9.2__标准正交基
厦大《高代》讲义第9章+内积空间
第九章内积空间Inner Product Space§9.1 目的与要求•掌握内积、内积空间的概念•熟练掌握欧氏空间的度量概念，如长度、距离、夹角、正交等•熟练掌握Cauchy-Schwarz不等式、三角不等式的含义及应用厦门大学数学科学学院网址: •定义:设V 是R 上线性空间,存在映射( ,):, 使得对任意x , y , z ∈V, c ∈R,有(1). ( x , y ) = ( y , x )(2). ( x + y , z ) = (x ,z ) + (y , z )(3). ( cx , y ) = c ( x , y )(4). ( x , x ) ≥ 0.且等号成立当且仅当x = 0.则称在V 上定义内积( , ). V 称为内积空间.有限维实内积空间称为Euclid 空间(欧氏空间).R V V →⨯对称线性非负（实）内积空间•定义:设V 是C 上线性空间,存在映射( , ):使得对任意x , y , z ∈V, c ∈C,有(1).(2). (x + y , z ) = (x , z ) + ( y , z )(3). (cx , y ) = c ( x , y )(4). (x , x ) ≥ 0.且等号成立当且仅当x = 0.则称在V 上定义内积( , ). V 称为复内积空间.有限维复内积空间称为酉空间.•注1:对任意实数a , , 所以复内积空间与实内积空间的定义是一致的, 统称为内积空间.•注2:在复内积空间中, (,)(,)x y y x =a a =(,)(,)x cy c x y =R V V →⨯（复）内积空间•例1:R n ×1是n 维欧氏空间, 若, 定义内积如下:该内积称为R n ×1上的标准内积.C n ×1是n 维酉空间, 若, 定义内积如下:该内积称为C n ×1上的标准内积.1122(,)...n nx y y x x y x y x y '==+++例子1,C n x y ⨯∀∈1,R n x y ⨯∀∈1122(,)...n nx y y x x y x y x y '==+++•例2:R 2×1上对1) 是内积2) 非线性, 非内积3) 未必非负, 非内积11211222(,)4x y x y x y x y x y =--+例子1122,x y x y x y ⎛⎫⎛⎫∀== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭1,2(,)max(||,||)i i i x y x y ==1212(,)x y x x y y =+++•例3:设, 定义则c [a , b ]是无限维内积空间. •例4:设G 为n 阶正定阵, 对, 定义则R n ×1是R 上n 维欧氏空间. G =I 即例1.•例5:R n ×n 上定义(A , B ) = tr(A’B ), 是欧氏空间么? 若是, 它是几维的?例子(,)'x y x Gy=(,)()()b a f g f x g x dx =⎰(),()[,]f x g x c a b ∈1,R n x y ⨯∀∈•定义:设V 实内积空间, 设x , y ∈V, 定义x 的长度为:定义x 与y 的距离为:当V是实空间时, 定义x , y 的夹角θ的余弦为:当V 是复空间时, 定义x , y 的夹角θ的余弦为:当( x , y ) = 0时, 称x 与y 正交, 记x ⊥y .(,)x x x =(,)d x y x y=-(,)cos x y x yθ=(,)cos x y x y θ=(实)内积空间_2•定理:设V 是实的或复的内积空间,设x , y ∈V, c 为常数(实数或复数), 则(1) (2) (Cauchy-Schwarz 不等式)当且仅当x , y 线性相关时, 等号成立.(3) (三角不等式)cx c x=(,)x y x y≤x y x y+≤+在R n×1中•注1:x=0时, 对任意y, (x, y)=0; 反之, 若对任意y, 都成立(x, y)=0, 则x=0. 即只有零向量和自己正交; 只有零向量的长度为0;•注2:||x+y||= ||x||+||y|| x和y同向或有一为0;•注3:(x, y)=||x||||y||cosθ, 其中θ为x与y的夹角(内积几何意义);•注4:x⊥y时, (x,y)=(y,x)=0, ||x+y||2=||x||2+||y||2 (勾股定理);•注5:若两两正交, 即则1)2)•注6:x 称为单位向量, 若. 一般地, 若x ≠0, 则x /|| x ||是单位向量(称把x 单位化).•注7:Cauchy-Schwarz 不等式具体形式:内积空间_512,,...,m ααα(,)0,i j i j αα=∀≠122...m mk k ααα⊥++22221212......m mαααααα+++=+++1x =()222221111...(...)(...)n n n nx y x y x x y y ++≤++++222(()())()()b bbaaaf xg x dx f x dx g x dx≤⎰⎰⎰例子•例6:证明下列不等式成立1)2) 若A =(a ij )n ×n 是(对称)正定阵, 则))(()(1111211j i n i nj ij j i n i n j ij n i n j j i ij y y a x x a y x a ∑∑∑∑∑∑======≤222111111()()()nnnnnnji ji jijii j i j i j a b a b ======≤∑∑∑∑∑∑厦门大学数学科学学院网址: 作业•作业p294 1, 2, 3, 6, 7补充: R n ×n 上定义(A , B ) = tr(A’B ), 是欧氏空间么? 为什么? 若是, 它是几维的?并证明下列不等式：•选做p295 5222111111()()()nnnnnnji ji jijii j i j i j a b a b ======≤∑∑∑∑∑∑§9.2 目的与要求•掌握标准正交基、正交补空间的概念•掌握度量矩阵与内积的关系•掌握两标准正交基的过渡矩阵与正交阵的关系•熟练掌握矩阵为正交阵的充要条件•掌握向量组的Gram-Schmidt正交化的计算标准正交基_1•定义:设是n 维内积空间V 的一组基, 若, 则称这组基是V 的一组正交基, 若,则称这组基是V 的一组标准正交基.•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.12,,...,n εεε(,)0,i j i j εε=∀≠(,)i j ij εεδ=标准正交基_2•定理: 设V 是内积空间, 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, 使得•Gram-Schmidt 正交化:12,,...,m ξξξ12,,...,m ηηη1212(,,...,)(,,...,).m m L L ξξξηηη=11ηξ=,11,11,(,)...,,11(,)i j i i i i i i i j j j k k k j i ξηηξηηηη--=+++=-≤≤-Schmit 正交化uu 2211k v -v 2322k v -1212111112212(,)(,)u u u k v v u v v v v v ==--=v 12v 311k v -3v 3u 331132233313221u u k v k v k k v v v --=--=211k v v 1311k v 322k v 3322u k v -标准正交基_3•注: 任意线性无关向量组必可正交化, 且正交化后的向量组与原向量组等价.