 因此V1+V2 是V的子集. 有限个子空间的和
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推论2 : 和V1 V2为直和的充分必要条件是 V1 V2 0 证明 : 必要性 V1 V2 , 0 ( ) 0 0 因为V1 V2是直和, 零元素的表示法唯一, 从而 0 , V1 V2 {0} 充分性 任意1 ,V1 , 2 V2 , 如果1 2 0, 有
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例1 在二位几何空间中,若V1,V2分别是x轴 与y轴,则V1∩V2={0}, V1+V2=R2. 例2 在三位几何空间中,若V1表示过原点的 直线,V2是过原点且与V1垂直的平面,则 V1∩V2={0}, V1+V2=R3.
例3 线性空间Pn中,若V1是As×nx=0的解空 间,V2是Br×nx=0的解空间,
第八章 线性空间
§8.2 子空间及其交与和 子空间的直和
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子空间的交与和
子空间的交与和是V的子空间集合的 运算。由于两个子空间的并一般未必仍是 子空间,所以集合并的运算不是V的子空 间集合的运算。因此引入子空间的和。我 们切不可把子空间的和与集合的并混为一 谈,例如在R2中,若X,Y分别表示 x 轴和 y 轴上所有点的集合,那么X和Y 都是R2的子空间,且X+Y=R2,显然 ≠X∪Y。

高等代数第8章入矩阵1

高等代数第8章入矩阵1
P0Q0= E, P0BQ0= A. 由此Q0= P0-1, 而A=P0BP0-1. 故A与B相似.
引理 对于任何不为零的nn数字矩阵A
和-矩阵U()与V(), 一定存在-矩阵Q()
与R()以及 数字矩阵U0与V0使
U() =(E-A)Q()+U0 ,
<1>
V() =R()(E-A)+V0 .
<2>
证 把U()改写成
U()=D0m+D1m-1+…+Dm-1+Dm .
U()=D0m+D1m-1+…+Dm-1+Dm .
这里D0,D1,…,Dm都是nn数字矩阵,而且
D00. 如m=0,则令Q()=0及U0=D0,它们
P(i(c))-1=P(i(c-1)),
P(i,j())-1=P(i,j(-)).
对一个sn的-矩阵A()作一次初等行变换 就相当于在A()的左边乘上相应的ss初等 -矩阵;
对A()作一次初等列变换就相当于在A() 的右边乘上相应的nn的初等 -矩阵.
定义 -矩阵A()称为与B()等价, 如果可以经过一系列初等变换将A()化 为B().
行列式因子的意义就在于, 它在 初等变换下是不变的.
定理 等价的-矩阵具有相同的秩
与相同的各阶行列式因子。
证 只需要证明, -矩阵经过一次初
等变换, 其秩与行列式因子是不变的.
设-矩阵A()经一次初等行变换 变成B(), f( )与g( )分别是A()与
B()的k阶子式的一个最大公因式. 现证f=g.下面分三种情况讨论:
-矩阵之间的等价满足如下三条; (1) 自反性: 每个-矩阵与自己等价. (2) 对称性:若A()与B()等价,则B()与 A()等价. (由于初等变换具有可逆 性). (3) 传递性:若A()与B()等价,

高等代数第八章 7第七节 矩阵的有理标准形

高等代数第八章 7第七节 矩阵的有理标准形

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定义8 对数域 上的一个多项式 对数域P上的一个 上的一个多项式 定义 d(λ)=λn+a1λn-1+…+an 称矩阵 0 0 L 0 − an 1 0 L 0 − a n −1 (1) A = 0 1 L 0 − an− 2 M M M M 0 0 L 1 − a1 多项式d(λ)的伴侣阵 为多项式 的伴侣阵. 容易证明, 的不变因子(即 - 的不变因子)是 容易证明,A的不变因子 即λE-A的不变因子 是 1 , 1 ,L , 1 , d ( λ ) (见习题 见习题3
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引理 (2)中矩阵的不变因子为 中矩阵的不变因子为 中矩阵的不变因子 1,1, …,1, d1(λ),d2(λ),…,ds(λ) , 其中 1 的个数等于 d1(λ), d2(λ), …, ds(λ) 的次数之和 n减去 减去s. 减去 证明 因为
λE1 − A1 λE − A =
第七节*
矩阵的有理标准形
前一节中证明了复数域上任一矩阵 都可 都可相似 前一节中证明了复数域上任一矩阵A都可相似 复数域 一个若当形矩阵 这一节将对任意数域P来 若当形矩阵. 于一个若当形矩阵 这一节将对任意数域 来讨论 类似的问题. 我们证明P上任一矩阵必相似于 必相似于一个 类似的问题 我们证明 上任一矩阵必相似于一个 有理标准形矩阵. 有理标准形矩阵.
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矩阵A的初等因子为 例 设3×3矩阵 的初等因子为(λ-1)2, (λ-1) ,则它 × 矩阵 不变因子是 它的有理标准形 有理标准形为 的不变因子是1, (λ-1), (λ-1)2 ,它的有理标准形为 A1
1 0 0 0 0 − 1 0 1 2

