矩阵第二章 内积空间

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矩阵理论-第二章内积空间

矩阵理论-第二章内积空间
2
因此有 即
( , )
2

( , ) ( , )
( , )
而且当且仅当

( , ) ,即 与 线性相关时,等号成立. ( , )
定义 1.3 设 V 是欧氏空间,则 x,y V ,称
( x, y) arccos x y
, n 是 n 维欧氏空间 V 的一个标准正交基,
x 11 2 2
n
n n , y 1 1 2 2
n
n
n n
则有
( x, y ) ( i i , j j ) ii
i 1 j 1
i 1
在标准正交基下, V 中任意两个元素的内积等于它们对应坐标向量的内积.
km (m , i ) 0 ,(i 1,2, , m)
由于 i j 时, (i , j ) 0 ,故可得
ki ( i , i ) 0 (i 1, 2, , m) ,
又 i O 时, (i , i ) 0 , 从而有
ki 0 (i 1, 2
( x ,y ) 0 成立,
例 2.3 设
W1 ( x , y , T 0) x ,y W2 (0, 0, z )T z R
证明 因为 1 ,2 , 首先, 取
,n 线性无关,所以 i 0 (i 1 , 2 , n ,. )
1 1 ;
( 2 , 1 ) 1 ; ( 1 , 1 )
其次, 令 2 2
则可得两个正交元素 1 , 2 .
( 3 , 1 ) ( 3 , 2 ) 再次, 令 3 3 1 2 ; ( 1 , 1 ) (2 , 2 )

第二章 内积空间 矩阵理论课件

第二章 内积空间 矩阵理论课件
(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
4 (3)特别地,当 α 与 β 正交时,有
||α β|| 2 ||α|| 2 ||β|| 2 .
最后我们给出欧氏空间 V 的内积的坐标表示形式。
设 1,2, ,n 为 V 的任意一组基,向量 , 在
此基下的坐标分别为
x ( x1, x2 , , xn )T , y ( y1, y2, , yn )T .
1
t t dt
1
2 3
,
g23 (2,3 ) (t, t 2 )
1 t t 2 dt 0,
1
g33 (3,3 ) (t 2, t 2 )
1 t 2 t 2 dt
1
2 5
.
度量矩阵 G 是对称矩阵,所以所求为
2 G 0
0
2 3
2 3Leabharlann 0 .2 30
2 5
(2)f (t) 和 g(t) 在自然基下的坐标分别是
( , ) T T
a1b1 a2b2 anbn .
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 { | (a1, a2, , an, )T }, a2i
i 1
( , ) T T
在 R3 中,选取自然基 i, j, k,则度量矩阵

矩阵论第2章 内积空间

矩阵论第2章 内积空间

2 2 2 ( )2
由此得到式 (1) .
对此式由 ,得到
.
由此得到式 (2) .
把定理 2-1 应用到欧氏空间 Rn 和例 2-3 中 R[a, b]得到两个著名
的不等式为
n
n
n
xi yi
xi2
(1) ( , k ) k( , ) ;
(2) , , , ;
(3) (, 0) (0, ) 0 .
有了内积概念,就可以在内积空间引入向量的长度及向量之间的 夹角等概念.下面先证明关于内积的一个重要不等式.
定理 2-1 设V 是数域 R 上的内积空间,对 , V ,则有不
(, ) ( , ) 2 2
一般地,如果1 ,2 , ,k 是 k 个两两正交的向量组,则有 1 2 k 2 1 2 2 2 k 2
这利用内积性质及正交条件可以证明.
事实上,由正交性有
(i
, j
)
(
i
,i
)
i
2
,
ji ,
(i, j 1, 2,
,k)
0,
ji
得到
k
设12n????及12n????是n维欧氏空间v的两个标准正交基从前一个基到后一个基的过渡矩阵为的两个标准正交基从前一个基到后一个基的过渡矩阵为a即12n?????12na????21上式转置得12??????????????12ta????????????22n?????n?????利用形式矩阵乘法将式22两边分别左乘式21得111212122212nnnnnn?????????????????????????????????????111212122212nntnnnnaa???????????????
由此可得,若1,2 , ,n 是 n 维欧氏空间V 的一组非零向 量,且满足条件:

矩阵论第二章

矩阵论第二章
0
(2)
则 0 是 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 , ,有 ( , )
(3)
并且, 等号成立的 , 线性相关。
9°(三角不等式)对 向量 , ,有