•推论: 任意n 维内积空间有一组标准正交基.•注: 标准正交基可以简化内积的运算.设是内积空间V 的标准正交基, 若, 则, 即又若, 则12,,...,n εεε(,)i i x x ε=1122(,)....n n x y x y x y x y =+++1122...n n x x x x εεε=+++111222(,)(,)...(,)n n n x x x x εεεεεε=+++1122...n n y y y y εεε=+++例子•例1:R 1×2, 在标准内积下e 1, e 2是标准正交基, 任意向量x =(x 1, x 2), 则x 1=(x , e 1), x 2=(x , e 2).•例2:设V 是四维行向量空间, 内积为标准内积, 又. 试用Gram-Schmidt 方法将化为V 的一组标准正交基.•例3:设, 问是否为的一组基? 一组标准正交基?1234(1,1,0,0),(1,0,0,1),(1,0,1,0),(1,u u u u ==-==1,1,1)--1234,,,u u u u 12(1,0),(0,1)u u ==12,u u 12R ⨯正交补•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.•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必可扩为V 的标准正交基;(2’) V上任意一组标准正交向量组必可扩为V 的标准正交基.例子•例5:若, 且对都有, 则•例6:(Bessel 不等式) 设是n 维内积空间V 的正交向量组, y 是V 的任一向量, 则且等号成立的充要条件是•例7:设线性子空间U 是齐次线性方程组Ax =0的解空间, 求U ⊥适合的线性方程组.12,,...,m v v v 2221|(,)|||||||||m k k k y v y v =≤∑12(,,...,).m y L v v v ∈12V U W U W =⊕=⊕11U, W u w ∀∈∈22W w ∈12(,)(,)0u w u w ==12W W U .⊥==度量矩阵_1设V 是n 维欧氏空间,是V 的一组基,令由内积定义知G 是一个实对称矩阵, 称为度量矩阵. 设则( x , y ) = (x 1, …, x n ) G (y 1, …, y n ) = X ’GY 这里X ’= (x 1, …, x n ), Y = (y 1, …, y n )’.因为当x ≠0时, 必有(x , x ) >0, 所以Ｇ是正定阵.111212122212(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)n n n n n n G ξξξξξξξξξξξξξξξξξξ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭11,n n i i i ii i x x y y ξξ====∑∑,,...,12n ξξξ度量矩阵_2•注1:在n 维实线性空间V 的基固定情况下{V 上的内积} {实正定矩阵}.•注2:设是欧氏空间V 的一组基, 则为正交基⇔G 为(正定)对角阵；为标准正交基⇔G 为单位阵.←−−→１：１,,...,12n ξξξ,,...,12n ξξξ,,...,12n ξξξ正交矩阵_1设u 1, u 2, …, u n 和v 1, v 2, …, v n 是n 维欧氏空间V 的两个标准正交基, T 是从基u 1, u 2, …, u n 到v 1, v 2, …, v n 的过渡矩阵,即(v 1, v 2, …, v n )=(u 1, u 2, …, u n )T.则由于,故有T ’T =I .•定义:实n 阶方阵T 称为正交阵, 如果T -1=T ’.1(,)i jn ij si sj s v v t t δ===∑正交矩阵_2•注1:设u1,u2,…,u n是维欧氏空间的一个标准正交基, T是正交阵, 且有(v1,v2,…,v n)=(u1, u2, …, u n)T.则v1,v2,…,v n是V的标准正交基.•注2:T是正交阵 T 的列向量是标准内积空间R n×1的标准正交基.正交矩阵_3•例4:(1) 单位阵是正交阵.(2) 实对角阵是正交阵的充分必要条件是对角元素为±1.(3) 上(下)三角阵是正交阵的充分必要条件是它是对角阵且对角元素为±1.(4)是正交阵且二阶矩阵能作为正交阵的只能是如上两种形式.(5) 置换阵是正交阵.cos sin cos sin ,sin cos sin cos θθθθθθθθ-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭正交矩阵_4•命题:设T, S为正交阵, 则(1) |T | = ±1.(2) T 可逆且T -1为正交阵.(3) T *为正交阵.(4) –T 为正交阵.(5) TS 为正交阵.(6) T 的特征值的模长为1.§9.3 目的与要求•了解伴随变换的概念•掌握伴随变换的矩阵表示与性质伴随_1•定义:设V 是数域K 上线性空间, 从V 到K 的线性映射称为线性函数. V 上线性函数的全体称为V 的共轭空间, 记做V *.•注:设V 是n 维欧氏空间,内积为(-,-). 固定0≠v ∈V, 则是V 上线性函数. 反之, 任一线性函数均可由上面方式实现.:.f V K (,)x x v伴随_2•引理:设f 是n 维欧氏空间V 的线性函数,则必存在V 上唯一向量v ,使对任意x ∈V, 均有f (x )=(x ,v ).•定理:设是n 维欧氏空间V 的线性变换算子,则存在唯一线性变换算子,使得对任意u ,v ∈V, 有•注1: 称为的伴随变换.•注2: 欧氏空间上线性变换称为线性算子.ϕ*ϕ((),)(,*()).u v u v ϕϕ=*ϕϕ伴随_3•定理:设u 1,u 2,…,u n 是n 维欧氏空间V 的一组标准正交基,若V 的线性变换在这组基下的表示矩阵为A ,则的伴随算子在这组基下的表示矩阵为A ’.•定理:设是n 维内欧氏空间V 的两个线性变换,c 为常数,则ϕ*ϕϕ2)()**c c ϕϕ=1)()***ϕψϕψ+=+3)()***ϕψψϕ=4)(*)*ϕϕ=,ϕψ§9.4 目的与要求•掌握内积空间的（保积）同构的概念•熟练掌握内积空间的同构的等价命题•掌握正交算子的概念•熟练掌握正交算子的等价命题•掌握正交阵在正交相似下的标准型及相应的正交算子命题正交算子_1•引理:设是维欧氏空间V 到W 的线性映射,则下列条件等价:(1) 保持内积,(2) 保持范数,(3) 保持距离, •定义:设V,W 是n 维欧氏空间是线性映射.如果是线性空间同构且保持内积,即则称是欧氏空间的同构,记:V W ϕ→ϕϕϕϕ((),())(,).x y x y ϕϕ=().x x ϕ=((),())(,).d x y d x y ϕϕ=ϕ((),())(,),x y x y ϕϕ=ϕV W.≅正交算子_2•定理: 设V, W 是n 维欧氏空间, 是线性映射,则下列条件等价:(1) 保持内积.(2) 保持范数.(3) 保持距离.(4) 是欧氏空间同构.(5) 将V 的任一标准正交基变成W 的标准正交基.(6) 将V 的某一标准正交基变成W 的标准正交基.:V W ϕ→ϕϕϕϕϕϕ正交算子_3•推论:设V, W 是欧氏空间,则 dimV = dimW.•注1:两个欧氏空间是否同构与其上定义的内积无关, 只与维数有关.