高等代数课件(北大版)第八章 λ-矩阵§8.5

高等代数课件(北大版)第八章 λ-矩阵§8.5

等价. 然后对 D1 ( ) 重复上述讨论.
2012-9-22§8.5 初等因子
数学与计算科学学院
如此继续进行,直到对角矩阵主对角线上元素所含
1 的方幂是按逆升幂次排列为止.
再依次对 2 , , r 作同样处理. 最后便得到与 D ( ) 等价的对角阵 D ( ).
结论2、两个同级数字矩阵相似
它们有相同的初等因子.
可见:初等因子和不变因子都是矩阵的相似不变量.
2012-9-22§8.5 初等因子
数学与计算科学学院
三、初等因子的求法
1、(引理1)若多项式 f 1 ( ), f 2 ( ) 都与 g 1 ( ), g 2 ( ) 互素,则
f 1 ( ) g 1 ( ),
2
2, 1, 1
得A的不变因子为:
d 3 ( x ) ( 1) ( 2),
2
d 2 ( x ) d 1 ( x ) 1.
2012-9-22§8.5 初等因子
数学与计算科学学院
结论1、若两个同级数字矩阵有相同的不变因子,
则它们就有相同的初等因子; 反之,若它们有相同的初等因子,则它们就有 相同的不变因子.
d 1 ( x ) ( 1 ) d 2 ( x ) ( 1 )
k 11
( 2 )
k 12
( r )
k1 r
, , .
k 21
( 2 )
k 22
( r )
k2 r

d n ( x ) ( 1 )
kn1
( 2 )
f ( ) | f 2 ( ) g 2 ( ),

高等代数 第8章线性变换 8.6 欧式空间的正交变换和对称变换

高等代数 第8章线性变换 8.6 欧式空间的正交变换和对称变换
存在一个角ψ使
b = cosψ,d = sinψ
将a, b, c, d代入(4)的第三个等式得 Cosφcosψ + sinφsinψ = 0 或 cos(φ+ψ) = 0
最后等式表明,φ -ψ是π/ 2的一个奇数倍. 由此 得
cos sin , sin cos
所以
cos sin U sin cos
2 ( x1, x2 , x3 ) ( x1 x3 , x2 2 x3 , x1 2 x2 x3 );
3 ( x1, x2 , x3 ) ( x2 , x1, x3 )
对称变换和对称矩阵之间的关系
定理8.4.2 设σ是n维欧氏空间V的一个对称变换, 如果σ关于一个标准正交基的矩阵是对称矩阵,那 么σ是一个对称变换. 证
1 , 2 ,, n
正交变换的定义
定义1 欧氏空间V的一个线性变换σ叫做一个 正交变换,如果对于任意 V 都有 | ( ) || |
例1 在 V2 里,把每一向量旋转一个角的 线性变换是 V2 的一个正交变换. 例2 令H是空间 V3 里过原点的一个平面.对于 每一向量 V3 ,令对于H的镜面反射 与它对应. : 是 V3 的一个正交变换.
1 0 0 0 1 0 0 0 1
以上两个矩阵都是正交矩阵.
V2 .V3 的正交变换的类型
设σ是 V2的一个正交变换,σ关于 V的一个规范正 2 交基 1 , 的矩阵是 2 a b U c d 那么U 是一个正交矩阵. 于是
y, , , 的矩 1 设σ关于V的一个规范正交基 2 n
( ),
xi ( i ),

第八章 二次型

第八章 二次型

f = ax2 + 2bxy + cy2
(1)
为了便于研究这个二次曲线的几何性质(例如判断是什么曲线), 我们可以对它进行适 当的坐标变换
⎧x
⎨ ⎩
y
= =
x′ cosθ x′ sin θ
− +
y′ sin θ y′ cos θ
,
(2)
将 f 化成标准方程.
(1)式的右端是一个二次齐次多项式. 从代数的观点看, 所谓化标准方程就是用变量的 线性替换(2)化简一个二次齐次多项式, 使它只含有平方项.
一、配方法
配方法就是利用平方公式
(x1 + x2 +L + xn )2 = x12 + x22 +L + xn2 + 2x1x2 + 2x1x3 +L + 2x1xn + 2x2 x3 +L + +2x2 xn +L + 2xn−1xn
对已知二次型进行配方. 配方法主要有以下两种情形:
(1) 如果二次型中, 某个变量平方项的系数不为零, 如有 a11 ≠ 0 , 先将含 x1 的所有因
子都配成平方项, 然后再对其它含平方项的变量配方, 直到全配成平方和的形式.
(2) 如果二次型中没有平方项, 而有某个 aij ≠ 0(i ≠ j) , 则可作线性替换
⎧xi = yi + y j
⎪ ⎨
x
j
பைடு நூலகம்
=
yi