定义4: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 , 都有 F 中唯一的数 x 与之对应, 记为
, x, 并且这种内积运算还具有如下性质:
对于任意的 , , V
1) , ,
及任意的 k F
有:
2) k , k , 4) 当 0时, , 0
3) , , ,
此时称 V 为一个内积空间。
n C 对于复数域上的线性空间 , 若规定向量 例1:
a1 , a2 ,, an
1 1 , 2
( 2 , 1 ) 1 2 , [设 2 k1 2 , ( 1 , 1 )
( 2 , 1 ) k ( 1 , 1 )
因 ( 2 , 1 ) 0
],
3
( 3 , 1 ) ( , ) 1 3 2 2 3,…, ( 1 , 1 ) ( 2 , 2 )
定理3: 欧氏空间在一组基下的度量矩阵都 是正定矩阵。
, 证明:设 V 是 n 维欧氏空间,
1 2
,, n
是 V 的一
A 是该基下的度量矩阵。 的一组基, 为证明实对
称矩阵 A 正定, 只须证明实二次型 x
1 1 2 2 n n
T
Ax 正定,

矩阵论第2章内积空间综述

矩阵论第2章内积空间综述

(2) , V , x11 x2 2 xnn ; y11 y2 2 yn n ;
y1

n
,
i 1
n
xi y j i , j
j 1
x1,
x2
,,
xn
A
y2
xT
Ay
yn
即抽象的向量的内积可通过他们在基下的坐标及度量矩阵 的双线性函数来计算。
定理2:设 1,2,与,n 1为,2n,维,欧n 氏空间V的基,它们 的度量矩阵为A和B,,C是1,2,到,n 1,的2 ,过,渡n 矩阵,则 B CT AC (证明详见P26-27) 即同一欧氏空间不同基的度量矩阵是相合矩阵。
A
0
2 3
0
2
3
0
2
5
(2)求 f (x) 1与x x2 g(x的) 内1积4。x 5x2
方法一:利用定义,直接计算
f
( x),
g(x)
1
1
f
(x)g(x)dx
方法二:利用基的度量矩阵及向量在基下的坐标可求两 个向量的内积。
f (x), g(x) 在基1,x,x2的坐标分别为 (1,1,1)T , (1,4,5)T ,
例5 设欧氏空间 P[x]3中的内积为 f (x), g(x)
1
f (x)g(x)dx
1
(1)求基1,x,x2的度量矩阵;
(2)求 f (x) 1与x x2 g(x的) 内1积4。x 5x2
解:设基1,x,x2的度量矩阵为 A (aij )33 ,
a11 (1,1)
1
11dx
2
矩阵,则 B CH AC
练习P38 1;2;3
即同一酉空间不同基的度量矩阵是复相合矩阵。

第二章 内积空间

第二章  内积空间

第二章 内积空间在以前学习的线性代数中,我们知道在n R 中向量的长度、夹角和正交等性质是用内积刻划的,在本章中将内积的概念推广到一般线性空间,从而讨论一般线性空间中向量的度量性质。

定义了内积的线性空间称为内积空间,常用的内积空间有欧氏空间与酉空间。

§2.1欧氏空间与酉空间一、欧氏空间与酉空间定义1 设V 是R 上的线性空间,如果V 中每对向量,x y ,按某一对应法则都有唯一确定的实数(,)x y 与之对应且满足: ),(),(.1x y y x =),(),(.2y x y x λ=λ,λ∀∈R ),(),(),(.3z y z x z y x +=+,z V ∀∈0),(.4≥x x 等号成立当且仅当x θ=则称(,)x y 为V 的内积。

称定义了上述内积的有限维线性空间()V R 为欧几里得空间,简称欧氏空间,称21),(x x x =为x 的长度或模。

例1 在[]n P x 中定义10((),())()()f x g x f x g x dx =⎰,(),()[]n f x g x P x ∈,则[]nP x 构成一个欧氏空间。

例2 在n n ⨯R 中对,n n A B ⨯∀∈R 定义T (,)tr()A B AB =,则n n ⨯R 为欧氏空间。

证明 因为,,,n n A B C λ⨯∀∈∈R R(1) T T T T (,)tr tr[()]tr (,)A B AB AB BA B A ==== (2) T T (,)tr tr (,)A B AB AB A B λλλλ===(3) T T T (,)tr[()]tr[](,)(,)A B C A B C AC BC A C B C +=+=+=+(4) 211(,)tr()0n nTijj i A A AA a ====≥∑∑ 等号当且仅当A θ=成立 故n n ⨯R 为欧氏空间。

例3 ,n x y ∀∈R 定义T (,)x y x y =,则n R 是n 维欧氏空间。

工程矩阵理论第2章内积空间与等距变换.ppt

工程矩阵理论第2章内积空间与等距变换.ppt

, = x11 + x22 +…+ xnn, y11 + y22 +…+ ynn
1, 1 1, 2 … 1, n y1 = (x1, x2, …, xn) 2, 1 2, 2 … 2, n y2
n, 1 n, 2 … n, n yn
… …
… …
= XTGY = (XTGY)T = YHGTX.
第二章 内积空间与等距变换
例2 在 n中定义X, Y = YHX, 则 n为酉空间.
注: 上述两个例子中的内积称为标准内积. 一般情况下, 如果不特别声明, 则 n和 n 中的内积均指标准内积.
例3 设A为n阶正定矩阵, 在 n中定义 X, Y = YTAX,
则 n为欧氏空间.
第二章 内积空间与等距变换
§2.1 内积空间的基本概念
… …
… …

