Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009

Podobne dokumenty
Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2017

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Przekształcenia liniowe

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

Endomorfizmy liniowe

Zastosowania wyznaczników

Działania na przekształceniach liniowych i macierzach

Iloczyn skalarny. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013

wszystkich kombinacji liniowych wektorów układu, nazywa się powłoką liniową uk ładu wektorów

Wyznaczniki. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 6. Wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

1 Zbiory i działania na zbiorach.

Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze

Zadania egzaminacyjne

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Rozdzia l 10. Formy dwuliniowe i kwadratowe Formy dwuliniowe Definicja i przyk lady

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Układy liniowo niezależne

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j =

Algebra liniowa z geometrią

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

Zadania przygotowawcze, 3 kolokwium

Zestaw zadań 14: Wektory i wartości własne. ) =

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009

Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe

Układy równań liniowych

Rozwiązania zadań z listy T.Koźniewskiego

Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Wykład 4. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 25 marca Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca / 25

A. Strojnowski - Twierdzenie Jordana 1

R n jako przestrzeń afiniczna

1 Macierze i wyznaczniki

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

Macierz o wymiarach m n. a 21. a 22. A =

Praca domowa - seria 6

Przestrzenie liniowe

1 Elementy logiki i teorii mnogości

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

Układy równań liniowych

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

Wektory i wartości własne

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

Formy kwadratowe. Rozdział 10

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

1 Działania na zbiorach

, to liczby γ +δi oraz γ δi opisują pierwiastki z a+bi.

Wektory i wartości własne

13 Układy równań liniowych

Przestrzenie wektorowe

Zaawansowane metody numeryczne

det[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,...

Macierze i Wyznaczniki

1 Wartości własne oraz wektory własne macierzy

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 3 Metody algebry liniowej I Wektory i macierze

Metody dekompozycji macierzy stosowane w automatyce

Przekształcenia liniowe

Twierdzenie spektralne

1 Podobieństwo macierzy

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

Geometria Lista 0 Zadanie 1

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej

1 Pochodne wyższych rzędów

2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 9

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny

Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

Wyk lad 13 Funkcjona ly dwuliniowe

Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr :

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

cx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1

Układy równań i nierówności liniowych

Iloczyn skalarny, wektorowy, mieszany. Ortogonalność wektorów. Metoda ortogonalizacji Grama-Schmidta. Małgorzata Kowaluk semestr X

1. Zbadać liniową niezależność funkcji x, 1, x, x 2 w przestrzeni liniowej funkcji ciągłych na przedziale [ 1, ).

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2012/13

Programowanie liniowe

Wstęp do Modelu Standardowego

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

Transkrypt:

Formy kwadratowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 1 / 15

Definicja Niech V, W, U będa przestrzeniami liniowymi (nad R). Przekształcenie Φ : V W U nazwiemy przekształceniem dwuliniowym jeśli spełnia poniższe warunki: (i) Φ(v + v, w) = Φ(v, w) + Φ(v, w), dla dowolnych v, v V, w W (ii)φ(αv, w) = αφ(v, w), dla dowolnych α R, v V, w W (i ) Φ(v, w + w ) = Φ(v, w) + Φ(v, w ), dla dowolnych v, V, w, w W (ii )Φ(v, αw) = αφ(v, w), dla dowolnych α R, v V, w W Uwaga: Można powiedzieć, że Φ jest dwuliniowe jeśli jest liniowe ze względu na każdy z argumentów przy ustaleniu wartości drugiego z argumentów. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 2 / 15

Przykład (a) Niech V = W = U = R. Wówczas przekształcenie Φ : R R R zdefiniowane przez Φ(α, β) = αβ jest dwuliniowe. (b) Niech V = W = U = F(R) będzie przestrzenia wszystkich funkcyj rzeczywistych. Wtedy wzór Φ(f, g) = f g, dlaf, g : R R opisuje przekształcenie dwuliniowe. (c) Niech V = M k l (R), W = M l m (R), U = M k m (R), Wówczas Φ : V W U określone przez Φ(M, N) = M N, dla M M k l (R), N M l m (R) jest dwuliniowe. Definicja Niech V będzie przestrzenia liniowa. Dowolne przekształcenie dwuliniowe V V R nazwiemy forma dwuliniowa. Jeśli Φ spełnia Φ(v, w) = Φ(w, v) dla dowolnych v, w V,to powiemy, że forma Φ jest symetryczna. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 3 / 15

Przykład (a) Niech V = R n. Wówczas przyporzadkowanie zadane przez iloczyn skalarny (v, w) v w jest forma dwuliniowa symetryczna. (b)niech V = R 2. Zdefiniujmy Φ : V V R przez Φ((x 1, x 2 ), (y 1, y 2 )) = 2x 1 y 1 x 2 y 1. Φ jest forma dwuliniowa (niesymetryczna). Ogólnie : dowolna formę dwuliniowa Ψ na R n można zapisać w postaci Ψ((x 1,..., x n ), (y 1,..., y n )) = a 11 x 1 y 1 + a 12 x 1 y 2 + + a 1n x 1 y n + a 21 x 2 y 1 + a 22 x 2 y 2 + + a 2n x 2 y n + + a n1 x n y 1 + a n2 x n y 2 + + a nn x n y n = 1 i,j n a ijx i y j, gdzie a ij R dla 1 i, j n sa ustalonymi współczynnikami. Także każdy taki wzór opisuje pewna formę dwuliniowa, przy czym forma ta jest symetryczna a ij = a ji dla 1 i, j n. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 4 / 15

