主要内容\(\newcommand{\N}{\mathbb N}
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\)
节 8.2 标准正交基
子节 8.2.1 主要知识点
定义 8.2.1.
设内积空间\(V\) 中一组非零向量\(\alpha_1,\alpha_2,\cdots ,\alpha_m\)满足
\begin{equation*}
\left(\alpha_i,\alpha_j\right)=0,\ (i\neq j,\ i,j=1,2,\cdots ,m),
\end{equation*}
则称它们为一正交向量组。若还满足
\begin{equation*}
\|\alpha_i\|=1,\ (i=1,2,\cdots ,m),
\end{equation*}
则称为\(V\) 的标准正交向量组。
定理 8.2.2.
内积空间\(V\) 的不含零向量的正交向量组必线性无关。
定义 8.2.4.
内积空间\(V\)中的一个两两正交的向量组构成的基称为正交基。若正交基的每个向量都是单位向量,则称为标准正交基。
定理 8.2.6. Gram-Schmidt正交化.
对于内积空间\(V\) 中的一个线性无关向量组\(\alpha_1,\alpha_2,\cdots ,\alpha_s\),必存在标准正交向量组\(\gamma_1,\gamma_2,\cdots ,\gamma_s\),使得对于任意的\(r(1\leq r\leq s)\),总有
\begin{equation*}
\langle\alpha_1,\cdots ,\alpha_r\rangle=\langle\gamma_1,\cdots ,\gamma_r\rangle \mbox{。}
\end{equation*}
Gram-Schmidt正交化过程
先把线性无关的向量组\(\alpha_1,\alpha_2,\cdots ,\alpha_s\)化成正交向量组\(\beta_1,\beta_2,\cdots ,\beta_s\),令
\begin{equation*}
\begin{array}{ccl}
\beta_1&=&\alpha_1,\\
\beta_2&=&\alpha_2-\frac{\left(\alpha_2,\beta_1\right)}{\left(\beta_1,\beta_1\right)}\beta_1,\\
\beta_3&=&\alpha_3-\frac{\left(\alpha_3,\beta_1\right)}{\left(\beta_1,\beta_1\right)}\beta_1-\frac{\left(\alpha_3,\beta_2\right)}{\left(\beta_2,\beta_2\right)}\beta_2,\\
&\vdots&\\
\beta_s&=&\alpha_s-\frac{\left(\alpha_s,\beta_1\right)}{\left(\beta_1,\beta_1\right)}\beta_1-\frac{\left(\alpha_s,\beta_2\right)}{\left(\beta_2,\beta_2\right)}\beta_2-\cdots -\frac{\left(\alpha_s,\beta_{s-1}\right)}{\left(\beta_{s-1},\beta_{s-1}\right)}\beta_{s-1};\\
\end{array}
\end{equation*}
再单位化,令
\begin{equation*}
\gamma_i=\frac{1}{\|\beta_i\|}\beta_i,\ i=1,2,\cdots ,s,
\end{equation*}
则得标准正交向量组\(\gamma_1,\gamma_2,\cdots ,\gamma_s\)满足
\begin{equation*}
\langle\alpha_1,\cdots ,\alpha_r\rangle=\langle\gamma_1,\cdots ,\gamma_r\rangle ,r=1,2,\cdots ,s \mbox{。}
\end{equation*}
推论 8.2.7.
有限维内积空间必有标准正交基。
推论 8.2.9.
有限维内积空间\(V\) 的任意标准正交向量组都可扩为\(V\) 的标准正交基。
设\(\xi_1,\xi_2,\cdots ,\xi_n\)和\(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n\)是\(n\)维内积空间\(V\)的两个标准正交基,\(Q\)是从标准正交基\(\xi_1,\xi_2,\cdots ,\xi_n\)到标准正交基\(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n\)的过渡矩阵, 即
\begin{equation*}
(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n)=(\xi_1,\xi_2,\cdots ,\xi_n)Q,
\end{equation*}
记\(Q=\left(q_{ij}\right)\),则\(Q\)是\(n\)阶复方阵且
\begin{equation*}
\overline{Q}^TQ=E\mbox{。}
\end{equation*}
定义 8.2.10.