yj
⎪ ⎩
xk
=
yk ,
k ≠ i, j
化成含有平方项的二次型, 然后再配方.
例 1 将二次型

高等代数 第八章 空间问题.ppt

高等代数 第八章 空间问题.ppt


( gz
q),
(f)
yz zx xy 0
由(d) w (1 )(1 2 ) g (z q )2 B
(g)
2E(1 )
g
为了确定常数B,必须利用位移边界条件。假定半空间体
在距边界为h处没有位移,则由位移边界条件
(w)zh 0 代入
B (1 )(1 2 ) g (h q )2
2E(1 )
g
(h)
w (1 )(1 2 ) [q(h z) g (h2 z2 )]
E(1 )
2
例题 半空间体受重力及均布压力
应力分量和位移分量都已经完全确定,并且所有一切条 件都满足。从而得到的结果是正确解答。
分力
dF 1 d dy
ba
例题
代入半空间体的沉陷公式,对ξ 和y进行积分。
= 2 y2 1/ 2
设k点在矩形之外,则沉陷为:
1 2 xa/ 2 b/ 2
ki
E xa/2 b/2
1 d dy 2 y2
ki

1 2 Ea
考虑其平衡条件

Fz 0, z zz 2 rdr+F=0。
(c)
0
由于轴对称,其余平衡条件自动满足。
例题
半空间体在边界上受法向集中力
布希内斯克解答如下:
ur

1 F
2 ER

rz R2

1
R
2 r
z

uz

1 F
2 ER
2 1
z 轴对称问题
y
z
球对称问题
§8-1 概 述

高等代数第八章 7第七节 矩阵的有理标准形

高等代数第八章 7第七节 矩阵的有理标准形

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引理 (2)中矩阵的不变因子为 1,1, …,1, d1(λ),d2(λ),…,ds(λ) ,
其中 1 的个数等于 d1(λ), d2(λ), …, ds(λ) 的次数之和 n减去s.
证明 因为
E1 A1
E
A
E2 A2
Es As
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由于每个λEi-Ai的不变因子为1,1, …,1, di(λ) ,故可 用初等变换把它变成
而1,1, …,1, d1(λ),d2(λ),…,ds(λ)是它的不变因子.
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定理14 数域P上n×n方阵A在P上相似于唯 一的一个有理标准形矩阵,称为A的有理标准形.
证明 设A的(λE-A的)不变因子为 1,1, …,1, d1(λ),d2(λ),…,ds(λ) ,其中d1(λ),d2(λ),…,ds(λ) 的次数 ≥1,且1的个数=d1(λ),d2(λ),…,ds(λ)的次数之和减去 s,设di(λ)的伴侣阵是Bi ,则作
1
1
di ( )
进而用初等变换将λE-A变成
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1
1
d1( )
1
1
d2( )
(3)
1
1
ds ( )
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在λ-矩阵(3)上再进行一些行或列互换,则可变成
1
1
d1( )
d 2( )
d
s
(
)
由于 d1(λ) | d2(λ) |… |ds(λ) ,故它是λE-A的标准形,
第七节* 矩阵的有理标准形
前一节中证明了复数域上A一个若当形矩阵. 这 一节将对P来讨论类似的问题. 我们证明P上必相似 于一个有理标准形矩阵.

高等代数课件(北大版)第八章 λ-矩阵§8.2

高等代数课件(北大版)第八章 λ-矩阵§8.2
2020/2/7§8.2 λ─矩阵的标准数形学与计算科学学院
一、λ-矩阵的初等变换
定义:
λ―矩阵的初等变换是指下面三种变换: ① 矩阵两行(列)互换位置; ② 矩阵的某一行(列)乘以非零常数 c;
③ 矩阵的某一行(列)加另一行(列)的( )倍, ( )是一个多项式.
2020/2/7§8.2 λ─矩阵的标准数形学与计算科学学院
定义:
将单位矩阵进行一次 ―矩阵的初等变换所得的
矩阵称为 ―矩阵的初等矩阵.
注: ① 全部初等矩阵有三类:
1

O



P(i, j)



1

0L 1
i行
M 1L 0
j行
1
O 1
2020/2/7§8.2 λ─矩阵的标准数形学与计算科学学院
1

O

1

LL
LL
L L
L L

2020/2/7§8.2 λ─矩阵的标准数形学与计算科学学院
r() L L
[1,i ]