•注2:欧氏空间的同构是等价关系.•注3:任意n 维欧氏空间都同构于标准内积空间R n .•意义:对一般n 维欧氏空间的研究可转化为对标准内积空间R n 的研究.V W正交算子_3•定义: n 维欧氏空间V 上保持内积的线性算子称为正交算子或正交变换.•定理:设是n 维欧氏空间V 的线性变换,则下列条件等价:(1) 是正交算子. (2) 保持距离.(3) 保持范数. (4) 是V 的自同构.(5) 可逆且(6) 将V 的任意标准正交基变为另一标准正交基.(7) 将V 的一组标准正交基变为另一标准正交基.(8) 在V 的任意标准正交基下的矩阵是正交阵.(9) 在V 的某组标准正交基下的矩阵是正交阵.ϕϕϕϕϕ1*.ϕϕ-=ϕϕϕϕϕ正交算子_4•注1:n 阶正交阵可视为某n 维欧氏空间V 上正交变换在V 的某标准正交基下的表示矩阵;•注2:n 阶正交阵还可视为某n 维欧氏空间V 中某两标准正交基的过渡矩阵.•注3:若是正交算子, 则1) 可逆, 且也是正交算子;2)为正交算子;3) 若|c |=1, 则为正交算子.,ϕψϕ1ϕ-ϕψc ϕϕ正交相似_1设是n 维欧氏空间V 上线性变换, u 1, …, u n 和v 1, …, v n 分别是V 的两组标准正交基,则•定义:设A , B ∈R n ×n , 若存在正交阵T , 使则称A , B 是正交相似的.ϕ1212(,,...,)(,,...,)n n v v v u u u T =1212(,,...,)(,,...,)n n u u u u u u A ϕ=1212(,,...,)(,,...,)n n v v v v v v Bϕ=1.B T AT T AT -'==1,B T AT T AT -'==正交相似_2•注1:设A, B∈R n×n, 则A与B是正交相似的充分必要条件是A, B是n维欧氏空间V上同一个线性算子在不同标准正交基下的矩阵.•注2:正交相似是等价关系.•注3:设A与B正交相似, A是正交阵, 则B也是正交阵.•注4:若B由矩阵A互换i,j两行, 再互换i,j两列得到, 则A, B正交相似.•注5:两对角阵仅对角元顺序不同, 则他们正交相似.正交算子_5•引理:设A 为正交阵,为A 的一个复特征值, (b ≠0), 为对应的特征向量, 则且•注:因, 故可设cos sin (,),(,)sin cos Ax x y Ay x y θθθθ-⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭a ib λ=+u x iy =+.x y =x y ⊥221,a b +=1λ=cos ,sin .a b θθ==-cos sin (,).sin cos A x y θθθθ-⎛⎫ ⎪⎝⎭正交算子_6•定理:设A 为正交阵, 则存在正交阵T , 使T -1AT •定理:设是n 维欧氏空间V 的正交算子, 则存在一组标准正交基, 使得在此基下的矩阵是1111cos sin cos sin {,,,...,}.sin cos sin cos l l s t l l diag I I θθθθθθθθ--⎛⎫⎛⎫=- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭1111cos sin cos sin {,,,...,}.sin cos sin cos l l s t l l diag I I θθθθθθθθ--⎛⎫⎛⎫- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ϕϕ例子•例1:设是欧氏空间V 的线性变换, 则下列命题中___不能作为是正交变换的等价命题.A. 在某一组基下表示矩阵是正交阵;B. ;C. 保积同构;D. 保持距离不变.A1*ϕϕ-=例子•例2:和矩阵正交相似的矩阵是___.A.B. C.D.A 1001M ⎛⎫= ⎪-⎝⎭0110⎛⎫ ⎪⎝⎭1100-⎛⎫ ⎪⎝⎭1111⎛⎫ ⎪-⎝⎭0110⎛⎫ ⎪-⎝⎭例子•例3:设是n 维欧氏空间的线性变换, 分别是的伴随变换, 则下列命题中错误的有___个.①是单的线性变换, 则是满的线性变换②③, 对任意的④是同构变换, 则也是同构变换A. 0B. 1C. 2D. 3A,ϕψ*,*ϕψ,ϕψϕ*ϕ*dimIm dimIm ϕϕ=ϕ*ϕ*((),)((),)ϕαβϕβα=,Vαβ∈例子•例4:三阶正交矩阵在正交相似下的所有可能的标准形是___.111⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭111-⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭111-⎛⎫ ⎪- ⎪ ⎪⎝⎭111-⎛⎫ ⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭cos sin sin cos 1θθθθ⎛⎫ ⎪- ⎪ ⎪⎝⎭cos sin sin cos 1θθθθ⎛⎫ ⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭例子•例5:设为n 阶正交矩阵, 且则矩阵方程的解x = ___.要点:1. 因为A 是正交阵, 故A 可逆, 问题的解唯一; 2.又因A 是正交阵, 且故A 的第一列为-e 1, 从而.()ij n n A a ⨯=111,a =-1Ax e =1e -111,a =-11()A e e -=§9.5 目的与要求•掌握自伴随算子的概念及与对称矩阵的关系•熟练掌握对称矩阵的正交相似标准型•掌握对称矩阵相似/合同/正交相似的全系不变量•一些相关的计算和证明对称算子_1•定义:设V 是n 维欧氏空间,是V 的线性算子, 如果, 则称是自伴随算子(对称算子).•定理:设是n 维欧氏空间V 的线性算子, 则下列条件等价：(1)是对称算子;(2)(3) 在V 的任一组标准正交基下的矩阵是对称阵;(4) 在V 的某一组标准正交基下的矩阵是对称阵.*ϕϕ=ϕϕϕϕ((),)(,());ϕαβαϕβ=ϕϕ•定理:设是n 维欧氏空间V 上对称算子,则的特征值全为实数且属于不同特征值的特征向量互相正交.•定理’:设A ’=A ∈R n ×n ,则A 的特征值全为实数且属于不同特征值的特征向量互相正交(标准内积空间R n ×1).•引理:设是n 维欧氏空间V 上对称算子. U 是子空间. 则U ⊥也是子空间.•定理:设是n 维欧氏空间V 上对称算子, 则存在V 的一组标准正交基, 使在这组基下的矩阵是对角阵.•定理’:设A ’= A ∈R n ×n , 则存在正交阵T , 使T -1AT =T ’AT 为对角阵, 且对角线元素为A 的特征值.ϕϕϕϕ-ϕ-ϕϕ•定理:A , B 实对称矩阵, 则A , B 正交相似 A , B 的特征值相同.•注:特征值是实对称矩阵相似的全系不变量.•定理:设是n 元实二次型,是A 的所有特征值, 则必存在正交线性替换为正交阵, 使f 的正惯性指数等于A 的正特征值个数, f 的负惯性指数等于A 的负特征值个数, f 的秩等于A 的非零特征值的个数.22211122(,,)n n n f x x y y y λλλ=+++ 1(,,)n f x x X AX '= 1,,n λλ ,X TY T =。
标准正交基
A1
,
A2
,
An
, An En
（8）
练习：
1.设1 (0,1,1,0,0),2 (1,1,0,1,0),3 (4,5,0,0,1). 求L(1, 2 ,3 )的一个标准正交基.