设\(Q\)是实\(n\)阶方阵,若\(Q^TQ=E\),则称\(Q\)为正交矩阵。
设\(U\)是复\(n\)阶方阵,若\(\overline{U}^TU=E\),则称\(U\)为酉矩阵。
定理 8.2.11.
设\(\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_n\)和\(\eta_1,\eta_2,\cdots ,\eta_n\)是\(n\)维欧氏空间\(V\)的两个向量组,\(Q\)是\(n\)阶实方阵满足
\begin{equation*}
(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n)=(\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_n)Q,
\end{equation*}
若\(\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_n\)和\(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n\)是\(V\)的标准正交基,则过渡矩阵\(Q\)是正交矩阵;
若\(\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_n\)是\(V\)的一个标准正交基,\(Q\)是正交矩阵,则\(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n\)也是\(V\)的一个标准正交基。
定理 8.2.12.
设\(Q\)是\(n\)阶实方阵,则以下几点等价:
\(Q\)是正交矩阵;
\(Q\)的列向量组是欧氏空间 \(\mathbb{R}^n\) 的标准正交基;
\(Q\)的行向量组是欧氏空间 \(\mathbb{R}_n\) 的标准正交基。
定理 8.2.13.
设\(\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_n\)和\(\eta_1,\eta_2,\cdots ,\eta_n\)是\(n\)维酉空间\(V\)的两个向量组,\(U\)是\(n\)阶复方阵满足
\begin{equation*}
(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n)=(\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_n)U,
\end{equation*}
若\(\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_n\)和\(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n\)是\(V\)的标准正交基,则过渡矩阵\(U\)是酉矩阵;
若\(\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_n\)是\(V\)的一个标准正交基,\(U\)是酉矩阵,则\(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n\)也是\(V\)的一个标准正交基。
定理 8.2.14.
设\(U\)是\(n\)阶复方阵,则以下几点等价:
\(U\)是酉矩阵;
\(U\)的列向量组是酉空间\(\mathbb{C}^n\)的标准正交基;
\(U\)的行向量组是酉空间\(\mathbb{C}_n\)的标准正交基。
定理 8.2.15.
-
若\(Q\)为正交矩阵,则
\(\det Q=\pm 1\);
\(Q\)可逆且\(Q^{-1}=Q^T\);
\(Q^{-1}\)也是正交矩阵;
\(Q^*\)也是正交矩阵;
正交矩阵的乘积是正交矩阵;
\(n\)阶实方阵\(Q\)是正交矩阵的充分必要条件是\(Q^{-1}=Q^T\)。
定理 8.2.16.
-
若\(U\)为酉矩阵,则
\(|\det U|=1\);
\(Q\)可逆且\(Q^{-1}=\overline{U}^T\);
\(U^{-1}\)也是酉矩阵;
\(U^*\)也是酉矩阵;
酉矩阵的乘积是酉矩阵;
\(n\)阶复方阵\(U\)是酉矩阵的充分必要条件是
\begin{equation*}
U^{-1}=\overline{U}^T\mbox{。}
\end{equation*}
定理 8.2.17.
设\(A\)是\(n\)阶实(复)可逆矩阵,则必存在正交(酉)矩阵\(Q\)及对角元均为正实数的上三角阵\(R\),使得\(A=QR\),称为\(A\)的QR-分解。
定义 8.2.18.
设\(U,W\)是内积空间\(V\)的子空间,\(\beta\in V\),
命题 8.2.19.
设\(U,W\)是内积空间\(V\)的子空间,若\(U\bot W\),则
\begin{equation*}
U\bigcap W=0\mbox{。}
\end{equation*}
命题 8.2.20.
两两正交的子空间的和必是直和。
定义 8.2.21.
如果内积空间\(V\)的子空间\(U,W\)满足
\(U\bot W\),
\(U+W=V\),
则称\(W\)是\(U\)的正交补空间。
定理 8.2.22.
\(n\)维内积空间\(V\)的每个子空间\(U\)都存在唯一的正交补空间。
定义 8.2.24.
设\(V, W\)是两个内积空间,\(\varphi:V\rightarrow W\)是线性映射。如果\(\varphi\) 是线性空间同构且保持内积, 即对任意\(\alpha ,\beta\in V\),总成立
\begin{equation*}
(\varphi(\alpha),\varphi (\beta))=(\alpha,\beta),
\end{equation*}
则称\(\varphi\)是内积空间的同构映射,也称\(V, W\)是同构的内积空间, 并记为\(V\cong W\)。
定理 8.2.26.