L a11 L
L
(
L
)
L L L
L L L


B( ).
B( ) 的左上角元素 r( )符合引理的要求,
故 B( ) 为所求的矩阵.
ii) 在A( )的第一行中有一个元素 a1i ( )不能被a11( )
对 A( ) 作下述初等行变换:
a11( ) L
A(
)



L
ai1(
L
)
L L
L
a1 j ( ) L
L L
aij ( )

高等代数第八章 λ-矩阵

高等代数第八章    λ-矩阵

A−1 (λ ).
§8.1 λ─矩阵 λ─矩阵
判定:
(定理1) 一个 n × n 的 λ ―矩阵 A(λ )可逆 定理 ) 矩阵
⇔ A(λ ) 是一个非零常数 是一个非零常数.
证: “ ⇒ ” 可逆, 若 A(λ ) 可逆,则有 B(λ ),使
A(λ ) B( λ ) = E
两边取行列式,得 两边取行列式,
§8.1 λ─矩阵 λ─矩阵
一、λ-矩阵的概念
定义:
是多项式环, 设P是一个数域, λ 是一个文字, P[λ ]是多项式环, 是一个数域, 是一个文字, 若矩阵A的元素是 的多项式, 的元素, 若矩阵 的元素是 λ 的多项式,即 P[λ ] 的元素,则 矩阵,并把A写成 称A为 λ ―矩阵,并把 写成 A(λ ). 为
注:
数域P上的矩阵 上的矩阵—数字矩阵也 ① Q P ⊂ P[λ ], ∴ 数域 上的矩阵 数字矩阵也 矩阵. 是 λ ―矩阵 矩阵
§8.1 λ─矩阵 λ─矩阵
矩阵也有加法、 ② λ ―矩阵也有加法、减法、乘法、数量乘法运算, 矩阵也有加法 减法、乘法、数量乘法运算, 其定义与运算规律与数字矩阵相同. 其定义与运算规律与数字矩阵相同 矩阵, ③ 对于 n × n 的 λ ―矩阵,同样有行列式 | A(λ ) |, 矩阵 的多项式, 它是一个λ 的多项式,且有
A(λ ) B(λ ) = A(λ ) B(λ ) = E = 1
∴ A( λ ) , B(λ ) 都是零次多项式,即为非零常数. 都是零次多项式,即为非零常数
§8.1 λ─矩阵 λ─矩阵
“ ⇐ ” 设 A(λ ) = d 是一个非零常数 是一个非零常数.
A∗ ( λ ) 为 A(λ )的伴随矩阵,则 的伴随矩阵,

高等代数课件(北大版)第八章 λ-矩阵§8.6

高等代数课件(北大版)第八章 λ-矩阵§8.6

i 0 L 0 0
1 i L 0 0
Ji
L 0
0
L 0 0
L L L
L
i
1
L , 0
i
2020/4/11§8.6 若当标准形的数理学与论计算推科学导学院
i 1,2,L , s
J1

J
J2 O
Js
则 J 的初等因子也是(*),
即J与A有相同的初等因子.
故J 与A相似.
2020/4/11§8.6 若当标准形的数理学与论计算推科学导学院
0 0 2 2 0 0
0 0 0 0 2
A 的初等因子为 , , 2 .
0 0 0
故 A的若当标准形为
0 0
0 0
0 2
.
2020/4/11§8.6 若当标准形的数理学与论计算推科学导学院
例2、已知12级矩阵A的不变因子为
114,12,L43,1,( 1)2,( 1)2 1, 12 1( 2 1)2 9个 求A的若当标准形. 解:依题意,A的初等因子为 12 , 12 , 12 , 1, 1, i2 , i2
00 00
L L 1n1
1 0
L 1
所以 E J0 的 n 1 级行列式因子为1. 从而, E J0 的 n 2,L ,2,1 级行列式因子皆为1.
J0 的不变因子是:
d1 L dn1 1, dn 0 n . 故 J0 的初等因子是: 0 n .
2020/4/11§8.6 若当标准形的数理学与论计算推科学导学院
1
O
1
s ks
等价. 由定理9,J 的全部初等因子是:
( 1 )k1 , ( 2 )k2 , L , ( s )ks .