答案：
标准正交基为：
1
1 2
(0,1,1,0,0), 2
1 10
因为 m n,
所以必有向量 不能被 1,2, ,m 线性表出，
作向量 m1 k11 k22 kmm ( 0)
ki R 待定．
证明续： 从正交向量组的性质知
(i ,m1 ) ( ,i ) ki (i ,i ), i 1, 2, , m.
证明 设有一组数 k1, k2 , , kr使得
k11 k22 krr 0 等号两边的向量分别和1作内积
k11 k22 krr , 1 0, 1 展开得 k1 1,1 k2 2,1 kr r ,1 0
L(1, 2 , , i ) L(1,2, ,i ), i 1, 2, , n
证： 基本方法─逐个构成出满足要求的 1,2 ,
首先，可取
1
1
| 1
|1
.
,n .
证明续：
一般地，假定已求出 1,2 , ,m 是单位正交的 ，且
L(1, 2 , , i ) L(1,2 , ,i ), i 1, 2, , m (4) 当 m n 时，因为有 m1 L(1, 2 , , m ), 由(4)知 m1不能被 1,2 , ,m线性表出．
于是取
ki
( ,i ) , (i ,i )
《高等代数》课程教案
《高等代数》课 程 教 案(另有电子多媒体制作的课件教案)(一) 课程概况课程名称: 高等代数I，高等代数II课程学时：两学期，课内周４学时，共计128学时。
课外另有讨论课。
课程性质：必修基础课。
讨论交流：每周安排1次讨论课。
考核方法： 多种形式结合。
平时表现 (课堂讨论、作业、思考题)占10%， 期中考试占20%，期末考试(和小论文小答辩)占70%.开课学期：秋季学期、春季学期。
(二) 使用教材：1.《高等代数学》(第一、二版), 张贤科，许甫华编著，清华大学出版社(主教材)2.《高等代数解题方法》，许甫华、张贤科编著，清华大学出版社(辅导教材)3.《Theory and Problems of Linear Algebra》，S. Lipschutz著， McGraw-Hill出版.4.《Linear Algebra》，S.Berberian著，Oxford Univ. 出版5. 《Advanced Linear Algebra》，S. Roman著，Springer出版社。
(以上3本为参考书)(三) 内容合进度安排 (带星号*的是简单介绍性内容)第一部分 基 础 内 容 (第一学期上课)第1章 数与多项式1.1 数的进化与代数系统 (第1大节上课)*1.2 整数的同余与同余类 (第2大节上课)1.3 多项式形式环 (第3大节上课)1.4 带余除法与整除性1.5 最大公因子与辗转相除法 (第4大节上课)1.6 唯一析因定理1.7 根与重根 (第5大节上课)1.8 与 (第6大节上课)1.9 与1.10 多元多项式 (第7大节上课)1.11 对称多项式习题1 (4 次讨论课)第2章 行列式2.1 排列 (第8大节上课)2.2 行列式的定义2.3 行列式的性质2.4 Laplace 展开 (第9大节上课)2.5 Cramer 法则与矩阵乘法 (第10大节上课)2.6 矩阵的乘积与行列式 (第11大节上课)2.7 行列式的计算习题2 (2次讨论课)第3章 线性方程组3.1 Gauss消元法 (第12大节上课)3.2 方程组与矩阵的秩3.3 行向量空间和列向量空间 (第13大节上课)3.4 矩阵的行秩和列秩3.5 线性方程组解的结构 (第14大节上课)3.6 例题*3.7 结式与消去法习题3 (2次讨论课)第4章 矩阵的运算与相抵4.1 矩阵的运算 (第15大节上课)4.2 矩阵的分块运算4.3 矩阵的相抵 (第16大节上课)4.4 矩阵运算举例 (第17大节上课)4.5 矩阵与映射 (第18大节上课)*4.6 矩阵的广义逆*4.7 最小二乘法习题4 (2 次讨论课)-------------------复习, 期中考试 (第19大节)第5章 线性(向量)空间5.1 线性(向量)空间 (第20大节上课)5.2 线性映射与同构 (21大节上课)5.3 基变换与坐标变换 (第22大节上课)5.4 子空间的和与直和 (第23大节上课)*5.5 商空间习题5 (两次讨论课)第6章 线性变换6.1 线性映射及其矩阵表示 (第24大节上课)6.2 线性映射的运算 (第25大节上课)6.3 线性变换 (第26大节上课)*6.4 线性表示介绍6.5 不变子空间 (第27大节上课)6.6 特征值与特征向量 (第28大节上课)6.7 方阵的相似 (第29大节上课)习题6 (两次讨论课)------------------------复习, 期末考试 (第30-32大节)第二部分 深 入 内 容(第二学期上课)第7章 方阵相似标准形与空间分解7.1 引言: 孙子定理 (第1大节上课)7.2 零化多项式与最小多项式 (第2大节上课)7.3 准素分解与根子空间 (第3大节上课)7.4 循环子空间 (第4大节上课)7.5 循环分解与有理标准形 (第5大节上课)7.6 Jordan 标准形 (第6-7大节上课)7.7 矩阵与空间分解 (第8大节上课)7.8 矩阵的相抵与Smith标准形 (第9大节上课)7.9 三种因子与方阵相似标准形 (第10大节上课) *7.10 方阵函数 (第11大节上课)*7.11 与可交换的方阵*7.12 模分解基本定理7.13 若干例题习题7 (讨论课4次)第8章 双线性型、二次型与方阵相合8.1 二次型与对称方阵 (第12大节上课)8.2 对称方阵的相合 (第13大节上课)8.3 正定实对称方阵 (第14大节上课)8.4 交错方阵的相合及例题 (第15大节上课)8.5 线性函数与对偶空间 (第16大节上课)8.6 双线性函数 (第17大节上课)8.7 对称双线性型与二次型 (第18大节上课)*8.8 二次超曲面的仿射分类*8.9 无限维线性空间习题8 (讨论课 3次)-------------------------复习, 期中考试 (第19大节上课)第9章 欧几里得空间与酉空间9.1 标准正交基 (第20大节上课)9.2 方阵的正交相似 (第21大节上课)9.3 欧几里得空间的线性变换 (第22大节上课)9.4 正定性与极分解 (第23大节上课)*9.5 二次超曲面的正交分类 (第24大节上课)9.6 杂例 (第25大节上课)9.7 Hermite型 (第26大节上课)9.8 酉空间和标准正交基 (第27大节上课)9.9 方阵的酉相似与线性变换 (第28大节上课)*9.10 变换族与群表示9.11 型与线性变换 (第29大节上课)习题9 (讨论课 4次)-------------------------复习, 期末考试 (第30-32大节) 第三部分 选 学 内 容(课外阅读材料, 不在课内讲课, 或稍作介绍)第10章 正交几何与辛几何10.1 根与正交补10.2 正交几何与辛几何的结构10.3 等距变换与反射10.4 Witt定理10.5 极大双曲子空间习题10第11章 Hilbert空间11.1 内积与度量空间11.2 内积空间与完备11.3 逼近与正交直和11.4 Fourier展开11.5 等距同构于11.6 有界函数与Riesz表示习题11第12章 张量积与外积12.1 引言与概述12.2 张量积12.3 线性变换及对偶12.4 张量及其分量12.5 外积12.6 交错张量习题12(四)课程的定位和作用《高等代数》是数学的核心基础课程。