任意\(n\)维欧氏空间都同构于欧氏空间\(\mathbb{R}^n\)。
定理 8.2.27.
任意\(n\)维酉空间都同构于酉空间\(\mathbb{C}^n\)。
定理 8.2.28.
两个有限维内积空间同构的充分必要条件是它们的维数相等。
练习 8.2.2 练习
1.
在\(\mathbb{C}^{n\times n}\)上,定义内积为\(\left(A,B\right)=\mbox{tr}(A\overline{B}^T)\),试证:\(E_{ij}(i,j=1,2,\cdots ,n)\)是关于此内积的一个标准正交基。
2.
在4维酉空间\(\mathbb{C}^4\)中,求与向量组
\begin{equation*}
\alpha_1=(1,-1,i,1)^T,\alpha_2=(2,i,-1+i,1)^T
\end{equation*}
等价的一个标准正交向量组。
3.
在4维欧氏空间\(\mathbb{R}^4\)中,求与向量组
\begin{equation*}
\alpha_1=(1,2,2,-1)^T,\alpha_2=(1,1,-5,3)^T,\alpha_3=(3,2,8,-7)^T
\end{equation*}
等价的一个标准正交向量组。
4.
证明:\(\begin{pmatrix}
\cos\theta&\sin\theta\\
-\sin\theta&\cos\theta
\end{pmatrix},\begin{pmatrix}
\cos\theta&\sin\theta\\
\sin\theta&-\cos\theta
\end{pmatrix}\)是正交矩阵且二阶正交矩阵只能是如上两种形式。
5.
设\(\alpha_1,\alpha_2,\cdots ,\alpha_n\)是内积空间\(V\)的\(n\)个线性无关向量,\(\beta_1,\beta_2,\cdots ,\beta_n\)是这组向量经过正交化得到的向量组,证明:
\begin{equation*}
\begin{vmatrix}
\left(\alpha_1,\alpha_1\right)&\left(\alpha_1,\alpha_2\right)&\cdots&\left(\alpha_1,\alpha_n\right)\\
\left(\alpha_2,\alpha_1\right)&\left(\alpha_2,\alpha_2\right)&\cdots&\left(\alpha_2,\alpha_n\right)\\
\cdots&\cdots&\cdots&\cdots\\
\left(\alpha_n,\alpha_1\right)&\left(\alpha_n,\alpha_2\right)&\cdots&\left(\alpha_n,\alpha_n\right)
\end{vmatrix}=\prod\limits_{i=1}^n\left(\beta_i,\beta_i\right)\mbox{。}
\end{equation*}
6.
设\(A\)是\(n\)阶实或复可逆矩阵,证明:\(A\)的QR-分解是唯一的。
7.
设\(A=\begin{pmatrix}
1&1&0\\1&0&1\\-1&0&0
\end{pmatrix}\),求正交矩阵\(Q\)和上三角矩阵\(R\)(对角元均大于0),使得\(A=QR\)。
8.
设\(V_1,V_2\)是\(n\)维内积空间\(V\)的子空间,证明:
\(\left(V_1^\bot\right)^\bot=V_1\);
若\(V_1\subseteq V_2\),则\(V_2^\bot\subseteq V_1^\bot\);
\(\left(V_1+V_2\right)^\bot=V_1^\bot\bigcap V_2^\bot\);
\(\left(V_1\bigcap V_2\right)^\bot=V_1^\bot +V_2^\bot\)。
9.
设\(U\)是下列齐次线性方程组的解空间:
\begin{equation*}
\left\{\begin{array}{l}
x_1-x_3+x_4=0,\\
x_2+x_3=0,
\end{array}\right.
\end{equation*}
试求:
\(U^\bot\);
\(U^\bot\)适合的线性方程组。
10.
设\(A\in\mathbb{R}^{m\times n},\beta\in\mathbb{R}^m\),证明:线性方程组\(AX=\beta\)有解的充分必要条件是\(\beta\)与\(A^TX=0\)的解空间正交。
11.
写出PPT例2.3中的欧氏空间\(\mathbb{R}[x]_2\)与\(\mathbb{R}^3\)之间的一个同构映射。