高等数学(高教版)第八章λ 矩阵第五节

高等数学(高教版)第八章λ 矩阵第五节

所以
证毕
下面的定理给了我们一个求初等因子的方法,
它不必事先知道不变因子.
定理 9 首先用初等变换化特征矩阵 E - A
为对角形式,然后将主对角线上的元素分解成互不
相同的一次因式方幂的乘积,
则所有这些一次因
式的方幂(相同的按出现的次数计算)就是 A 的全
部初等因子.
证明 设 E - A 已用初等变换化为对角形
如果多项式 f1(), f2() 都与 g1(), g2() 互
素,则
(f1()g1() , f2()g2())=(f1() , f2())(g1() , g2()).
事实上,令
( f1()g1() , f2()g2()) = d() , ( f1() , f2()) = d1() , ( g1() , g2()) = d2() .
因式的方幂
( j )k1 j , ( j )k2 j ,, ( j )knj
( j 1,2,, r)
在 D() 的主对角线上按递升幂次排列后,得到的
新对角矩阵 D () 与 D() 等价.
此时 D () 就是
E - A 的标准形而且所有不为 1 的
因子,因而它们相似.
反之,如果两个矩阵相似,
则它们有相同的不变因子,因而它们有相同的初
等因子.
综上所述,即得:
定理 8 两个同级复数矩阵相似的充分必要条
是它们有相同的初等因子.
三、初等因子的求法
初等因子和不变因子都是矩阵的相似不变量. 但是初等因子的求法与不变因子的求法比较,反而 方便一些.
在介绍直接求初等因子的方法之前,先来说明 关于多项式的最大公因式的一个性质:
(
j )kij

《高等代数》第八章 欧氏空间

《高等代数》第八章  欧氏空间
ai 1 () = a11() () . 对 A() 作下述初等行变换:
a11()
A(
)


ai1

(

)

a1 j ()

aij ()


a11()


0

a1 j ()



aij () a1 j () ()
的多项式,且
di() | di+1() ( i = 1, 2, … , r-1 ) .
证明 经过行列调动之后,可以使得 A() 的
左上角元素 a11() 0,如果 a11() 不能除尽 A()
的全部元素, 由引理 设可以- 矩找阵到A与(A)(的)左等上价角的元素
B1() ,它的并左且上角A(元)素中b至1(少)有 0一,个并元且素次不数能比被它除
们的乘积是 1 可以推知,它们都是零次多项式, 也就是非零的数 .
证毕
二、举例
例 1 求下列 - 矩阵的秩
2 1
(1) 1

2


1 2 2 1 2 3 2
2 1
1 ;


2

1
(2) 2


1
1
引理 设 - 矩阵A() 的左上角元素 a11() 0
并且 A() 中至少有一个元素不能被它除尽,那么 一定可以找到一个与 A() 等价的矩阵 B() ,它的 左上角元素也不为零, 但是次数比 a11() 的次数低.
证明 根据 A() 中不能被 a11() 除尽的元素
所在的位置,分三种情况来讨论:
如此下去,A() 最后就化成了所要求的形式.

高等代数课件

高等代数课件
变, 即对任意, V,有 (), ()=, .
18
例1 在欧氏空间V2
中, 是把V2 中任意向量
都沿逆时针方向旋转θ
角的变换,则是正交变换.
19
例2 在欧氏空间V3 中,设M是过原点的一个
平面,是V3 中任意向量 关于M的镜面反射,则
是正交变换.
20
定理8.3.1 设是n(0)维欧氏空间V的一个线性变
高等代数课件
2008
1
第八章 欧氏空间
8.1 欧氏空间的定义及基本性 质
8.2 度量矩阵与正交基 8.3 正交变换与对称变换
8.4 子空间与正交性
8.5 对称矩阵的标准形
2
8.1 欧氏空间的定义及性质
一. 解析几何内容回顾 二. 欧氏空间的定义空间 三. 内积的性质 四. 向量的长度 五. 向量的夹角 六. 向量的距离
| |, x 1 2 x 2 2 x n 2
d ( ,) | | ( x 1 y 1 ) 2 ( x 2 y 2 ) 2 ( x n y n ) 2
12
三. 正交化方法
定理 8.2.2 设{1, 2,…, m}是欧氏空间V的一个无关组, 那么 可以求出的一个正交组1, 2,…, m, 使得k可用1, 2,…, m 线性表 示, k=1,2,…,m.
设1, 2,…, n是欧氏空间V的一个基, =x11+x11+…+xnn, =y11+y11+…+ynn如果还1, 2,…, n是一个标准正交基, 则
n
,i xjj,i xi
j1
因此: 向量 关于一个标准正交基的第 i 个坐标就是 与第个 i
基向量的内积. , x 1 y 1 x 2 y 2 x n y n