1, 1y1 + 1, 2y2 +…+ 1, nyn
= (x1, x2, …, xn) 2, 1y1 + 2, 2y2 +…+ 2, nyn
n, 1y1 + n, 2y2 +…+ n, nyn
1, 1 1, 2 … 1, n y1 = (x1, x2, …, xn) 2, 1 2, 2 … 2, n y2
1, 1y1 + 1, 2y2 +…+ 1, nyn
= (x1, x2, …, xn) 2, 1y1 + 2, 2y2 +…+ 2, nyn
n, 1y1 + n, 2y2 +…+ n, nyn

第二章 内积空间与等距变换
§2.1 内积空间的基本概念

矩阵理论课件 第二章 内积空间

矩阵理论课件  第二章 内积空间
则 T是正交变换。 ②设 T是内积空间 的V 一个线性变换,则
是T正交变换 Tx T。y x y
即:保持距离不变的线性变换是正交变换。
③设 T是内积空间 的V 一个变换,证明:如果 保T持
向量的内积不变,即对 x, y V ,(Tx,Ty,) 则( x, y)
T一定是线性变换,故是正交变换。
注: 任何一个正交组都是线性无关的。 定义2 (正交基) 在n维欧氏空间中,由正交组构成的基,称之为正交基。 如果正交基中每个基向量的长度均为1,则称该组正交基 为标准(或规范)正交基,通常记为
0 i j e1, e2 , , en; (ei , e j ) 1 i j
定理1 (正交基的构造)
( x ty, x ty) 0 t R ( y, y)t 2 2( x, y)t ( x, x) 0
4( x, y)2 4( x, x)( y, y) 0 ( x, y)2 ( x, x)( y, y)
Rn 上Cauchy-Schwarz不等式的分量形式:
1
1
n
xi yi
T 是正交变换 x, y V ,(Tx,Ty) ( x, y)
1 i j (Tei ,Te j ) (ei , e j ) 0 i j (3) (1)
x, y V , x x1e1 x2e2 xnen y y1e1 y2e2 ynen
Tx x1Te1 x2Te2 xnTen Ty y1Te1 y2Te2 ynTen
设V1 L(P ),V2 L(P ) 是两个内积空间,如果
V1 和 V2 之间存在一个一一对应关系 ,使得对任意的 x, y V1, R 满足
⒈ (x y) (x) ( y)
⒉ ( x) (x) ⒊ ( ( x), ( y)) ( x, y)

第2章 内积空间-2

第2章 内积空间-2

1 2
1 2
cos sin
sin cos
1 2
G
1 2
就是一个正交变换。因为此变换的矩阵表示 G 是正
交矩阵。
矩阵分析简明教程
例2 HouseHolder变换
如图,
e2
x
x ( x, e1 )e1 ( x, e2 )e2 ,

y
e1
因此向量 x 关于“与 e2 轴正交的直线”对称的镜
一、正交补与投影定理
定义 2.4.1 设 V1,V2 是数域 R上欧氏空间 V 的
两个子空间。向量 V 。如果对任意 V1 ,都 有 ( , ) 0 ,则称 与子空间 V1 正交,记
为 V1 。如果对任意 V2 ,都有 V1 , 则称子空间 V1 与 V2 正交,记为 V1 V2
就称 x 为方程组的最小二乘解,这种方法就称为
最小二乘法。
矩阵分析简明教程
令 y A x ,显然 y R( A) ,因此求不相容方 程组的最小二乘解的问题即为在 R( A) 中找出向 量 Ax,使得向量b 到 Ax 的距离比到子空间 R( A) 中其它向量的距离都短,即Ax 是向量 b 在 R( A)
1. 正交投影的概念
定义 设 V1 是数域 R上欧氏空间V 的子空间。
向量 V 。如果有 1 V1 , 2 V1 使得
1 2
则称 1 是 在 V1 上的正交投影。
定理 (投影定理)设 V1 是数域 R 上欧氏空间V 的
子空间,则对任意 V , 在 V1 上存在唯一 的正交投影。
矩阵分析简明教程
设 Rn 为单位向量,对任意 Rn ,定义
H ( E 2 H )
称H 为Householder 变换(初等反射变换),则 H 是 Rn 的正交变换。