标准正交基
ki R 待定．
§2 标准正交基
从正交向量组的性质知
( i , m1 ) ( , i ) ki ( i , i ),
于是取
( , i ) ki , ( i , i )
i 1,2, , m .
i 1,2, , m ,
可得 ( i , m 1 ) 0 ,
( i , j ) 1 i j， 0 i j
i , j 1,2,, n
(1)
③ n 维欧氏空间V中的一组基 1 , , n 为标准正交基 当且仅当其度量矩阵 A ( i , j ) En . ④ n 维欧氏空间V中标准正交基的作用: 设 1 , , n为V的一组标准正交基，则
§2 标准正交基
例2. 在 R[ x ]4 中定义内积为
( f , g ) f ( x ) g( x )dx
1 1
求 R[ x ]4 的一组标准正交基． (由基 1, x , x 2 , x 3 出发作正交化)
2 3 1, x , x , x 解: 取 1 2 3 4
§2 标准正交基
3
3 x i y j z k , x i y j z k R 设 1 1 1 2 2 2 ① 从 ( , i ) x1 , ( , j ) y1 , ( , k ) z1 得 ( , i ) i ( , j ) j ( , k ) k
2 再单位化得标准正交向量组 1 ,2 ,,m .
i
1 | i |
i , i 1,2,, m
§2 标准正交基
例1. 把 1 (1,1,0,0), 2 (1,0,1,0),
标准正交基
标准正交基一、标准正交基的定义及相关概念1、欧几里得空间：设V 实数域R 上一线性空间，在V 上定义了一个二元实函数，称为内积，记作（βα,），它具有以下性质： （1）(βα,）=(αβ,); （2）(k βα,)=k(βα,);（3）(γβα,+)=(γα,)+(γβ,);（4）(αα,)>=0，当且仅当α=0时，(αα,)=0;这里，γβα,,是V 中任意的向量，k 是任意实数，这样的线性空间V 称为欧几里得空间，简称欧氏空间。
2、正交向量组：欧式空间V 中一组非零的向量，如果它们两两正交，就称为一正交向量组。
3、标准正交基：在n 维欧氏空间中，由n 个向量组成的正交向量组称为正交基，由单位向量组成的正交基称为标准正交基。
二、标准正交基的相关性质1、正交向量组的性质：（1）正交向量组是线性无关的。
证明：设m ααα,...,,21是一正交向量组，m k k k ,...,,21是m 个实数，且有： 0...2211=+++m m k k k ααα用i α与等式两边作内积，得：0),(=i i i k αα由0≠i α，有0),(>i i αα，从而：0=i k ),...,2,1(m i = 命题得证。
（2）单个非零向量组成的向量组是正交向量组。
（3）在n 维欧氏空间中，两两正交的非零向量不超过n 个。
（如：在平面上找不到三个两两垂直的非零向量，在空间中找不到四个两两垂直的非零向量。
）2、标准正交基的性质：（1）若n εεε,...,21是一组标准正交基，则：⎩⎨⎧≠==.,0;,1),(j i j i j i εε 证明：j i =时，由单位向量定义：1),(=j i εε，1),(=∴j i εεj i ≠时，由正交向量定义：0),(=j i εε 命题得证。
（2）对一组正交基单位化就得到一组标准正交基。
例如：⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=212100,212100,002121,0021214321e e e e由于⎪⎩⎪⎨⎧====≠=).4,3,2,1,;(,1),(),4,3,2,1,;(,0),(j i j i e e j i j i e e ji j i所以4321,,,e e e e 是4R 的一组标准正交基。
高等代数使用教材及辅导材料
高等代数使用教材及辅导材料课程：高等代数高等代数北京大学数学系几何与代数教研室高等教育出版社 1978高等代数丘维声高等教育出版社 1996高等代数张禾瑞郝炳新高等教育出版社 1983高等代数习题课教材钱芳华黎有高卜淑云邓培民广西师范大学出版社 1997高等代数解题方法许甫华张贤科清华大学出版社 2001高等代数习题课参考书张均本高等教育出版社 1991线性代数试题选解魏宗宣中南工业大学出版社 1986用MAPLEV学习线性代数丘维声（译）高等教育出版社施普林格出版社 2001高等代数教学大纲数学与应用数学专业《高等代数》教学大纲一、课程说明：《高等代数》是河北师范大学数学与应用数学专业（数学系）的一门重要的基础课，其主要任务是使学生获得数学的基本思想方法和多项式理论、行列式、线性方程组、矩阵论、二次型、线性空间、线性变换、欧氏空间等方面的系统知识。
它一方面为后继课程（如近世代数、数论、离散数学、计算方法、微分方程、泛涵分析）提供一些所需的基础理论和知识；另一方面还对提高学生的思维能力，开发学生智能、加强“三基”（基础知识、基本理论、基本理论）及培养学生创造型能力等重要作用。
二、教学目的及要求：通过本课程教学的主要环节（讲授与讨论，习题课，作业，辅导等），使学生对多项式理论、线性代数的“解析理论”、与“几何理论”及其思想方法有较深的认识和理解，从而有助于学生正确理解高等代数的基本概念和论证方法及提高分析问题解决问题的能力。
三、教学重点及难点：带余除法、最大公因式的性质、不可约多项式的定义及性质、重因式、多项式的有理根等；计算行列式的一些方法；线性方程组及其相关理论的理解及应用；矩阵理论的灵活应用；正定二次型的等价条件及二次型的标准形；向量空间一些基本概念的理解及相关理论的灵活应用；线性变换与矩阵的联系、矩阵相似、线性变换在不同基下的矩阵、矩阵的特征值、特征向量及子空间理论；一些基本概念(内积空间、欧氏空间、正交矩阵、酉空间)的理解。
§2 标准正交基
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结束
注3 若基 1, 2 ,, n 满足：
1, i j, ( i , j ) ij 0, i j.