丘维声版 高等代数详解 PPT 第八章1

丘维声版 高等代数详解 PPT 第八章1

第八章 线性空间代数系统 n Km n K ×[]K xV非空集合 n 元向量m ×n 矩阵一元多项式任意元素数域 一般数域K 一般数域K 一般数域K 一般数域K 代数运算向量加法 向量数乘矩阵加法 矩阵数乘多项式加法 多项式数乘?性质 (1)~(8)(1)~(8)(1)~(8)?§1.1 线性空间的结构一、线性空间的定义与性质定义 设V 是一个非空集合,K 为数域。

在V 上定义了一个称为加法的代数运算:对,V αβ∀∈,在V 中都有唯一的一个元素γ与它们对应,称之为α与β的和,记作 γαβ=+;在K 与V 之间定义了一个称为数量乘法的运算:对V α∀∈及k K ∀∈,在V 中都有唯一的一个元素β与它们对应,称之为k 与α的数量乘积,记作k βα=。

如果上述两种运算满足以下八条运算规律:对,,,,V k l K αβγ∀∈∀∈(1)α +β = β +α(2)(α + β)+ γ = α +(β + γ)(3)V 中存在元素,记为θ 或0 ,使α + θ = α,V α∀∈称θ 为V 的零元素(4)对V α∀∈,V 中存在元素β,使 α +β = θ 称β为α的负元素(5)1α = α(6)(kl ) α = k (l α)(7)(k + l )α = k α + l α(8)k (α + β)= k α + k β则称V 构成数域K 上的一个线性空间。

例 数域K 上全体n 元向量的集合n K 对向量的加法及数量乘法,构成K 上的线性空间(称为数组向量空间)。

例 数域K 上全体m n ×矩阵的集合m nK×(也记为()m n M K ×)对矩阵的加法及数量乘法,构成K 上的线性空间(称为矩阵空间)。

例 数域K 上全体一元多项式的集合[]K x 对多项式的加法及数量乘法,构成K 上的线性空间。

对正整数n ,令{}[]()|()[],deg ()n K x f x f x K x f x n =∈<则[]n K x 对多项式的加法及数量乘法也作成K 上的线性空间。

高等代数--第八章 多项式

高等代数--第八章 多项式

r(x)=f(x)-q(x)g(x)
由此可见,如果g(x),r(x)有一个最大 公
因式d(x),那么d(x)也是f(x),g(x)的一个 最大公 因式。
h
36
定理2 对于P[x]中任意两个多项式 f(x),g(x),在P[x]中存在一个最大公因式d(x), 且d(x)可以表示成f(x),g(x)的一个线性组合, 即有P[x]中多项式u(x),v(x)使
g ( x ) q 2 ( x ) r 1 ( x ) r 2 ( x )r 2 0
h
25
例题
f 3 x 3 4 x 2 5 x 6 ,g x 2 3 x 1
x2 3x1
|3x34x25x6 | |_3_x_3__9_x2__3_x____ |
3x 13
| 13x28x6 |
|___1_3_x_2__3__9x__1_ |3
f(x)
31x7
(3x13)g(x)(31x7)
h
26
定义5 数域P上的多项式g(x)称为整除f(x), 如果有数域P上的多项式h(x)使得
f (x) 0 ,那么 g(x)=h(X)
定义4 所有系数在数域P中的多项式的全体,
称为数域P上的一元多项式环,记为P[x],
P称为P[x]的系数域
BACK
h
19
§3 整除的概念
以后讨论都是在某一固定的数域P上的 多项式环中进行。
带余除法 整除 整除的性质
h
20
带余除法
对于P[x]中任意两个多项式f(x)与g(x),其
35
Байду номын сангаас
h
最大公因式的求法
结论:如果有等式
f(x)=q(x)g(x)+r(x)