第二章-数值分析(04)内积空间

第二章-数值分析(04)内积空间

证明:以二阶矩阵为例证明 10 取x ee2 得x T Ax 11 22 0 0 x 1 , 得x T Ax a a 取 , 01
数值分析
数值分析
(2) A是正定阵, A 也是正定阵; (由i 0证明) (3) A R nn , 若A是非奇异的, 则AT A是n 阶实对称正定阵;
数值分析
成 立, 则 , 必 线 性 相 关因 为 若 , 线 性 无 关 则k R, . , 非 零, 都 有 k 0.从 而( k , k ) 0 所 以 等 号 不 成 立矛 盾. ,
数值分析
数值分析
在不同的空间中Cauchy Schwarz不等式有 ,
证明
设有 1 , 2 ,, r 使 11 2 2 r r 0
用 1 与上式作内积得 ,
(1 , 11 r r ) 1 (1 , 1 ) 0
由 1 0 ( 1 , 1 ) 1
2
0, 从而有1 0 .
数值分析
数值分析
二、 内积范数
由内积定义的范数称为内积范数: ( , )
(1) x R n , x
x, x
2 2 2 x1 x 2 x n ,
称 x 为 n 维向量 x 的内积范数 .
(2) x R n , A为n阶对称正定矩阵, x的A范数定义为 x
a b
n
ij ij
若 ( x ) 1, 则 b ( f , g ) f ( x ) g ( x )dx
a
数值分析
定义 设[a , b]是有限或无限区间, ( x )是定义 在[a , b]上的非负可积函数, 若其满足 (1) ( x )dx 0,

矩阵分析引论--第二章 内积空间-内积空间的概念、正交基及子空间的正交关系

矩阵分析引论--第二章  内积空间-内积空间的概念、正交基及子空间的正交关系
定理2-2:任一n维欧氏空间V 都存在正交基.
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第二章第一二节 内积空间的概念、正交基及子空间的正交关系
Schmidt正交化过程(向量的正交化过程)
V的一个基: 1,2 ,,n
1 1,
2 2 k11
(2 , 1 ) (2 k11, 1 ) (2 , 1 ) k1(1, 1 ) 0
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第二章第一二节 内积空间的概念、正交基及子空间的正交关系
第二节 正交基及子空间的正交关系
正交组:内积空间中两两正交的非零向量组. (必线性无关!)
定义2-3:在 n 维欧氏空间中,由正交组构成的基 称为正交基.
若1,,n是正交基,且i 1(i 1,,n) 则称1 ,, n是 标准正交基(或单位正交基).
k1
(2 , (1,
1) 1)
,
2
2
( 2 (1
, ,
1 1
) )
1;
3 3 k21 k32,
(3,1) 0 (3,2) 0
k2
(3 , 1 ) (1, 1 )
,
k3
(3 , (2,
2) 2)
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第二章第一二节 内积空间的概念、正交基及子空间的正交关系
Schmidt正交化过程(向量的正交化过程)
当( , ) 0时称 , 是正交 的,记为 . 由(0, ) 0,规定零向量0与任意向量正交. 例3: 若 , 则 | |2 | |2 | |2 . 一般,若1 ,2 ,,k是k个两两正交的向量,则:
| 1 2 k |2 | 1 |2 | 2 |2 k .2
推论:对内积空间V的任两向量 , 都有 (1) | || | | | (2) | || | | |

第2章 内积空间

第2章 内积空间

5
向量长度
定义. 设V 为实内积空间,称 (a , a ) 为向量a 的长度, 记作 ||a ||。
定理. 设V 是实内积空间,a , b V , k R ,则 正定性 齐次性
(1) || a || 0, 且 || a || 0 当且仅当a 0; ( 2) || ka || | k | || a || ; Cauchy-Schwarz 不等式 ( 3) | (a , b ) | || a || || b ||, 等号成立当且仅当a , b 线性相关; (4) || a + b || || a || + || b || 。 三角不等实数组 x1 , x 2 , , x n 使(2)最小 0 0 0 这样的 x1 , x 2 , , x n 为方程组(1)的最小二乘解, 此问题叫最小二乘法问题.
2.问题的解决 设
Y a1 j x j , a2 j x j , j 1 j 1
13 13
下面用归纳法说明 b1 , b 2 ,
k 1
, b r 是正交向量组
(b i , ak ) ( b k , b j ) (a k b i , b j ) (1 j k ) i 1 ( b i , b i ) k 1 (b i , ak ) (a k , b j ) (b i , b j ) i 1 ( b i , b i )
其中R是主对角元为正数的上三角矩阵
15
几个定理和推论
定理3 设g 1 , g 2 ,...,g n是n维欧氏空间V中的一组标准正交基, 对任意a V , a x1g 1 + x2g 2 + xng n , 则 xi (a , g i ), i 1,2,...,n.