则它就是一组标准正交基. 综上可知，一组基为标准正交基的充分必要条件 是：它的度量矩阵为单位矩阵.
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结束
注4 设基 1, 2 ,, n 的度量矩阵为A，则 A 为
x11 x2 2 xn n ,
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结束
注7 标准正交基下的向量内积的计算
在标准正交基 1 , 2 ,, n 下，
x11 x2 2 xn n ,
y11 y2 2 yn n .
则
( , ) x1 y1 x2 y2 xn yn X TY .
推论 在n维欧氏空间中，两两正交的非零向量
不可能超过n个.
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定义6
在n维欧氏空间中，由n个向量组成的正交向量 组称为正交基； 由单位向量组组成的正交向量组称 为标准正交基.
注1 对一组正交基进行单位化就可得到一组标
准正交基. 注2 设 1, 2 ,, n 是一组标准正交基，由定义， 有 1, i j, ( i , j ) ij 0, i j.
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注6 向量在标准正交基下的坐标
设 1 , 2 ,, n 为V 的一组标准正交基，则任一向 量 V , 则 ( , 1 )1 ( , 2 ) 2 ( , n ) n . 事实上，设
两边同时与 i 作内积，即得 xi ( , i ), i 1,2,, n.
§2 标准正交基
《高等代数》课程标准
《高等代数》课程标准一、课程基本信息二、课程性质与作用（一）课程性质本课程为数学教育专业必修的专业基础课，主要内容是多项式理论和线性代数理论，通过本课程的教学，使学生掌握为进一步提高专业知识水平所必须的代数基础理论和基本方法，并能处理中学数学教材的有关内容。
同时培养学生的科学思维、逻辑思维和运算能力，以及学生的辩证唯物主义观点。
因此，《高等代数》在数学教育专业所开设的课程中占有十分重要的地位，是本专业学生的必修的专业基础课。
本课程立足于社会对中小学教师的职业要求出发，按实际工作过程设计教学，模拟工作案例进行教学，充分体现职业性、实践性、开放性。
本课程以学生就业需求和长足发展着想，不但要培养学生分析问题、解决问题的逻辑思维能力，更是在思维能力的培养上进行大突破。
我们以求在知识的讲解中建立“体思维”即：将知识间点与点连线，线与线建面，面与面构造体。
目的在于培养其自主学习能力以及获取知识的能力。
（2）课程作用《高等代数》是一门理论课。
我们把专业基础知识分解到相应的专业理论教学中，在专业理论教学中滲透专业需求。
本课程教学理念是“教中学、学中教”教学相长。
即在教学中，教学生学习理论知识，同时使学生学会老师的教学理论与方法来指导未来中小学教与点连线，线与线建面，面与面构造体”的体思维模式，遵循认知规律，内容安排从易到难，从小到大，从单元到系统，使抽象化理论知识转变中小学教师的基本知识需求内容。
通过培养基本能力一一提高综合能力一一具备顶岗能力，循序渐进的培养路线，逐步培养学生的实践能力。
3、课程设计思路1.课程开设的依据和内容选择标准《高等代数》是中学代数的继续和提高。
通过这一课程的教学，应使学生掌握为进一步提高专业知识水平所必需的代数基础理论和基本方法，且对初等代数内容有比较深入的了解，并能居高临下地处理中小学数学的有关教材，培养学生独立思考、科学抽象思维、正确的逻辑推断能力和迅速准确的运算能力，对开发学生智能、加强“三基”（基础知识、基本理论、基本理论）及培养学生创造能力、树立辩证唯物论观点等有重要的作用。
四规范正交基(标准正交基)
1.规范正交基的概念 定义3 设 n 维向量 e1 ,e2 , ,er是向量空间V V R n 的一个基,如果
e1 ,e2 ,,er
是两两正交的单位向量,则称
e1 ,e2 ,,er
显然,若
是向量空间V的一个规范正交基.
e1 ,e2 ,,er
j
是V的一个规范正交基。
T T
x P Px
x x x
T
按‖x‖表示向量长度, ‖x‖=‖y‖说明经正交变换 向量的长度保持不变,这是正交变换的优良特性。
作业:
161页
1 (2)
2
3
1 0 它的基础解系为 1 0 , 2 1 1 1
令 1 1 , 2 2 ,
则 α3 与α1,α2 正交,显然α1与α2 线性无关,
施密特标准正交化.
