М.В. Зайцев - Лекции по линалу (1113065), страница 2
Текст из файла (страница 2)
.
1) Пусть сначала --- линейно независимы. Тогда дополним до базиса
в
и возьмём дуальный базис
в
, тогда эти базисы связаны со следующим соотношением:
. Пусть
. Тогда
, то есть
в этом случае
, причём
. Если же
линейно зависимы, то существует максимальная линейно независимая подсистема, например,
, такая что
. Но тогда если
, то
. То есть
(см. выше) отсюда мы уже доказали, что
, следовательно, 1) доказано.
2) Пусть --- любое подпространство. Выберем базис
в
так, что
. Если
--- дуальный базис
, то
Следствие 1. Множество решений однородной системы линейных уравнений является подпространством в арифметическом пространстве
.
Следствие 2. Любое подпространствo в является пространством решений некоторой однородной системы линейных уравнений.
Пусть – подпространство. По предыдущей теореме существуют
,
такие, что: .
Если --- базис
,
--- базис
(дуальный), то
. Если
, то
ЛИНЕЙНЫЕ ОТОБРАЖЕНИЯ И ОПЕРАТОРЫ
1. Линейные отображения.
Пусть и
--- векторные пространства над
.
Опр. Функция называется линейным отображением, если
.
Ядро: --- подпространство в
.
Образ: --- подпространство в
.
Опр. - множество всех линейных отображений
.
Если мы знаем значение отображения на базисе, мы можем найти значение отображения на любом элементе по линейности.
2. Задание линейных отображений матрицами.
--- базис
,
--- базис
.
. Тогда
.
Опр. --- матрица отображения
в базисах
,
.
Пусть (т.к. разложение по базису в пространстве
определено однозначно)
или
(столбцы).
Теорема. При фиксированных базисах в и
существует взаимо однозначное соответствие между линейными отображениями из этого множества
и матрицами
х
.
Введём обозначение матрицы},
.
1) Сюръективность : если взять матрицу
, то для неё можно подобрать соответствующее линейное отображение:
. Зададим
на базисе
:
.
2) Инъективность. Пусть и
. Тогда матрица разности отображений
Опр. Если и
конечномерны, то ранг
это размерность образа,
.
Теорема.
Пусть --- базис
. Тогда
Столбцы
матрицы
линейного отображения
линейно независимы, это означает, что
линейно независимы в
.
Теорема.
Опять же фиксируем базис: пусть --- базис
,
--- базис
,
--- матрица
в этих базисах.
. Через
обозначим
. Тогда
(а) - решение системы линейных уравнений
.
(б) (предыдущая теорема) =
. Следовательно,
Следствие 1. Следующие условия, наложенные на , эквивалентны:
1) инъективно, 2)
, 3)
.
Следствие 2. Пусть ,
. Тогда
.
1) Если , то
. (
).
2) Пусть теперь ядро = 0. . Тогда
инъективно (по предыдущему следствию 1 ) и образ =
, следовательно
- образ отображения
.
Замечание. Линейность Тогда
линейна.
14.02.05
3. Линейные операторы.
Пусть V=W. Тогда – множество линейных операторов на V
Если и
линейные операторы на V,
– скаляр, то
То есть – алгебра линейных операторов.
Линейная алгебра
(а) - векторное пространство над
(б) - векторное кольцо (относительно сложения и умножения)
Алгебра изоморфна алгебре матриц
, где
.
4. Матрица линейного оператора.
Пусть – базис пространства V, и
.
Опр. Если , то
матрица
в базисе
(j-й столбец А – координаты вектора в базисе
)
5. Переход к другому базису.
Пусть и
- два базиса V,
, A – матрица
в базисе
, B – матрица
в базисе
, Пусть С – матрица переход
а от
к
, т.е.
Отсюда , т.е.
, значит СВ=АС, т.к. С – невырождена, то
6. Определитель и след линейного оператора.
Предложение. Определитель и след матрицы линейного оператора не зависят от выбора базиса.
7. Определение.
Оператор – невырожденный, если det A
0.
Критерий невырожденности – невырожденный
Ker
= 0
Im
= V
rank A = dim V
8. Инвариантные подпространства.