高等代数与解析几何-第八章完整ppt课件

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2
x2
z
,
消 去 z得 投 影 柱 面 x2y2 1,
在 xoy面上的投影为
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由 x x 0 2 y y 0 2 z z 0 2 R 2
得上、下半球面的方程分别是:
zz0 R2(xx0)2(yy0)2
zz0 R2(xx0)2(yy0)2
由上述方程可得球面的一般式方程为:
x2 + y2 + z2 + Ax + By + Cz + D = 0
+
y2 b2
z2 c2
= 0 (a>0, b>0, c>0)
z
x = 0, y = 0,
y2 b2
z2 c2
=
0,
x2 a2
z2 c2
=
0,
y
=
bz c
x = az c
Oy x
z = 0, z = h,
x2 a2
+
y2 b2
=
0
x2 a2
+
y2 b2
=
h2 c2
当h 0 时,该交线是椭圆;
当h = 0 时,该交线是原点。 .
§8.1 曲面的方程
曲面的实例: 水桶的表面、台灯的罩子面等.
曲面在空间解析几何中被看成是点的几何轨 迹.
曲面方程的定义:
如 果 曲 面 S 与 三 元 方 程 F ( x , y , z ) 0 有 下 述 关 系 :
( 1 ) 曲 面 S上 任 一 点 的 坐 标 都 满 足 方 程 ; ( 2 ) 不 在 曲 面 S上 的 点 的 坐 标 都 不 满 足 方 程 ;
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由此得 | | , x12 x22 xn2 (5)
( ,) (x1 y1)2 (xn yn )2 (6)
2.标准正交基的性质
设 {1,2} 是 V2 的一个基,但不一定是
正交基。从这个基出发,只要能得出 V2 的一个
正交基 {1, 2}, 问题就解决了,因为将 1和2
再分别除以它们的长度,就得到一个规范正交
注意:(7)和(8)在欧氏空间的不等式(6) 里被统一起来. 因此通常把(6)式称为柯西-施瓦兹不 等式.
三、向量的正交
定义4 欧氏空间的两个向量ξ与η说是正交的,
如果 , 0
定理8.1.2 在一个欧氏空间里,如果向量ξ
与1,2,,r 中每一个正交,那么ξ与 1,2,,r
的任意一个线性组合也正交.
2 a1 2 a1 0,
因而 2 0,
这就得到 V2 的一个正交基 {1, 2}.
3.标准正交基的存在性
定理8.2.2(正交化方法) 设 {1,2 ,,n}
是欧氏空间V的一组线性无关的向量, 那么可以求
出V 的一个正交组 {1, 2,, n}, 使得 k 可以由 1,2,,k 线性表示,k = 1,2,…,m.
由于1,2,,k 线性无关,得 k 0,
又因为假定了 1, 2 ,, k1 两两正交,所以
k ,i
k ,i
k ,i i , i
i , i 0, i 1,2,, k 1
这样,1, 2,, k 也满足定理的要求。
定理8.2.3 任意n(n >0)维欧氏空间一定有正交
基,因而有标准正交基.
例4 在欧氏空间 R3中对基
4) 当 0 时, , 0 这里 ,, 是V的任意向量,a是任意实数,那么
, 叫做向量ξ与η的内积,而V叫做对于 这个内积来说的一个欧氏空间(简称欧氏空间).
例1 在 Rn 里,对于任意两个向量
(x1, x2,..., xn ), ( y1, y2 ,..., yn )
规定 , x1 y1 x2 y2 ... xn yn
证 取 1 1, 那么 2 是 1 的线性组合,且
1 0. 其次取
2 2
2 , 1 1, 1
1
那么 2 是 1,2 的线性组合,并且因为1, 2
线性无关,所以2 0.
又由
2 , 1
2 , 1
2 , 1 1, 1
所以 2与1 正交。
1, 1 0
假设1<k≤m,而满足定理要求的 1, 2 ,, k1
1 ,0, 2
1 2
第三步,取
3 3
3,1 1,1
1
3, 2 2, 2
2
3 3,1 1 3, 2
(2,0,3)
5 3
1, 3
1, 3
1 3
1 2
1, 2
1, 2
1 2
5 , 5 , 5 6 3 6
再令
3
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
|
3 3
|
1, 6
2, 6
1 6
于是 1, 2 , 3 就是 R3 的一个规范正交基。
,. 有不等式
, 2 , ,
(6)
当且仅当ξ与η线性相关时,上式才取等号.
定义3 设ξ与η是欧氏空间的两个非零向量, ξ与η的夹角θ由以下公式定义:
cos ,
例5 令 Rn 是例1中的欧氏空间. Rn 中向量
(x1, x2 ,..., xn ) 的长度是
, x12 x22 ... xn2
3.能掌握一个向量与一个非空子集正交、子空间的正交补的概念 及基本性质,并会求某些子空间的正交补.
4.掌握正交矩阵的概念及其与标准正交基的关系. 5.掌握n维欧氏空间同构的概念及基本理论. 三、重点难点:
正交向量组、n 维欧氏空间的标准正交基等概念; 子空间的正交补
的概念及基本性质;施密特正交化方法
基。先取 1 1.借助几何直观,为了求出 2,
我们考虑线性组合 2 a1, 从这里决定实数a, 使 2 a1与1 正交,由
0 2 a1, 1 2 , 1 a 1, 1
及 1 0 得
a 2 , 1 1, 1