因此可用
1 b1 1 取b1 = α1 , 则e1 0 , b1 2 1
1 b2 1 则e2 2 b2 2 1
1 2 取b2 2 2 , e1 e1 1 1 2
3 再把 α3单位化，得 e3 3
3
1 1 1 , 3 1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
解：显然P的每个列向量是两两正交的单位向量.所以 P为正交矩阵。
例5 设e1 , e2 ,, en是Rn的一个 规范正交基.A为正交矩阵.
试证.Ae1 , Ae2 , , Aen也是R 的一个规范正交基.
n
证 由于
i
Ae , Ae Ae
j i
T
T
标准正交基
欧氏空间标准正交基1.(一、欧氏空间定义及基本性质)2.(二、标准正交基)(本页)3.(三、正交变换)在解析几何中, 通常采用直角坐标系, 即空间中选取三个两两正交的单位向量作为这3维空间的基. 由此联想到在维欧氏空间里是否能找到一组两两正交的单位向量作为基, 使一些问题的讨论更方便些.定义 6设为欧氏空间, 为中一组非零向量. 如果此组向量两两正交, 即(, ), 则称为一正交向量组.定理 2设是维欧氏空间的一个正交向量组, 则线性无关, 从而.证明见提示7.2.定义 7设为维欧氏空间.(1) 若是的一个正交组, 则它们构成的一个基, 称为正交基.(2) 若为的一个正交基, 且()为单位向量,则称为标准正交基.显然, 为标准正交基可描述为其中例 4在标准欧氏空间中, 向量组, ,是一个标准正交基.因为, 且.例 5是标准欧氏空间的一个标准正交基.定理 3设为欧氏空间的一个基, 则为标准正交基的充分必要条件是度量矩阵为单位矩阵.引入标准正交基的好处: 设为维欧氏空间的一个标准正交基, 则(1) 向量关于的第个坐标等于与的内积:设, 则(2) 在标准正交基下, 两向量的内积等于其各个坐标对应乘积之和:设, , 则由第一节公式(II),(这里是标准正交基的度量矩阵, 由定理3, .)定理 4 (施密特正交化)设是欧氏空间的一个基, 则可求出的一个标准正交基, 且可由线性表示(这一过程称为施密特正交化过程).例 6由标准欧氏空间的基, , 出发,施行施密特正交化方法, 求的一个标准正交基.解,所以,, ,记为所求的标准正交基.。
线性代数标准正交基
y
(x, y)
1 1 x , y
x2 y2
x2 y2 x2 y2
x
是与 同方向的单位向量.
o
用非零向量旳长度清除向量, 得到一种与同
方向旳单位向量, 称为把向量单位化。如
( 4,0, 1, 2 )T 21
1
4
21
,
0 , 1 ,
21 21
2 T
21
四、正交向量组 定义2.20 设 , Rn 假如 T=0,则称与正交
则称 1,2 ,...,n 为Rn 旳一种原则正交基. 如 1 (1, 0, ..., 0 )T , 1, 2 ,..., n 为Rn 旳原则正交基.
2 ( 0, 1, ..., 0 )T ,
n ( 0, 0, ..., 1 )T
又如 1 (1, 2, 3 )T
2 ( 0, 1, 2 )T 3 ( 0, 0, 1 )T
QTQ E
1, 2 ,..., n 是单位正交向量组.
1, 2 ,..., n 两两正交,且 1 2 ... n 1
与正交
T 0
一般地, 在 n 维空间Rn 中 1 (1 0 0 ... 0 )T
2 ( 0 1 0 ... 0)T
3 ( 0 0 1 ... 0 )T
i j时,
T i
j
0
i
j
n ( 0 0 0 ... 1 )T
Rn 中旳单位向量组 1,2,…,n 两两正交.
1, 2 ,..., n 称为Rn 中旳 正交单位向量组.
)
k2(
iT
2
)
...
ki
(
iT
i
)
...
ks
(
高等代数(第9章)
证 依题意，可设 = k11+k22+…+knn ,则
n
n
( , ) ( ki i , ) ki ( i , ) 0
i 1
i 1
故 = 0.
(2)性质 设V是欧氏空间，则内积有如下性质
(i) (, 0)= (0, )=0
对称性
(ii) (k , )= (, k )
3.度量矩阵
定义 设V是n维欧氏空间, 1, 2,…,n为V的一组基.称
( 1 , 1 ) ( 1 , 2 ) ( 1 , n )
A ( 2 , 1 ) ( 2 , 2 ) ( 2 , n )
( n , 1 ) ( n , 2 ) ( n , n )
依定义，若1, 2,…,n是n维欧氏空间V中一个标
准正交基，则
( i ,
j)
1, 0,
i i
j j
(i, j 1,2,, n).
反之亦然，因此有如下结论.
定理 n维欧氏空间V的一组基1, 2,…,n是标准正 交基为该基的度量矩阵A=((i,j))nn为单位矩阵.
(ii)|k |=| k| | | (iii) |+ || |+ | | (后证)
证 (ii) k (k, k ) k 2 (, ) k .
长度为1的向量称为单位向量，而 称为把单位化.
(2)向量的夹角 为合理引进两个向量夹角的概念,首先证明欧氏空
间中的柯西——布涅科夫斯基(Cauchy-Buniakowski) 不等式.
定理 设V是欧氏空间， , V,有 |( , ) ||| | |
当且仅当 , 线性相关时等号成立. 证 (i)若 , 线性无关,则0, t , tR.考虑向量 =-t ( 0),由于
2第二节 标准正交基
.
一般地，假定已经
求出η1,η2,…,ηm ，它们是单位正交的，具有性质
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L(ε1,ε2,…,εi)=L(η1,η2,…,ηi)，i=1,2, …,m.
下一步求ηm+1. 因为L(ε1,ε2,…,εm)=L(η1,η2,…,ηm)，所以εm+1不
能被线性表出. 按定理1证明的方法，作向量
一正交向量组，根据归纳法假定，a1,…,am,αm+1可
以扩充成一正交基.
证毕.
应该注意，定理的证明实际上也就给出了一 个具体的扩充正交向量组的方法. 如果从任一个 非零向量出发，按证明中的步骤逐个地扩充，最 后就得到一组正交基. 再单位化，就得到一组标 准正交基.
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在求欧氏空间的正交基时，常常是已经有了 空间的一组基，对于这种情形，有下面的结果：
定理2 对于n维欧氏空间中任意一组基 ε1,ε2,…,εn，
都可以找到一组标准正交基η1,η2,…,ηn，使 L(ε1,ε2,…,εi)=L(η1,η2,…,ηi)，i=1,2, …,n.