Пусть – линейный оператор на V и
.
Опр. U называется инвариантным подпространством для , если
(т.е.
)
Пусть – базис U, k≤n. Дополним его до базиса V
.
Тогда
, причем
, т.е. матрица А имеет в базисе
вид
.
Если и
,
, то существует базис V, в котором
.
9. Собственные векторы, собственные значения.
Опр. – собственный вектор оператора
, если существует скаляр
такой, что
; тогда
– собственное значение.
Свойство. V – собственный вектор
– инвариантное подпространство.
Теорема. Число является собственным значением оператора
тогда и только тогда, когда
, где Е – тождественный оператор на V. (то есть для любого х
E(х) = х)
-
Пусть v – собственный вектор,
. Зафиксируем базис
в V. Если Х – столбец координат v в этом базисе, то
(где А – матрица
в
)
, где Е – единичная матрица. Следовательно, если собственное значение равно
, то
(Примечание: не стоит путать обозначения A и A (хотя они и очень похожи.). Курсивом обозначен оператор, а обычным шрифтом --- матрица. Также E --- это тождественный оператор, а Е --- это единичная матрица.)
2) Пусть , тогда
(А, Е – матрицы
, Е в базисе
)
система
имеет ненулевое решение
вектор
– собственный,
ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКИЙ МНОГОЧЛЕН ОПЕРАТОРА
1. Определения
А – матрица оператора в некотором базисе пр-ва V.
Опр. Многочлен от переменной t называют многочленом оператора А.
не зависит от выбора базиса: если В – матрица А в другом базисе, то
и
.
Опр. Характеристический корень оператора: – характеристический корень, если
.
Замечание. – характеристический корень
– собственное значение оператора.
2. Геометрическая и алгебраическая кратность.
Пусть А – линейный оператор на V.
Обозначим: – множество всех векторов из V с собственным значением
, включая нулевой вектор.
Опр. – геометрическая кратность
.
Опр. Алгебраическая кратность - кратность корня
в многочлене
.
Пусть – матрица А в каком-нибудь фиксированном базисе, а Х – столбец координат вектора v. Тогда
, т.е.
– подпространство решений системы
Теорема. Геометрическая кратность не превосходит алгебраической.
Выберем базис в
и дополним его до базиса
всего V. Пусть А – матрица А в
, тогда
19.02.05
3. Спектр оператора
Опр. Спектром оператора A называется множество всех его собственных значений.
Опр. A – оператор с простым спектром, если
, где
различны и принадлежат F.
Пример: операция поворота плоскости на угол
.
Корни
A – оператор с простым спектром над
, но не над
.
4. Диагонализируемые операторы
Опр. A – диагонализируемый оператор, если существует базис пространства V, состоящий из собственных векторов оператора A, т.е. A имеет в некотором базисе матрицу диагонального вида
Лемма. Если - собственные векторы оператора A с различными собственными значениями, то они линейно независимы.
Индукция по k.
База индукции: k=1 – очевидно. Пусть k>1.
- собственные значения
и
. Тогда
, т.е.
. Одно из чисел
отлично от 0. Пусть
. Тогда
и
(по индукции) все коэффициенты
Теорема. Линейный оператор с простым спектром диагонализируем.
Каждому соответствует
по лемме векторы
линейно независимы, т.е.
- базис V (а это и есть определение диагонализируемого оператора)
Обратное неверно (например, тождественный оператор является диагнолизируемым, но он не имеет простого спектра).
Теорема. A диагонализируема
1.
Пусть A диагонализируема, ,
его собственные значения, dim V = n,
- матрица A в некотором базисе из собственных векторов.
Перенумеруем (если необходимо) базис V:
Все его корни лежат в F (т.к.
разложим на линейные множители)
Значит, алгебраическая кратность равна геометрической.
Пусть разлагается над F на линейные множители и алгебраическая кратность любого корня равна его геометрической кратности.
Рассмотрим сумму подпространств . Если
,
, то по предыдущей лемме
, т.е.
- прямая сумма. Кроме того,
5. Минимальный многочлен оператора
Пусть A ,
, где
- единичный оператор.