Definicja Niech V będzie przestrzenia liniowa, Φ : V V R będzie forma dwuliniowa na V, zaś B = (v 1,..., v n ) pewna baza w V. Wówczas macierz A = [a ij ] M n n (R) zdefiniowana przez a ij = Φ(v i, v j ) dla 1 i, j n nazywamy macierza formy dwuliniowej Φ w bazie B Twierdzenie Niech Φ : V V R będzie forma dwuliniowa określona na przestrzeni liniowej V, zaś macierz A M n n (R) macierza Φ w pewnej bazie B = (v 1,..., v n ) przestrzeni V. Wówczas: (i) Macierz A jest symetryczna forma Φ jest symetryczna (ii) jeśli v B oznacza kolumnę współrzędnych wektora v V w bazie B to Φ(v, w) = vb Aw B dla v, w V. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 5 / 15

Przykład Niech forma dwuliniowa Φ na R 2 będzie zadana wzorem Φ((x 1, x 2 ), (y 1, y 2 )) = 2x 1 y 1 x 2 y 1. Niech B = ((1, [ 1), (1, 2) ] = (v 1, v 2 )) 2 0 baza R 2. Macierza Φ w bazie standardowej jest. 1 0 Ogólnie macierza formy na R n postaci 1 i,j n a ijx i y j jest w bazie standardowej macierz [a ij ] M n n (R). Ponieważ Φ(v 1, v 1 ) = 1, Φ(v 1, v 2 ) [ = 1, Φ(v ] 2, v 1 ) = 0, Φ(v 2, v 2 ) = 0, 1 1 zatem macierza Φ w bazie B jest. Niech teraz 0 0 w = 3v 1 + 2v 2 = (5, 7), zaś u = v 1 v 2 = (0, 1), czyli w B = [3, 2], u B = [1, 1]. Zgodnie z twierdzeniem Φ(w, u) = [ 3 2 ] [ ] [ ] 1 1 1 0 0 1 = [ 3 3 ] [ 1 1 ] = 0 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 6 / 15

Stwierdzenie (1) Niech Φ oznacza pewna formę na R n. Niech B = (v 1,..., v n ), będzie baza w R n. Wówczas każde dwa z poniższych warunków implikuja trzeci: (i)macierza Φ w bazie B jest macierz diagonalna, w której na przekatnej sa kolejno liczby v 1 2, v 2 2,..., v n 2 (ii) Baza B jest ortogonalna (iii) Φ(v, w) = v w dla v, w R n Stwierdzenie (2) Niech Φ oznacza pewna formę na R n. Niech B = (v 1,..., v n ), będzie baza w R n. Wówczas każde dwa z poniższych warunków implikuja trzeci: (i)macierza Φ w bazie B jest I n (ii) Baza B jest ortonormalna (iii) Φ(v, w) = v w dla v, w R n Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 7 / 15

Zamiana bazy a macierz formy Twierdzenie Niech V będzie przestrzenia liniowa, zaś A = (v 1,..., v n ) oraz B = (v 1,..., v n) bazami przestrzeni V. Niech Φ : V V R będzie forma dwuliniowa na V. Oznaczmy przez A macierz Φ w bazie A, zaś przez B macierz Φ w bazie B oraz niech M = M(id) A B będzie macierz a zamiany współrzędnych. Wówczas B = M AM. Uwaga: Chociaż zarówno endomorfizmy na przestrzeni n-wymiarowej, jak i formy dwuliniowe reprezentowane sa przez podobne obiekty arytmetyczne macierze kwadratowe n n to macierze te inaczej zmieniaja się przy przejściu od pewnej bazy do innej bazy. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 8 / 15

Przykład Niech Niech V = R 2. Zdefiniujmy Φ : V V R przez Φ((x 1, x 2 ), (y 1, y 2 )) = 2x 1 y 1 x 2 y 1. Niech B = ((1, 1), (1, 2)) = (v 1, v 2 ) baza R 2. Niech A oznacza bazę standardow [ a, ] A macierz Φ w A, B 1 1 macierz Φ w B. Niech M = M(id) A B = oznacza macierz 1 2 zamiany współrzędnych. [ ] [ Mamy] [ ] [ ] [ ] 1 1 2 0 1 1 1 0 1 1 M AM = = = 1 2 1 0 1 2 0 0 1 2 [ ] 1 1 = B zgodnie z bezpośrednim obliczeniem. 0 0 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 9 / 15