矩阵分析引论第(2)章

矩阵分析引论第(2)章

第二章内积空间§1 内积空间的概念§2 正交基及子空间的正交关系§3 内积空间的同构§4 正交变换§5 点到子空间的距离与最小二乘法§6 复内积空间(酉空间)§7 正规矩阵§8 厄米特二次型§9 力学系统的小振动()()()()()()()())( ,,,),( )3( )( ,,, 2 ;,, )1( , , V z z y z x z y x R y x y x x y y x y x R V ∈+=+∈==→λλλ满足:向量的内积内积的定义时,等号成立当且仅当,0),( (4)θ=≥x x x 此时的V 就成为(实)内积空间1. 内积空间的概念()()()为一个内积空间。

可正定义内积为中的任二向量维线性空间若对例n n i i i nnn R y x y x R n ,,,,,,,,, 112121∑==⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=ηξηηηξξξ()()()()()()()()()0,,3;,,,)2(;,, )1(,==+=+=y x z x y x z y x y x y x y x θθλλ的性质:内积内积空间之例例1 n 维线性空间R n ()()∑====ni ii n n y x y x 12121),( ,ηξηηηξξξ 此称为欧几里德空间(欧氏空间)()()()为一个内积空间。

可正定义内积为中的任二向量维线性空间若对例n n i i i nnn R y x y x R n ,,,,,,,,, 112121∑==⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=ηξηηηξξξ()()()()()()()()()0,,3;,,,)2(;,, )1(,==+=+=y x z x y x z y x y x y x y x θθλλ的性质:内积内积空间之例例2 n 2维线性空间R n ×n ∑==⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nj i ijij nn n n n n nn n n n n ba B Ab b b b b b b b b B a a a a a a a a a A 1,212222111211212222111211),( ,()()()为一个内积空间。

矩阵论第2章内积空间综述

矩阵论第2章内积空间综述

(2)给定n维线性空间V的基后, V上的线性变换 与n阶矩阵之间存在一一对应关系。
(3)设T1,T2是n维线性空间V的两个线性变换,
下的矩阵为
是n维线性空间V的基,T1,T2在该基 则T1+T2,kT1,T1T2,T-1在该基下
矩阵分别为
(4)设n维线性空间V的一个线性变换T在
基下的矩阵为
且向量 在该基下的坐标为
不同的欧氏空间。
(2)不论如何定义内积,不会改变线性空间的维数。
例3 在实线性空间C[a,b]中,对于任意两个连续函数,
f (x), g(x) 定义
f
( x),
g(x)
b
a
f
(x)g(x)dx
利用定积分的性质,可以验证 是欧氏空间,但其维数无限。
f (x), g是(x)内 积, C[a,b]
例4在实线性空间中,对于任意两个n阶矩阵A,B,
则 在该基下的坐标为
(5)设
是纯量多项式,T
为V中的线性变换,且对V的基

则V的线性变换f(T)在该基下的矩阵为:
其中f(A)称为矩阵A的多项式。
例1、试确定在多项式空间Pn [x]上的求导运算T
分别在下列两组基下的表示矩阵
说明:同一线性变换在不同基下的表示矩阵一般 是不同的,它们之间的关系是相似矩阵.---P18定 理1.4.7。
线性映射(变换)
有以下性质:
(3)T将V中的线性相关向量组映射为W中的线性 相关向量组,但把线性无关向量组不一定映射为W 中的线性无关向量组;
(4)设 则
并且
线性变换的值域与核
设T是n维线性空间V的一个线性变换,定义T的值域R(T)与核 N (T)分别为

矩阵论--内积空间

矩阵论--内积空间

第三讲 内积空间[回顾] nR 作为线性空间,运算:加法,数乘,数量积:刻画向量长度,夹角… 抽象出来….a b •推广至线性空间?()n V F 一, 欧氏空间和酉空间1.内积定义:二元运算满足(,):()()n n V F V F F ×→i i 对称性,线性性,正定性,则称是的一个内积。

(,)i i ()n V F 内积空间:[]();(,)n V F αβF=R, []为欧氏空间,此时为实内积。

();(,)n V R αβF=C, []为酉空间,此时为复内积。

();(,)n V C αβ2.常见的欧氏空间[R )= T ] ,n T α[R ;(,βαβ)=], [R B)=tr A)]m [R ×n T ;(A ,B)=tr (BA)] [ [X] g(x) )==10()()f x g x dx ∫[P ][X](f(x)n ;,g(x))Remark: 对于相同的线性空间,可以定义不同的内积,成为不同的内积空间。

例[R n ;(α,β)= α T A β] ,A 正定。

3,常见的酉空间记号:复矩阵A 的共轭转置矩阵记为()H T A A =,)= H ] ,[C n H α;(,βαβ)=], [C B)=trm [C ×n H ;(A ,B)=tr (B A)]二, 内积空间数量关系1. 向量长度α。

