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.