高等代数

高等代数理论基础62:标准正交基

2019-04-12  本文已影响3人  溺于恐

标准正交基

正交向量组

定义:若欧氏空间V中一组非零的向量两两正交,则称为一正交向量组

注:

1.由单个非零向量所成的向量组也是正交向量组

2.正交向量组线性无关

设正交向量组\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_m有线性关系

k_1\alpha_1+k_2\alpha_2+\cdots+k_m\alpha_m=0

\alpha_i与等式两边作内积可得k_i(\alpha_i,\alpha_i)=0

\alpha_i\neq 0(\alpha_i,\alpha_i)\gt 0

k_i=0(i=1,2,\cdots,m)

\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_m线性无关

3.在n维欧式空间中,两两正交的非零向量不能超过n个

标准正交基

定义:在n维欧式空间中,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可得一组标准正交基

\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n​是一组标准正交基,(\varepsilon_i,\varepsilon_j)=\begin{cases}1\quad i=j\\0\quad i\neq j\end{cases}​

一组基为标准正交基的充要条件为它的度量矩阵为单位矩阵

注:n维欧式空间中存在一组基,它的度量矩阵是单位矩阵,故在n维欧式空间中,标准正交基是存在的

向量的坐标

\alpha=(\varepsilon_1,\alpha)\varepsilon_1+(\varepsilon_2,\alpha)\varepsilon_2+\cdots+(\varepsilon_n,\alpha)\varepsilon_n

\alpha=x_1\varepsilon_1+x_2\varepsilon_2+\cdots+x_n\varepsilon_n

\varepsilon_i与等式两边作内积可得

x_i=(\varepsilon_i,\alpha)(i=1,2,\cdots,n)

内积表达式

\alpha=x_1\varepsilon_1+x_2\varepsilon_2+\cdots+x_n\varepsilon_n

\beta=y_1\varepsilon_1+y_2\varepsilon_2+\cdots+y_n\varepsilon_n

(\alpha,\beta)=x_1y_1+x_2y_2+\cdots+x_ny_n=X'Y

标准正交基求法

定理:n维欧式空间中任一正交向量组都可扩充成一组正交基

证明:

设\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_m是一正交向量组

对n-m作数学归纳法

n-m=0时,\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_m即一组正交基

假设n-m=k时定理成立

即可找到向量\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_k使得

\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_m,\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_k成为一组正交基

下证n-m=k+1的情形

\because m\lt n

\therefore 一定有向量\beta不能被\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_m线性表出

作向量\alpha_{m+1}=\beta-k_1\alpha_1-k_2\alpha_2-\cdots-k_m\alpha_m

其中k_1,k_2,\cdots,k_m是待定系数

用\alpha_i与\alpha_{m+1}作内积,可得

(\alpha_i,\alpha_{m+1})=(\beta,\alpha_i)-k_i(\alpha_i,\alpha_i)(i=1,2,\cdots,m)

取k_i={(\beta,\alpha_i)\over (\alpha_i,\alpha_i)}(i=1,2,\cdots,m)

有(\alpha_i,\alpha_{m+1})=0(i=1,2,\cdots,m)

由\beta的选择可知\alpha_{m+1}\neq 0

\therefore \alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_m,\alpha_{m+1}是一正交向量组

由归纳假设,\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_m,\alpha_{m+1}可扩充成一正交基\qquad\mathcal{Q.E.D}

注:定理的证明即扩充正交向量组的方法,若从任一非零向量出发,逐个地扩充,最后即得一组正交基,再单位化即得一组标准正交基

Schmidt正交化方法

定理:对n维欧式空间中任一组基\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n,都可找到一组标准正交基\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n使得

L(\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_i)=L(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_i),i=1,2,\cdots,n​

证明:

设\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n是一组基

取\eta_1={1\over|\varepsilon_1|}\varepsilon_1

假定已求出\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_m,它们是单位正交的

且L(\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_i)=L(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_i),i=1,2,\cdots,m

下面求\eta_{m+1}

\because L(\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_m)=L(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_m)​

\therefore \varepsilon_{m+1}不能被\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_m线性表出

作向量\xi_{m+1}=\varepsilon_{m+1}-\sum\limits_{i=1}^m(\varepsilon_{m+1},\eta_i)\eta_i

显然,\xi_{m+1}\neq 0且(\xi_{m+1},\eta_i)=0,i=1,2,\cdots,m

令\eta_{m+1}={\xi_{m+1}\over |\xi_{m+1}|}

\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_m,\eta_{m+1}即一单位正交向量组

同时L(\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_{m+1})=L(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_{m+1})

由归纳法原理,定理得证\qquad\mathcal{Q.E.D}

注:定理中L(\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_i)=L(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_i),i=1,2,\cdots,n​即由基\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n​到基\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n​的过渡矩阵是上三角形的

例:将\alpha_1=(1,1,0,0),\alpha_3=(-1,0,0,1)

\alpha_2=(1,0,1,0),\alpha_4=(1,-1,-1,1)

变成单位正交向量组

解:

首先正交化,得

\beta_1=\alpha_1=(1,1,0,0)

\beta_2=\alpha_2-{(\alpha_2,\beta_1)\over (\beta_1,\beta_1)}\beta_1=({1\over 2},-{1\over 2},1,0)

\beta_3=\alpha_3-{(\alpha_3,\beta_1)\over (\beta_1,\beta_1)}\beta_1-{(\alpha_3,\beta_2)\over (\beta_2,\beta_2)}\beta_2=(-{1\over 3},{1\over 3},{1\over 3},1)​

\beta_4=\alpha_4-{(\alpha_4,\beta_1)\over (\beta_1,\beta_1)}\beta_1-{(\alpha_4,\beta_2)\over (\beta_2,\beta_2)}\beta_2-{(\alpha_4,\beta_3)\over (\beta_3,\beta_3)}\beta_3=(1,-1,-1,1)

再单位化,得

\eta_1=({1\over \sqrt{2}},{1\over \sqrt{2}},0,0)

\eta_2=({1\over \sqrt{6}},-{1\over \sqrt{6}},{2\over \sqrt{6}},0)

\eta_3=(-{1\over \sqrt{12}},{1\over \sqrt{12}},{1\over \sqrt{12}},{3\over \sqrt{12}})

\eta_4=({1\over 2},-{1\over 2},-{1\over 2},{1\over 2})

正交矩阵

\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n​\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n​是欧氏空间V中的两组标准正交基,它们之间的过渡矩阵是A=(a_{ij})​

(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n)=(\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n)\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\ \vdots&\vdots& &\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\end{pmatrix}

因为\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n​是标准正交基,故(\eta_i,\eta_j)=\begin{cases}1\quad i=j\\0\quad i\neq j\end{cases}​

矩阵A的各列即\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n在标准正交基\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n下的坐标

a_{1i}a_{1j}+a_{2i}a_{2j}+\cdots+a_{ni}a_{nj}=\begin{cases}1\quad i=j\\0\quad i\neq j\end{cases}

为矩阵列与列之间的关系

A'A=E或A^{-1}=A'

定义:对n级实数矩阵A,若A'A=E,则称A为正交矩阵

由标准正交基到标准正交基的过渡矩阵是正交矩阵,反之,若第一组基是标准正交基,同时过渡矩阵是正交矩阵,则第二组基一定也是标准正交基

注:A'A=E,故AA'=E

a_{i1}a_{j1}+a_{i2}a_{j2}+\cdots+a_{in}a_{jn}=\begin{cases}1\quad i=j\\0\quad i\neq j\end{cases}

为行与行之间的关系,和矩阵列与列之间的关系等价

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