证明 设 ε1,ε2,…,εn是一组基，我们来逐个地求出
向量η1,η2,…,ηn .
首先，可取
1
|
1
1
|
1
(αi, αm+1)=(β, αi)-ki(αi, αi), (i=1,2, …, m) .
取
ki
( ,i ) (i ,i )
,(i
1,2,
, m).
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有
(αi, αm+1)=0, (i=1,2, …, m) .
由β的选择可知，αm+1≠0. 因此a1, a2,…,am,αm+1是
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2. 正交向量组的性质
定理1 正交向量组是线性无关的.
证明 设 1 , 2 , … , m 是一正交向量组，
k1 , k2 , … , km 是 m 个实数，且有
k1 1 + k2 2 + … + kmm = 0 .
用 i 与等式两边作内积，得
ki (i , i ) = 0 . 由 i 0，有 (i , i ) > 0 ，从而
则 xi = (i , ) ( i = 1, 2, … , n ) .
证明
(i , ) = (i , x1 1 + x2 2 + … + xn n )
= (i , x11) + … + (i , xii ) + … + (i , xnn ) = x1(i , 1) + … + xi(i , i ) + … + xn(i , n )
这个表达式正是几何中向量的内积在直角坐标系中
的坐标表达式的推广.
注意
1）应该指出，内积的表达式 (2) , 对于任一组标准 正交基都是一样的. 这说明了，所有的标准正交基 在欧氏空间中有相同的地位. 在下一节，这一点将 得到进一步的说明. 2）特别地，在欧氏空间的任一标准正交基下，有
| | x12 L xn2
第九章 欧几氏空间
§1 定义与基本性质 §5 子空间
§2 标准正交基
§6 对称矩阵的标准形
§3 同构 §4 正交变换
§7 向量到子空间的 距离─最小二乘法
第二节 标准正交基
主要内容
定义 标准正交基的求法 正交矩阵
一、定义
1. 正交向量组的定义 定义 1 欧氏空间 V 中一组非零的向量，如 果它们两两正交，就称为一正交向量组.
基. 假设 n - m = k 时定理成立，也就是说，可以
找到向量 1 , 2 , … , s , 使得
1 , 2 , … , m , 1 , 2 , … , s
成为一组正交基. 现在来看 n - m = k + 1 的情形. 因为 m < n ，
所以一定有向量 不能被1 , 2 , … , m线性表出，
| | ( x1 y1)2 L ( xn yn )2
二、标准正交基的求法
定理 3 n 维欧氏空间中任一个正交向量组都
能扩充成一组正交基.
证明 设 1 , 2 , … , m 是一正交向量组，
我们对 n - m 作数学归纳法.
当 n - m = 0 时， 1 , 2 , … , m 就是一组正交
如： i (0,L ,1,0,L ,0), (i 1,2,L , n)
是Rn的一组标准正交基.
4. 正交基的性质 性质 1 设 1 , 2 , … , n 是一组标准正交基，
则 显然，(1) 式完全刻画了标准正交基的性质.
反之，亦然. 即
设 1 , 2 , … , n 是一组基，且
则 1 , 2 , … , n 是一组标准正交基，
(i 1,2, , m) .
有
(i , m +1 ) = 0 ( i = 1, 2, … , m).
由 的选择可知， m +1 0 . 因此
1 , 2 , … , m , m +1
是一正交向量组，根据归纳法假定，1,2 ,…,m ,
m +1 可以扩充成一正交基.
证毕
注 意 定理的证明实际上也就给出了一个
质
L(1 , 2 , … , i ) = L(1 , 2 , … , i) , i = 1,2,…,m . 下一步求m +1 .
因为
L(1 , 2 , … , m ) = L(1 , 2 , … , m) , 所以 m +1 不能被 1 , 2 , … , m 线性表出. 按定
= xi(i , i ) = xi .
证毕
性质 4 设 1 , 2 , … , n 是一组标准正交基，
且
= x1 1 + x2 2 + … + xn n ，
那么
= y1 1 + y2 2 + … + yn n ，
( , ) = x1 y1 + x2 y2 + … + xn yn = XTY . (2)
例如： R3 中 1 (1,1,0), 2 (1,0,1) 线性无关． 但 1,2 不是正交向量组. Q (1,2 ) 1 0.
3. 正交基的定义 定义 2 在 n 维欧氏空间中，由 n 个向量组成
的正交向量组称为正交基；由单位向量组成的正交 基称为标准正交基.
对一组正交基进行单位化就得到一组标准正交基.
n ，使
L(1 , 2 , … , i ) = L(1 , 2 , … , i) , i = 1,2,…,n .
证明 设 1 , 2 , … , n 是一组基，我们来逐
个地求出向量 1 , 2 , … , n .
首先，可取
1
|
1
1
|
1
.
一般地，假定已经
求出 1 , 2 , … , m ，它们是单位正交的，具有性
具体的扩充正交向量组的方法. 如果我们从任一个 非零向量出发，按证明中的步骤逐个地扩充，最后 就得到一组正交基. 再单位化，就得到一组标准正 交基.
在求欧氏空间的正交基时，常常是已经有了空 间的一组基. 对于这种情形，有下面的结果：
定理 4 对于 n 维欧氏空间中任意一组基 1 ,
2 , … , n ，都可以找到一组标准正交基 1 , 2 , … ,
作向量
m +1 = - k11 - k22 - … - kmm , 这里 k1 , k2 , … , km 是待定的系数. 用 i 与 m +1 作
内积，得
(i , m +1 ) = ( , i ) - ki(i , i ) ( i = 1, 2, … , m).
取
ki
( ,i ) (i ,i )
性质 2 一组基为标准正交基的充分必要
条件是它的度量矩阵为单位矩阵.
定理2 在 n 维欧氏空间中，标准正交基一定
是存在的.
性质 3 设1 , 2 , … , n 是一组标准正交基，
向量 在该基下的坐标为 (x1 , x2 , … , xn ) , 即 = x1 1 + x2 2 + … + xn n ，
ki = 0 ( i = 1, 2, …, m) .
证毕Βιβλιοθήκη 注意1）这个结果说明，在 n 维欧氏空间中，两两正交 的非零向量不能超过 n 个.
这个事实的几何意义是清楚的. 例如，在平面上找不到三个两两垂直的非零向量，
在空间中，找不到四个两两垂直的非零向量.
2) 欧氏空间中线性无关向量组未必是正交向量组．