单位向量定义。

=|| || || ||α||k ||=⏐⏐αk ||||;Cauchy(Cauchy 不等式):∀ α ,β ∈ [V n (F );(α,β)], | (α,β) | ≤ || α|| || β|| 。

|| || || || || ||α(三角不等式)||+β≤αβ||||||||||+. 欧氏空间中,定义非零向量之间夹角2之间夹欧氏空间中,定义非零向量角0,0αβ≠≠,夹角θ定义为:c o s θ=(,)arccos αβαβ⋅α 和 β正交 ⇔(α,β)=0正交向量组:标准正交向量组:[回顾]3R 中相互正交向量的个数3;且线性无关(构成基)一般的n R 中?更加一般的中?()n V F 定理:不含零向量的正交向量组是线性无关的。

矩阵分析引论--第二章 内积空间-内积空间的同构、正交变换、点到子空间的距离

矩阵分析引论--第二章  内积空间-内积空间的同构、正交变换、点到子空间的距离
例3: 设T是内积空间V 的一个变换. 证明:如果T 保持向量的内积不变,即
(T ,T ) ( , ) , , V ,
则T 一定是线性变换,因而是正交变换.
( , ) 0 0. (T( ) T T , T( ) T T ) 0,
T( ) T T , (T(k ) kT ,T(k ) kT ) 0, T(k ) kT .
第二章第三四五节 内积空间的同构与正交变换、最小二乘法
定义2-8:设V是内积空间, , V , 则d( , ) 称为向量与的距离.
距离具有以下性质:
(1) d( , ) d( , ); (2) d( , ) d( , ) d( , ); (3) d( , ) 0,等号成立当且仅当 .
(4) T 在V 的任一标准正交基下的矩阵是正交矩阵.
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第二章第三四五节 内积空间的同构与正交变换、最小二乘法
定理2-6的证明
证 (1) (2), (T,T ) (, ), 取 = , 即可得.
(2) (3), 取 i j , 由 | T || | 可得
(T(i j ),T(i j )) (i j ,i j ), 整理可得 (T i ,T i ) 2(T i ,T j ) (T j ,T j )
例2: 设T是内积空间V 的一个线性变换. 证明: T是正交变换的充要条件是:T 保持任意两向 量的距离不变,即
| T T || |, , V .
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第二章第三四五节 内积空间的同构与正交变换、最小二乘法
思考:内积空间的保持距离不变的变换是否一
定是线性变换? 平移变换:T = +0.
线性空间同构
(2) (k ) k ( ); (3) ( ( ), ( )) ( , ). ——保内积不变

矩阵分析引论--第二章 内积空间-厄米特二次型

矩阵分析引论--第二章  内积空间-厄米特二次型
i , j1
称为二次型. 当aij是实数时, f 称为 实二次型 .
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第二章第八节 厄米特二次型
二次型的矩阵表示
a11
f
x1
,
x2
,,
xn
a21
an1

a11
A
a21
a12
a22
an1 an2
a12 a22
a1n x1 a2n x2
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第二章第八节 厄米特二次型
定理2-10:对于厄米特二次型f ( X ) X H AX, 存在酉变换X QY (Q是酉矩阵),使 f 化为 标准形:
f 1 y1 y1 2 y2 y2 n yn yn
1 | y1 |2 2 | y2 |2 n | yn |2
则有标准形
f 3 y2 y2 2 y3 y3 .
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第二章第八节 厄米特二次型
定义2-14:设A为厄米特矩阵,若X 0,有 f ( X ) X H AX 0,
则称 f 是正定的,也称 A 为正定的; f ( X ) X H AX 0,
则称 f 是负定的,也称 A为负定的; f ( X ) X H AX 0,
1 (2,i,1)T , 2 (i,1,i)T ,3 (0,1,i)T ,
1
1 (2,i,1)T , 6
2
1 (i,1,i)T 3
,3
1 (0,1,i)T , 2
以1, 2 , 3作为列向量构成酉矩阵
2 6
i 3
0
Q i 1 1 ,
6 3 2
1 6
i 3
i 2
作酉变换 X= QY (Y=(y1, y2, y3)T ),
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第二章 内积空间目的:在线性空间中引入向量的长度、向量之间夹角等度量概念,深化对线性空间、线性变换等的研究。

§1 内积空间的概念定义2-1 设V 是实数域R 上的线性空间。

如果对于V 中任意两个向量βα,,都有一个实数(记为()βα,)与它们对应,并且满足下列条件(1)-(4),则实数()βα,称为向量βα,的内积。

(1) ()()αββα,,=; (2)),(),(βαβαk k =,(R k ∈) (3)),(),(),(γβγαγβα+=+,(V ∈γ) (4)()0,≥αα,当且仅当θα=时,等号成立。