2 2
2 , 1 1, 1
1
那么 2, 1 0, 又因为 1, 2
线性无关,所以对于任意实数 a
1 (1,1,1),2 (0,1,2),3 (2,0,3)
施行正交化方法得出 R3 的一个标准正交基.
解:
第一步,取
1
1 | 1
|
1, 3
1, 3
1 3
第二步,先取
2 2
2,1 1,1
1 2 2,1 1
(0,1,2)
3
1, 3
1, 3
1 3
(1,0,1)
然后令
2
|
2 2
|
练习1 设 1 (1,0,2,0), 2 (0,2,0,3),3 (2,6,4,9),
试把 L(1,2 ,3 )的基扩充成 R 4的一个基,并将它规
x1, x2 ,, xn 是ξ关于 {1, 2 ,, n} 的坐标。
由于{1,2 ,,n}是规范正交基,我们有
n
,i x j j ,i xi j 1
(3)
这就是说,向量ξ关于一个规范正交基的第i个坐标
等于ξ与第i个基向量的内积;
其次,令 y11 y22 ynn
那么 , x1 y1 x2 y2 xn yn (4)
1 2 3 1, 1,2 2 ,3 3 ,1 0.
例2 考虑定义在闭区间 [0,2 ]上一切连续函数
所作成的欧氏空间C[0,2(] 参看8.1例3),函数组
(1) 1,cosx, sinx, … ,cosnx ,sinnx,…
构成C[0,2 ] 的一个正交组。
2
事实上,我们有: 0 1dx 2 ,
第八章 欧氏空间
8.1 向量的内积 8.2 正交基 8.3 正交变换 8.4 对称变换和对称矩阵
一、内容分布
8.1 向量的内积
8.1.1向量的内积、欧氏空间的定义 8.1.2向量的长度、两非零向量的夹角
8.1.3两向量正交、正交向量组的定义、性质
二、教学目的
1.理解并掌握以下概念及其基本性质:向量的内积、欧氏空间、向量的 长度、单位向量、两非零向量的夹角、两向量正交、两向量的距离. 2.掌握常见的几种欧氏空间;会用向量的内积及欧氏空间的定义判断向 量ξ与η的内积<ξ,η>,以及向量空间关于这个内积构成欧氏空间. 3.掌握 , 2 , , 及其它不等式,并会用它来证明另外一 些不等式
, ma1b1 na2b2
作成欧氏空间的充分必要条件是m > 0, n > 0.
二、向量的长度、两非零向量的夹角
定义2 设ξ是欧氏空间的一个向量,非负实数
, 的算术根 , 叫做ξ的长度,向量ξ的
的长度,向量ξ的长度用符号 表示:
,
定理8.1.1 在一个欧氏空间里,对于任意向量
1, cos nx 1,sin nx 0,
cos mx, cos nx sin mx,sin nx
cos mx,sin nx
0,若m n,
把(1)中每一向量除以它长度,我们就得C[0,2π]
的一个标准正交组:
1 , 1 cos x, 1 sin x,..., 1 cos nx, 1 sin nx,...
由长度的定义,对于欧氏空间中任意向量ξ和任意实
数a,有
a a, a a2 , a
注:一个实数a与一个向量ξ的乘积的长度等于a
的绝对值与ξ的长度的乘积.
例6 考虑例1的欧式空间Rn,由不等式(6)推出:
对于任意实数 a1, a2 ,an , b1, b2 ,, bn,有不等式 (a1b1 anbn )2 (a1 an )2 (b1 bn )2 (7)
2
, 若m n,
0 cos mxcos nxdx 0, 若m n,
2
0
sin
mx
sin
nxdx
,
0,
若m 若m
n, n,
2
2
2
0 cos mx sin nxdx 0 cos nxdx 0 sin nxdx 0
所以 1,1 2 , cos nx, cos nx sin nx,sin nx ,
(x1 y1, x2 y2 ,...); a (ax1, ax2 ,...)
向量 (x1, x2,...), ( y1, y2,) 的内积由公式
, xn yn n1
给出,那么H是一个欧氏空间.
练习1 (a1, a2 ), (b1,b2 )为向量空间
中任意两向量,证明: R2 对
易证,关于内积的公理被满足,因而 Rn
对于这样定义的内积来说作成一个欧氏空间.
例2 在 Rn里,对于任意向量
(x1, x2,..., xn ), ( y1, y2 ,..., yn )
规定 , x1 y1 x2 y2 ... xn yn
不难验证, Rn 也作成一个欧氏空间.
例3 令C[a,b]是定义在[a,b]上一切连续实函数 所成的向量空间, f (x), g(x) C[a,b],我们规定
如果V 的一个正交基还是一个规范正交组,那
么就称这个基是一个规范正交基。
例2 欧氏空间 Rn 的基是
(i)
i (0,,0, 1,0,,0), i =1,2,…,n,
是 Rn 的一个规范正交基.
如果{1, 2 ,, n}是n 维欧氏空间V的一个
规范正交基。令ξ是V的任意一个向量那么ξ是可
以唯一写成 x11 x22 xnn.
都已作出,取
k k
k , 1 1, 1
1
k , k1 k 1 , k 1
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