Formy kwadratowe Definicja Niech V będzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że funkcja Q : V R jest forma na V, jeśli istnieje taka forma dwuliniowa symetryczna Φ na V, że Q(v) = Φ(v, v). Formę Φ będziemy wówczas nazywać forma dwuliniowa symetryczna odpowiadajac a formie kwadratowej Q. Twierdzenie Niech Q będzie forma na przestrzeni liniowej V i niech Φ : V V R będzie odpowiadajac a Q forma dwuliniowa symetryczna. Wówczas Φ(v, w) = 1 2 (Q(v + w) Q(v) Q(w)). Zatem każdej formie kwadratowej odpowiada tylko jedna forma dwuliniowa symetryczna Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 10 / 15

Przykład Niech funkcja Q : V R na V = R 2, Q((x 1, x 2 )) = 4x1 2 2x 1x 2 + x2 2. Funkcja Q jest forma na V.Odpowiadajac a jej forma dwuliniowa symetryczna jest Φ((x 1, x 2 ), (y 1, y 2 )) = 4x 1 y 1 x 1 y 2 x 2 y 1 + x 2 y 2. Ogólnie: dowolny wielomian jednorodny (tzn. taki, którego wszystkie jednomiany sa tego samego stopnia) stopnia 2 określa pewna formę w R n Definicja Niech V będzie przestrzenia linowa, zaś B baza V. Niech Q będzie forma na V. Macierza Q w bazie B nazwiemy macierz w tejże bazie formy dwuliniowej symetrycznej odpowiadajacej Q Przykład Macierza Q((x [ 1, x 2 )) = ] 4x1 2 2x 1x 2 + x2 2 4 1 R 2 macierz 1 1 jest w bazie standardowej w Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 11 / 15

Definicja Niech V będzie przestrzenia liniowa, zaś Q : V R forma na V. Powiemy, że forma Q jest dodatnio(ujemnie) określona, jeśli Q(v) > 0 (< 0) dla każdego niezerowego wektora v V. Przykład (a) W R n forma kwadratowa zdefiniowana Q(v) = v 2 = v v jest dodatnio określona, zaś forma Q zdefiniowana Q (v) = Q(v) jest ujemnie określona. (b) Forma Q na R 2 określona Q((x 1, x 2 )) = 4x 2 1 2x 1x 2 + x 2 2 jest dodatnio określona, gdyż Q((x 1, x 2 )) = 3x 2 1 + (x 1 x 2 ) 2 > 0 dla x 1 0 lub x 2 0. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 12 / 15

Twierdzenie (Kryterium Sylvestera) Niech Q będzie forma na przestrzeni liniowej V, dim V = n zaś A M n n (R) jej macierza w pewnej bazie przestrzeni V. Niech W i dla i = 1,..., n oznacza wyznacznik macierzy i i powstałej z A przez wykreślenie ostatnich n i wierszy i kolumn. Wtedy: Forma Q jest dodatnio określona W i > 0 dla i = 1,..., n. Uwaga Ponieważ forma Q jest ujemnie określona Q jest dodatnio określona, kryterium to pozwala rozstrzygać również ujemna określoność formy. Stad: Twierdzenie (2) Niech Q będzie forma na przestrzeni liniowej V, dim V = n zaś A M n n (R) jej macierza w pewnej bazie przestrzeni V. Niech W i dla i = 1,..., n oznacza wyznacznik macierzy i i powstałej z A przez wykreślenie ostatnich n i wierszy i kolumn. Wtedy: Forma Q jest ujemnie określona W i < 0 dla i nieparzystych oraz W i > 0 dla parzystych i, gdzie i = 1,..., n. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 13 / 15

Przykład a) Niech Q((x 1, x 2 )) = 4x1 2 2x 1x 2 + [ x2 2 forma kwadratowa ] na R2. jej 4 1 macierza w bazie standardowej jest, zatem W 1 1 1 = 4 > 0, [ ] 4 1 W 2 = det = 5 > 0, czyli Q jest dodatnio określona, na 1 1 mocy kryterium Sylvestera. b) Niech Q((x 1, x 2, x 3 )) = x1 2 + 2x 1x 2 2x2 2 + 2x 2x 3 2x3 2 będzie forma określona na R 3. Jej macierza w bazie 1 1 0 standardowej jest 1 2 1. Mamy W 1 = 1 < 0, [ 1 1 W 2 = det 1 2 W 3 = det 1 1 0 1 2 1 0 1 2 ujemnie określona (tw. 2) 0 1 2 ] = 1 > 0, = 4 + 1 + 2 = 1 < 0 zatem Q jest Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 14 / 15

Przykład c) Niech Q((x 1, x 2 )) = x1 2 + 6x 1x 2 x2 2 będzie [ form a kwadratow ] a na 1 3 R 2. Jej macierza w bazie standardowej jest. Mamy: 3 1 [ ] 1 3 W 1 = 1 < 0, W 2 = det = 1 9 = 8 < 0. Zatem Q nie 3 1 jest ani dodatnio określona, ani ujemnie określona. Rzeczywiście Q((1, 0)) = 1 < 0, zaś Q((1, 1)) = 4 > 0. Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 15 / 15