此时线性空间V 称为实内积空间,简称为内积空间。

例2-1 对于nR 中的任二向量()n x x x X ,,,21 =,()n y y y Y ,,,21 =,定义内积()∑==ni i i y x Y X 1,,n R 成为一个内积空间。

内积空间n R 称为欧几里得(Euclid )空间,简称为欧氏空间。

由于n 维实内积空间都与nR 同构,所以也称有限维的实内积空间为欧氏空间。

例2-2 如果对于nn RB A ⨯∈∀,,定义内积为()∑==nj i ij ij b a B A 1,,,则n n R ⨯成为一个内积空间。

例2-3 ],[b a R 定义dx x g x f x g x f ba⎰=)()())(),((,则可以验证))(),((x g x f 满足内积的条件,从而],[b a R 构成内积空间。

内积()βα,具有下列基本性质(1) ()()βαβα,,k k =,(R k ∈);(2) ()()()γαβαγβα,,,+=+;(3) ()()0,,==βθθα。

定理2-1(Cauchy-Schwarz 不等式)设V 是内积空间,则V ∈∀βα,,有()()()ββααβα,,,2≤,并且当且仅当βα,线性相关时等号成立。

定义2-2 设α是内积空间V 的任一向量,则非负实数()αα,称为向量α的长度,记为α。

若1||=α,则称α为单位向量。

对于任一非零向量α,取||ααβ=,则β是与α线性相关的单位向量。

这种做法称为向量的单位化。

利用向量长度的概念,Cauchy-Schwarz 不等式又可以表示为()βαβα⋅≤,。

当βα,都不是零向量时,由此不等式可得()1,≤⋅βαβα。

因此,可以利用等式()βαβαϕ⋅=,cos 来定义两个非零向量βα,的夹角ϕ,且限制ϕ的取值范围为πϕ≤≤0。

定义 当()θβα=,时,称βα,是正交的,记为βα⊥。

零向量与任何向量正交。

例2-4 若βα,是两个正交向量,则有222||||||βαβα+=+一般地,如果k ααα,,,21 是k 个两两正交的向量,则有22221221||||||||k k αααααα+++=+++从定理2-1可以推出如下简单推论。

推论 设V 是内积空间,V ∈∀βα,,有(1) βαβα+≤+; (2) βαβα-≥-。

把定理2-1应用到欧氏空间n R 和例2-3中],[b a R 得不等式∑∑∑===⋅≤ni ini ini ii yxyx 12121dx x g dx f dx x g x f ba b a b a ⎰⎰⎰⋅≤⎪⎭⎫ ⎝⎛)()()(222这是历史上两个著名的不等式。

§2 正交基与子空间的正交关系2.1 正交基的概念内积空间中两两正交的一组非零向量,称为正交组。

正交组是线性无关的。

定义2-3 在n 维欧氏空间中,由正交组构成的基称为正交基。

如果正交基中每个向量的长度都等于单位长度,则此正交基便称为标准正交基(或单位正交基)。

定理2-2(存在性)任一n 维欧氏空间V 都存在标准正交基。

通过施密特(Schmidt )正交化过程,可将欧氏空间的基转化为标准正交基。

标准正交基下的内积设欧氏空间V 中的两向量在其标准正交基n ααα,,,21 的表达式分别为:n n x x x αααα+++= 2211,n n y y y αααβ+++= 2211,则有 ()n n y x y x y x +++= 2211,βα。

两组标准正交基之间的过渡矩阵是一个正交矩阵设n e e e ,,,21 及n e e e ''',,,21是欧氏空间V 的两组标准正交基,从前一组基到后一组基的过渡矩阵为A ,即n i a nk k ki i ,,2,1,1=='∑=e e 。

则()n j i ji j i a a a a a a nk kj ki nk nt t k tj ki nt t tj nk k ki j i ,,2,1,,0,1 ),(),(),(11111=⎩⎨⎧≠=====''∑∑∑∑∑=====e e e e e e这表明E A A T=,即过渡矩阵为A 是一个正交矩阵。

2.2 正交子空间定义2-4 设21,V V 是内积空间V 的两个子空间。

如果对任意的21,V V ∈∈βα,都有()0,=βα,则称1V 与2V 是正交的,并记为21V V ⊥。

特别地,如果V 中某个向量α与子空间1V 中的每个向量都正交,则称α与1V 正交,记为1V ⊥α。

定理2-3 内积空间V 的两个正交子空间21,V V 的和21V V +是直和。

证明:如果存在21,V V ∈∈βα,使得θβα=+,则有()()()()()αααβαααβααθ,,,,,0=+=+==,所以θα=。

同理可证,θβ=。

因而零向量的表示方式是唯一的,即21V V +是直和。

定义2-5 设21,V V 是内积空间V 的两个子空间。

且满足V V V V V =+⊥2121,,则称2V 是1V 的正交补子空间,简称为正交补,记为⊥1V 。

定理2-4 n 维欧氏空间V 的任一子空间1V 都有唯一的正交补。

证明:若{}θ=1V ,则V 就是1V 的正交补。

若1V 是V 的()n m m ≤维子空间,我们取1V 的一组正交基m e e e ,,,21 ,并将其扩充为V 的一组正交基n m m e e e e e ,,,,,,121 +。

