Теория по линейной алгебре (определения, доказательства, формулы) (LINALG2)

Посмотреть архив целиком

16



1.5. Вещественное евклидово пространство


Определение 1.5 Вещественное линейное пространство называется вещественным евклидовым пространством, если в нем определена операция скалярного умножения векторов, сопоставляющая любой паре векторов вещественное число, называемое скалярным произведением на и обозначаемое, так, что выполняются следующие тождества:

(коммутативность скалярного умножения);

(дистрибутивность скалярного умножения относительно сложения векторов);

  1. (для любого вещественного );

  2. , причем равенство имеет место тогда и только тогда, когда .


В дальнейшем мы будем рассматривать только вещественное евклидово пространство, называя его просто евклидовым пространством.

Докажем некоторые следствия из определения евклидова пространства.

Действительно, .

Имеем:

  1. Неравенство Коши-Буняковского:

Вычислим для произвольного вещественного следующее произведение:

Рассматривая последнее выражение как утверждение о неотрицательности квадратного трехчлена от , получим, что дискриминант неположителен:


В евклидовом пространстве введем понятие нормы вектора , обозначаемой . По определению



С использованием нормы неравенство Коши-Буняковского перепишется так:



Норма вектора обладает также следующими свойствами:

  1. , причем равенство имеет место только для нулевого вектора.

  2. (неравенство треугольника)


Последнее неравенство представляет собой аналог (и обобщение) известного из школьной геометрии свойства сторон треугольника, поскольку - как нетрудно понять - норма геометрического вектора - это его длина.

С помощью нормы мы можем ввести понятие расстояния между векторами евклидова пространства: по определению


Легко могут быть доказаны следующие свойства расстояния:

  1. , причем равенство имеет место тогда и только тогда, когда ;

  2. для любых трех векторов

(это неравенство также называется неравенством треугольника).


Примеры. 1) В пространстве геометрических векторов скалярное умножение вводится обычным образом:

, где- угол между векторами и .

Все свойства (1)-(4) легко проверяются.

  1. В арифметическом векторном пространстве скалярное произведение векторов и вводится формулой:



Доказательство свойств предоставляется читателю.

  1. В пространстве функций, непрерывных на отрезке, определим скалярное произведение векторов (функций) следующим образом:

Все свойства скалярного произведения в данном случае легко получаются из известных свойств определенного интеграла. В частности, последнее свойство (неотрицательность скалярного произведения вектора на себя) следует из того, что интеграл от неотрицательной функции неотрицателен).

Интересны в этом пространстве выражение для нормы и вид неравенства Коши-Буняковского:



Последнее неравенство часто используется для оценки определенных интегралов.

Расстояние между функциями в вычисляется как корень квадратный от интеграла от квадрата разности функций:

Сам стоящий под корнем интеграл называется среднеквадратическим отклонением между функциями и .



1.6. Ортогональные системы векторов



Определение 1.6 Два ненулевых вектора евклидова пространства называются ортогональными, если их скалярное произведение равно нулю.

В обозначениях:

Определение 1.7 Система векторов евклидова пространства называется ортогональной, если любая пара несовпадающих векторов этой системы ортогональна.

Утверждение 1.5 Ортогональная система линейно независима.

Доказательство. Предположим, что некоторая ортогональная система линейно зависима. Тогда существует нетривиальная линейная комбинация


Умножая скалярно обе части этого равенства на (для фиксированного ), получим (в силу ортогональности системы)

,

или:

Так как все векторы системы ненулевые, то . В силу произвольности выбора отсюда следует, что все коэффициенты указанной выше линейной комбинации равны нулю, что противоречит предположению об ее нетривиальности.

Утверждение доказано.

Определение 1.8 Ортогональная система векторов евклидова пространства называется ортонормированной, если норма каждого ее вектора равна единице.


Основным результатом этого раздела является следующая теорема:

Теорема 1.1 (об ортогонализации) В евклидовом пространстве любой базис может быть преобразован к ортонормированному базису.

Доказательство. Пусть дан произвольный базис в мерном евклидовом пространстве:

Построим следующие системы, и векторов:


Докажем, что система ортогональна (тогда ясно, что система ортонормированная). Доказательство проведем индукцией по . Базис индукции очевиден, так как система, состоящая из одного ненулевого вектора, ортогональна по определению. Пусть для некоторого подсистема ортогональна. Вычислим скалярное произведение для произвольного .

Имеем:


(мы учли, что для любого скалярное произведение ).

Итак, система ортогональна, и теорема доказана.

Описанная в доказательстве теоремы 1.1 процедура, называемая процедурой ортогонализации Грама-Шмидта, имеет прозрачный геометрический смысл, который мы поясним на примере перехода от вектора исходной системы к вектору .

Этот переход показан на следующем рисунке:






Вектор есть не что иное, как ортогональная проекция вектора на вектор , вычитая которую из , получим вектор.

Теперь заметим, что при переходе от базиса к ортонормированному базису вектор вычисляется только по вектору :

.

Далее, вектор выражается только через и :

Пусть

Тогда

где числа вычисляются через числа .

Тем самым мы доказали, что матрица перехода от к является верхнетреугольной:




Для систем векторов в евклидовом пространстве может быть определена квадратная матрица, называемая матрицей Грама данной системы векторов.

По определению, это матрица есть результат поэлементного скалярного перемножения транспонированной векторной матрицы-строки, задающей систему векторов на саму эту строку:

,

где .

Очевидно, что матрица Грама ортогональной системы является диагональной. В частности, матрица Грама любого ортонорма единичная.


В заключение рассмотрим общее понятие угла между векторами в произвольном евклидовом пространстве.

Определение 1.9 Углом между векторами и евклидова пространства называется величина


Корректность этого определения следует из неравенства Коши-Буняковского: модуль числителя дроби в написанном выше выражении не больше знаменателя, и функция всегда определена.

Таким образом, в общей теории евклидовых пространств понятие угла вводится через понятие скалярного произведения, а не наоборот - как в элементарной векторной алгебре. С этой точки зрения ортогональные векторы могут быть определены как векторы, угол между которыми равен .

Используя общее понятие угла, мы можем, например, вычислить угол между функциями в пространстве как евклидовым, со скалярным произведением, определенным выше.

Например, для отрезка имеем:

Отсюда следует, что функции и ортогональны на отрезке .

Преимущество ортонормированного базиса перед другими состоит в том, что в нем многие операции над векторами выполняются значительно легче и выражаются гораздо более короткими формулами.

Рассмотрим формулу для скалярного произведения двух векторов, заданных каждый своим разложением по ортонормированному базису :

Используя свойства скалярного умножения и свойства ортонормированного базиса, получим:

так как для ортонормированного базиса

Итак, в ортонормированном базисе скалярное произведение векторов равно сумме произведений одноименных координат этих векторов.

С использованием матричных обозначений можно написать:

Далее мы очень часто будем использовать эту формулу без специального комментария.

Заметим, что в силу этого же результата норма вектора , заданного своими координатами в некотором ортонорме, выражается в виде:

Читателю рекомендуется доказать это подробно, равно как и теорему Пифагора для произвольного евклидова пространства: