Определение.
Линейное преобразование
евклидова пространства
называется сопряженным данному
линейному преобразованию
, если
имеет место равенство
.
(6.1)
В более полных курсах доказывается, что любое преобразование имеет единственное сопряженное преобразование.
Предположим,
что данное преобразование
имеет сопряженное
. Выясним, как связаны их матрицы
и
в
некотором базисе е. Используя равенство (5.2) перепишем (6.1) в
матричной форме
![]()
где X, Y –
координатные столбцы произвольных векторов
–
матрица Грама базиса е, отсюда
или
, так как
произвольные, следовательно, должно
выполняться равенство
или
, так как
– невырожденная матрица, у нее
существует обратная и значит последнее равенство равносильно тому, что
(6.2)
Часто
сопряженное преобразование обозначается через
,
т.е.
, тогда матрицы этих преобразований
обозначаются
.
В частности, если базис е
ортонормированный, то
и из (6.2)
(6.3)
Определение.
Линейное преобразование
евклидова пространства
называется самосопряженным, если
, т.е.
, или из (6.1)
![]()
Из формулы (6.3) получаем, что
преобразование является самосопряженным
тогда и только тогда, когда его матрица симметрическая (в любом базисе
удовлетворяет условию
).
В силу сказанного, часто самосопряженные преобразования называются симметрическими.
Теорема
6.1. Если
- самосопряженное преобразование
евклидова пространства
, то все его
собственные числа действительные.
Доказательство. Рассмотрим
частный случай
. Найдём собственные
числа, т.е. решим уравнение
.
(*)

тогда (*) –
квадратное уравнение. Пусть
– дискриминант этого
квадратного уравнения.

так как
– самосопряжённое преобразование
,
и
, следовательно
:
, из чего заключаем, что корни
характеристического многочлена действительные.
Теорема
6.2. Если
- самосопряженное преобразование
евклидова пространства
, то собственные векторы,
соответствующие различным собственным значениям этого преобразования,
ортогональны.
Доказательство.
Пусть
– собственные числа самосопряжённого
преобразование
,
, а
и
–
соответствующие им собственные векторы, т.е.
,
, тогда
![]()
![]()
Вычитая одно равенство из другого, получаем
, где
по условию, следовательно,
, что означает
.
Теорема 6.3. Если
- самосопряженное преобразование евклидова
пространства
, то в
существует ортонормированный базис из
собственных векторов преобразования
.
Эта теорема допускает матричную формулировку.
Теорема
6.4. Если A – симметрическая матрица, то существует ортогональная
матрица U такая, что
– диагональная
матрица. Здесь U – матрица перехода к ортонормированному базису из
собственных векторов.
Второй вид преобразований, которые следует рассмотреть – это ортогональные преобразования.
Определение.
Преобразование
евклидова пространства
называется ортогональным, если оно
сохраняет скалярное произведение, т.е.
.
(6.4)
Условие (6.4) очень сильное. Из
него, в частности, следует, что
– линейное преобразование.
Действительно,
рассмотрим произвольный вектор
и произвольное число
, тогда используя свойства
скалярного произведения получаем:
![]()
![]()
![]()
следовательно,
и свойство 1) в определении линейного
преобразования установлено.
Аналогично,
:
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
т.е.
и свойство 2) в определении линейного
преобразования также установлено, т.е. любое ортогональное преобразование
– линейное!
Теорема
6.5. В Евклидовом пространстве
в ортонормированном
базисе ортогональное преобразование имеет ортогональную матрицу, т.е.
.
Доказательство.
По формуле вычисления скалярного произведения в ортонормированном базисе
, из формулы (6.4) получаем
:
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.