),,(12n m L V e e +=就是1V 的正交补。

唯一性。

设除2V 外,还有3V 也是1V 的正交补。

则3121V V V V V ⊕=⊕=。

令2V ∈α,则V ∈α,故存在3311,V V ∈∈αα,使得31ααα+=。

因为311,αααα⊥⊥,所以 ()()()()()1113111311,,,,,0ααααααααααα=+=+==,于是θα=1。

由此可得33V ∈=αα,即有32V V ⊆。

同理可证23V V ⊆,因此有32V V =。

□推论 n V V =+⊥11dim dim 。

§3 内积空间的同构定义1 两个内积空间V 与V '是同构的,如果V 与V '之间存在一个一一对应的映射σ,使得对任意的V ∈βα,及R k ∈均满足:(1) ()()()βσασβασ+=+;(2) ()()ασασk k =;(3) ()()βασβσα,,=。

这就是说,两个内积空间认为是同构的,首先作为线性空间它们是同构的;其次,在这个同构之下向量内积是保持不变的。

定理2-5 所有的n 维欧氏空间都同构。

证明:设V 是n 维欧氏空间,n e e e ,,,21 是它的一组标准正交基。

对于任意的V n n ∈+++=e e e x ξξξ 2211,定义n R V →:σ为()()n ξξξσ,,,21 =x ,则σ是一个一一对应,且满足定义1中的条件(1)、(2)。

再证明(3)亦满足即可说明任一个n 维欧氏空间都与nR 同构。

由于同构是一种等价关系,所以所有的n 维欧氏空间都同构。

□§4 正交变换定义2-7 保持内积空间V 中向量内积不变的线性变换T ,称为V 的一个正交变换。

即对任意的V ∈βα,,都有()()βαβα,,=T T 。

定理2-6 设T 是n 维欧氏空间V 的一个线性变换,则下列各命题互相等价: (1) T 是正交变换;(2) T 保持向量的长度不变,即V ∈∀α,有αα=T ;(3) 若n e e e ,,,21 是V 的标准正交基,则n T T T e e e ,,,21 也是V 的标准正交基; (4) T 在任一标准正交基下矩阵是正交矩阵。

证明:(1)⇔(2)若T 是正交变换,则由()()βαβα,,=T T ,取αβ=,两边开方即可推出αα=T 。

反之,若T 保持向量的长度不变,即V ∈∀α,有()()αααααα,,===T T T ,则有()()()()βαβαβαβα++=++,,T T ,即()()()()()()βββαααβββααα,,2,,,2,++=++T T T T T T ,于是,得()()βαβα,,=T T ,即T 是正交变换。

(1)⇔(3)若T 是正交变换,则对V 的任一组标准正交基n e e e ,,,21 ,都有ij j i j i T T δ==),(),(e e e e ,n j i ,,2,1, =,因此n T T T e e e ,,,21 也是V 的标准正交基。

反之,若n e e e ,,,21 是V 的标准正交基,则n T T T e e e ,,,21 也是V 的标准正交基,则对V 中的任二向量n n x x x e e e +++= 2211α,n n y y y e e e +++= 2211β, 便有n n T x T x T x T e e e +++= 2211α,n n T y T y T y T e e e +++= 2211β, 因此()()βαβα,,2211=+++=n n y x y x y x T T ,即T 是正交变换。

(3)⇔(4)设T 在标准正交基n e e e ,,,21 下的矩阵为A ,即是说∑==nk kki i a T 1e e ,n i ,,2,1 =。

若n T T T e e e ,,,21 也是V 的标准正交基,则作为两个标准正交基之间的过渡矩阵,A 是正交矩阵。

反之,若A 是正交矩阵,则有ij nk kj ki nt t tj n k k ki j i a a a a T T δ===∑∑∑===111),(),(e e e e ,n j i ,,2,1, =这说明n T T T e e e ,,,21 也是V 的标准正交基。

□例2-5 设T 是欧氏空间3R 的线性变换,()()()3321132321,,,,,,,R x x x x x x x x x T ∈∀=,试证明T 是正交变换。

证明:()()αααα,,=T T 即可。

例2-6 (1) 证明:V 的线性变换T 是正交变换⇔T 保持V 中任意两向量βα,的距离不变,即 βαβα-=-T T 。

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